看完上面的简单介绍，相信各位对这3种服务器已经有个基本的认识了，下面我们就来一一细说，为大家做更详细的讲解：
什么是塔式服务器：
塔式服务器应该是大家见得最多，也最容易理解的一种服务器结构类型，因为它的外形以及结构都跟我们平时使用的立式PC差不多，当然，由于服务器的主板扩展性较强、插槽也多出一堆，所以个头比普通主板大一些，因此塔式服务器的主机机箱也比标准的ATX机箱要大，一般都会预留足够的内部空间以便日后进行硬盘和电源的冗余扩展。
由于塔式服务器的机箱比较大，服务器的配置也可以很高，冗余扩展更可以很齐备，所以它的应用范围非常广，应该说目前使用率最高的一种服务器就是塔式服务器。我们平时常说的通用服务器一般都是塔式服务器，它可以集多种常见的服务应用于一身，不管是速度应用还是存储应用都可以使用塔式服务器来解决。
就使用对象或者使用级别来说，目前常见的入门级和工作组级服务器基本上都采用这一服务器结构类型，一些部门级应用也会采用，不过由于只有一台主机，即使进行升级扩张也有个限度，所以在一些应用需求较高的企业中，单机服务器就无法满足要求了，需要多机协同工作，而塔式服务器个头太大，独立性太强，协同工作在空间占用和系统管理上都不方便，这也是塔式服务器的局限性。不过，总的来说，这类服务器的功能、性能基本上能满足大部分企业用户的要求，其成本通常也比较低，因此这类服务器还是拥有非常广泛的应用支持。
什么是机架式服务器：
作为为互联网设计的服务器模式，机架服务器是一种外观按照统一标准设计的服务器，配合机柜统一使用。可以说机架式是一种优化结构的塔式服务器，它的设计宗旨主要是为了尽可能减少服务器空间的占用，而减少空间的直接好处就是在机房托管的时候价格会便宜很多。
为什么说机架式服务器是作为为互联网设计的服务器模式？
正如大家所知，很多专业网络设备都是采用机架式的结构（多为扁平式，活像个抽屉），如交换机、路由器、硬件防火墙这些。这些设备之所以有这样一种结构类型，是因为他们都按国际机柜标准进行设计，这样大家的平面尺寸就基本统一，可把一起安装在一个大型的立式标准机柜中。这样做的好处非常明显：一方面可以使设备占用最小的空间，另一方面则便于与其它网络设备的连接和管理，同时机房内也会显得整洁、美观。
机架服务器的宽度为19英寸，高度以U为单位（1U=1.75英寸=44.45毫米），通常有1U，2U，3U，4U，5U，7U几种标准的服务器。机柜的尺寸也是采用通用的工业标准，通常从22U到42U不等；机柜内按U的高度有可拆卸的滑动拖架，用户可以根据自己服务器的标高灵活调节高度，以存放服务器、集线器、磁盘阵列柜等网络设备。服务器摆放好后，它的所有I/O线全部从机柜的后方引出（机架服务器的所有接口也在后方），统一安置在机柜的线槽中，一般贴有标号，便于管理。
现在很多互联网的网站服务器其实都是由专业机构统一托管的，网站的经营者其实只是维护网站页面，硬件和网络连接则交给托管机构负责，因此，托管机构会根据受管服务器的高度来收取费用，1U的服务器在托管时收取的费用比2U的要便宜很多，这就是为什么这种结构的服务器现在会广泛应用于互联网事业。
还有一点要说的是机架式服务器因为空间比塔式服务器大大缩小，所以这类服务器在扩展性和散热问题上受到一定的限制，配件也要经过一定的筛选，一般都无法实现太完整的设备扩张，所以单机性能就比较有限，应用范围也比较有限，只能专注于某一方面的应用，如远程存储和Web服务的提供等，但由于很多配件不能采用塔式服务器的那种普通型号，而自身又有空间小的优势，所以机架式服务器一般会比同等配置的塔式服务器贵上20－30％。至于空间小而带来的扩展性问题，也不是完全没有办法解决，由于采用机柜安装的方式，因此多添加一个主机在机柜上是件很容易的事，然后再通过服务器群集技术就可以实现处理能力的增强，如果是采用外接扩展柜的方式也能实现大规模扩展，不过由于机架式服务器单机的性能有限，所以扩展之后也是单方面的能力得到增倍，所以这类服务器只是在某一种应用种比较出色，大家就把它划为功能服务器，这种服务器针对性较强，一般无法移做它用。
