基于Docker容器的高并发Web系统架构设计与实现

欧阳习彪，徐宝林

（广东白云学院大数据与计算机学院，广州 510450）

0 引言

高并发系统是当今互联网时代的关键技术之一。随着互联网用户数量的不断增加，社交、媒体以及电商、游戏等Web 网站用户数量越来越大，并发流量也越来越高，这对于传统Web系统架构设计提出新的挑战，如何构建高效、稳定、可扩展的系统成为了互联网企业必须面对的问题［1］。高并发系统架构作为解决这一问题的核心技术，已经成为了各大互联网企业竞争的重要因素。本文将从架构设计和技术选型及实现等方面，对高并发系统架构进行深入研究。探讨如何通过分布式架构、缓存技术、负载均衡等手段来提高系统的性能和可用性，从而为用户提供更好的服务体验。

1 Docker部署

对传统虚拟机技术下LAMP架构部署的Web应用资源消耗大、部署速度较慢等问题，使用Docker 可更快地打包、测试以及部署应用程序，过去需要用数天乃至数周的任务，在Docker 容器的处理下，只需要数秒就能完成，提供持续集成和持续部署的服务。同时Docker 容器包含了运行环境和可执行程序，可以跨平台和主机使用，也避免了开发环境、测试环境、生成环境不一致的问题［2］。在本系统中采用dockercompose 编排工具来创建容器和镜像，dockercompose.yml 配置内容如图1 所示，通过dockercompose 命令启动容器，docker images 可查看到系统共创建了php+nginx+mysql+redis 四个镜像以及docker ps-a命令可看到共创建了php+nginx+mysql+redis四个容器，如图2所示。

图2 创建的容器及镜像

2 基于Docker的系统架构设计与实现

面向高并发的Web 系统架构设计的核心思想是降低服务器端对资源调度和使用的程度，除了在程序设计应用高效的算法之外，在系统架构上可以采取分布式架构、缓存技术、负载均衡等技术来降低服务器端的数据处理性能开销［3］。系统架构设计如图3所示。

图3 系统架构

2.1 CDN内容分发

CDN 加速的原理是通过在现有的网络中增加一层网络架构，将目标网站的内容发布到最接近用户的网络“边缘”，使用户可以就近取得所需的内容，提高用户访问网站的响应速度。CDN 主要是用来缓存网站中的静态数据，如：CSS、JS、图片和静态页面等数据。用户发送请求到后端服务器，处理完动态内容后，直接从CDN中获取静态数据，从而加快响应时间［4］。

2.2 负载均衡层

在高并发系统中，需要保证系统的高可用性和负载均衡，而Keepalived LVS（linux virtual server）是一种常见的解决方案。Keepalived LVS通过将请求分发到多个服务器上，来实现负载均衡和高可用性。它使用IP 负载均衡技术将网络流量分发到多个服务器，并使用虚拟IP 地址来屏蔽后端服务器的IP 地址。当一个服务器故障时，Keepalived LVS 会将请求重新路由到其他可用服务器上，从而保证系统的高可用性。

2.3 Web应用层

2.3.1 动静分离

通过中间件将动态请求和静态请求分离，可以减少不必要的请求消耗，同时能减少请求的延时。动静分离后，即使动态服务不可用，静态资源也不会受到影响。

2.3.2 负载均衡

随着网站用户量不断增大，同一时间请求数不断提高，单台服务器已经不能满足需要，此时需要进行服务器扩容，将客户端发过来的请求分摊到其他服务器上，减少每台服务器的压力，进而提高系统的吞吐率；另外如果其中某一台服务器宕机，其他服务器还可以正常提供服务，以此来提高系统的可伸缩性与可靠性。常见的负载均衡算法有轮询、加权轮询和hash。在本游戏系统中由于三台服务器配置一样，故选用加权轮询的策略，nginx 负载均衡主要配置如图4所示。

图4 nginx负载均衡机制示意图

2.4 数据库应用层

2.4.1 分布式数据库

高并发系统中，随着业务的发展，系统用户数越来越多，单表数量达到一定量的时候，可能会导致表中索引失效，查询速度变得非常慢，同时现有的单台数据库服务器满足不了业务需求，需要进行扩容，本系统主要采用数据库分布式部署、负载均衡、分库分表、读写分离的技术来满足高并发场景下数据库服务器的高性能、高可用特性［5］。

（1）读写分离：由于业务中大多数是处理读的操作，数据库的压力主要是由这些读的请求造成的，通过数据库读写分离，能有效减少数据库的压力，提高查询响应速度。

（2）主从复制：对系统进行读写分离后，主服务器负责写入操作，从服务器负责读操作，由于读和写操作不是同一个表，会导致数据不一致的问题。因此，需要通过主从复制的方式来同步数据，保证主从服务器数据的一致。

（3）数据库负载均衡：在主从部署的数据库集群系统中，从服务器通常有几台，为了分摊系统请求压力，最大化利用每台从服务器，本系统中采用Haproxy+Keepalived 负载均衡技术，通过Haproxy 实现负载均衡，Keepalived 确保即使主服务器宕机，从服务器仍旧可以作为主服务器使用，保证系统的高可用性。

（4）分库分表：在高并发数据量大的系统中，频繁的IO 操作成了数据库的性能瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值，使得可用数据库连接少甚至无连接可用。通过分库分表，将数据分散存储，使得单一数据库/表的数据量变小来缓解单一数据库的性能问题。在本游戏系统中，用户千万级，游戏记录表数据每日新增量非常大，单表已不能满足需要，故采用范围分表的方式，共分为20 个子表，每个子表存放500000 条记录，根据用户ID 对单表最大记录数500000 取商，再加1，以此确定当前用户游戏数据对应保存的子表序号，具体实现代码如下：

2.4.2 数据缓存redis

当表的记录变得非常庞大时，索引失效，查询速度将变得非常慢，影响网站的性能，这种情况下可以将数据缓存起来，每次访问数据的时候先从缓存中读取，如果缓存中没有需要的数据，才去数据库中查找。这样可以极大降低数据库的负载压力，也有效提高了获取数据的速度。常用的缓存技术有redis 和memcache，由于redis 拥有丰富的数据类型，支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。系统中用redis作为缓存数据库，该游戏系统中用户量大、并发高，同一时刻需要更新玩家数据的量非常大，如果直接操作数据库将导致数据库无法承受压力而崩溃，此时可以选用redis 的hash 数据类型，以用户id 作为键，玩家游戏数据作为值，同时将有数据变换的玩家id存放到redis集合中。然后通过定时任务，从redis 集合中获取所有玩家有数据变化的玩家id，并依次取出数据内容插入数据库中，具体实现代码如下：

由于redis 是纯内存操作，内存空间有限，在高并发系统中一台redis 服务器并不能满足系统高可用的要求，本游戏系统中采用一主二从的架构，通过主从复制实现了数据的热备份，当主服务器宕机时，从服务器可以充当主服务器进行使用，同时在主从复制的基础上，配合读写分离，可以由主节点提供写服务，由从节点提供读服务，分担服务器负载；尤其是在写多读少的情况下，通过多个从节点分担读负载，可以大大提高redis服务器的并发量。

3 结语

对于大流量、高并发系统，任何一个环节到达性能瓶颈都可能导致系统宕机崩溃，进行在进行系统架构设计时，每一层都需要考虑系统的可用性、扩展性、安全性，等等。本文从接入层、应用层、数据存储层三个方面进行了探讨，利用DNS 加速、负载均衡、redis 主从、MySQL 主从复制、MySQL 读写分离等技术实现了系统高并发、高性能、高可用的特性。