什么是刀片服务器？
对于企业和网络信息提供商来说，无限增长的数据必须集中存储和处理，于是未来的网络发展呈现出集中计算的趋势。集中管理模式与现有的分散管理模式，对服务器提出了新的要求：节约空间、便于集中管理、易于扩展和提供不间断的服务，成为对下一代服务器的新要求。
作为网络重要组成部分的服务器来说，性能已不仅仅是评价服务器的唯一指标了，用户更关心的是符合自己实际需要的产品。目前服务器集群已经在市场上得以广泛应用，而新一代机架式服务器也开始进入市场，为用户提供了更多的选择。但是随着网络向更深层面发展，下一代服务器将会是BladeServer（刀片服务器）。
刀片服务器是一种HAHD（HighAvailabilityHighDensity，高可用高密度）的低成本服务器平台，是专门为特殊应用行业和高密度计算机环境设计的。其中每一块"刀片"实际上就是一块系统主板。它们可以通过本地硬盘启动自己的操作系统，如WindowsNT/2000、Linux、Solaris等等，类似于一个个独立的服务器。在这种模式下，每一个主板运行自己的系统，服务于指定的不同用户群，相互之间没有关联。不过可以用系统软件将这些主板集合成一个服务器集群。在集群模式下，所有的主板可以连接起来提供高速的网络环境，可以共享资源，为相同的用户群服务。在集群中插入新的"刀片"，就可以提高整体性能。而由于每块"刀片"都是热插拔的，所以，系统可以轻松地进行替换，并且将维护时间减少到最小。值得一提的是，系统配置可以通过一套智能KVM和9个或10个带硬盘的CPU板来实现。CPU可以配置成为不同的子系统。一个机架中的服务器可以通过新型的智能KVM转换板共享一套光驱、软驱、键盘、显示器和鼠标，以访问多台服务器，从而便于进行升级、维护和访问服务器上的文件。
克服服务器集群的缺点
作为一种实现负载均衡的技术，服务器集群可以有效地提高服务的稳定性和/或核心网络服务的性能，还可以提供冗余和容错功能。理论上，服务器集群可以扩展到无限数量的服务器。无疑，服务器集群和RAID镜像技术的诞生为计算机和数据池的Internet应用提供了一个新的解决方案，其成本远远低于传统的高端专用服务器。
但是，服务器集群的集成能力低，管理这样的集群使很多IDC都非常头疼。尤其是集群扩展的需求越来越大，维护这些服务器的工作量简直不可想像，包括服务器之间的内部连接和摆放空间的要求。这些物理因素都限制了集群的扩展。“高密度服务器”－－BladeServer的出现适时地解决了这样的问题。高密度服务器内置了监视器和管理工具软件，可以几十个甚至上百个地堆放在一起。配置一台高密度服务器就可以解决一台到一百台服务器的管理问题。如果需要增加或者删除集群中的服务器，只要插入或拔出一个CPU板即可。就这个意义上来说，BladeServer从根本上克服了服务器集群的缺点。
最开始，由于某些想法，于是在互联网上搭建了一个网站，这个时候甚至有可能主机都是租借的，但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程，因此就假设这个时候已经是托管了一台主机，并且有一定的带宽了，这个时候由于网站具备了一定的特色，吸引了部分人访问，逐渐你发现系统的压力越来越高，响应速度越来越慢，而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响，应用出问题了，数据库也很容易出现问题，而数据库出问题的时候，应用也容易出问题，于是进入了第一步演变阶段：将应用和数据库从物理上分离，变成了两台机器，这个时候技术上没有什么新的要求，但你发现确实起到效果了，系统又恢复到以前的响应速度了，并且支撑住了更高的流量，并且不会因为数据库和应用形成互相的影响。这一步架构演变对技术上的知识体系基本没有要求。
架构演变第二步：增加页面缓存
好景不长，随着访问的人越来越多，你发现响应速度又开始变慢了，查找原因，发现是访问数据库的操作太多，导致数据连接竞争激烈，所以响应变慢，但数据库连接又不能开太多，否则数据库机器压力会很高，因此考虑采用缓存机制来减少数据库连接资源的竞争和对数据库读的压力，这个时候首先也许会选择采用squid 等类似的机制来将系统中相对静态的页面（例如一两天才会有更新的页面）进行缓存（当然，也可以采用将页面静态化的方案），这样程序上可以不做修改，就能够很好的减少对webserver的压力以及减少数据库连接资源的竞争，OK，于是开始采用squid来做相对静态的页面的缓存。
前端页面缓存技术，例如squid，如想用好的话还得深入掌握下squid的实现方式以及缓存的失效算法等。
架构演变第三步：增加页面片段缓存
增加了squid做缓存后，整体系统的速度确实是提升了，webserver的压力也开始下降了，但随着访问量的增加，发现系统又开始变的有些慢了，在尝到了squid之类的动态缓存带来的好处后，开始想能不能让现在那些动态页面里相对静态的部分也缓存起来呢，因此考虑采用类似ESI之类的页面片段缓存策略，OK，于是开始采用ESI来做动态页面中相对静态的片段部分的缓存。
这一步涉及到了这些知识体系：
页面片段缓存技术，例如ESI等，想用好的话同样需要掌握ESI的实现方式等；
架构演变第四步：数据缓存
在采用ESI之类的技术再次提高了系统的缓存效果后，系统的压力确实进一步降低了，但同样，随着访问量的增加，系统还是开始变慢，经过查找，可能会发现系统中存在一些重复获取数据信息的地方，像获取用户信息等，这个时候开始考虑是不是可以将这些数据信息也缓存起来呢，于是将这些数据缓存到本地内存，改变完毕后，完全符合预期，系统的响应速度又恢复了，数据库的压力也再度降低了不少。
这一步涉及到了这些知识体系：
缓存技术，包括像Map数据结构、缓存算法、所选用的框架本身的实现机制等。
架构演变第五步： 增加webserver
好景不长，发现随着系统访问量的再度增加，webserver机器的压力在高峰期会上升到比较高，这个时候开始考虑增加一台webserver，这也是为了同时解决可用性的问题，避免单台的webserver down机的话就没法使用了，在做了这些考虑后，决定增加一台webserver，增加一台webserver时，会碰到一些问题，典型的有：
1、如何让访问分配到这两台机器上，这个时候通常会考虑的方案是Apache自带的负载均衡方案，或LVS这类的软件负载均衡方案；
2、如何保持状态信息的同步，例如用户session等，这个时候会考虑的方案有写入数据库、写入存储、cookie或同步session信息等机制等；
3、如何保持数据缓存信息的同步，例如之前缓存的用户数据等，这个时候通常会考虑的机制有缓存同步或分布式缓存；
4、如何让上传文件这些类似的功能继续正常，这个时候通常会考虑的机制是使用共享文件系统或存储等；
在解决了这些问题后，终于是把webserver增加为了两台，系统终于是又恢复到了以往的速度。
这一步涉及到了这些知识体系：
负载均衡技术（包括但不限于硬件负载均衡、软件负载均衡、负载算法、linux转发协议、所选用的技术的实现细节等）、主备技术（包括但不限于 ARP欺骗、linux heart-beat等）、状态信息或缓存同步技术（包括但不限于Cookie技术、UDP协议、状态信息广播、所选用的缓存同步技术的实现细节等）、共享文件技术（包括但不限于NFS等）、存储技术（包括但不限于存储设备等）。
架构演变第六步：分库
享受了一段时间的系统访问量高速增长的幸福后，发现系统又开始变慢了，这次又是什么状况呢，经过查找，发现数据库写入、更新的这些操作的部分数据库连接的资源竞争非常激烈，导致了系统变慢，这下怎么办呢，此时可选的方案有数据库集群和分库策略，集群方面像有些数据库支持的并不是很好，因此分库会成为比较普遍的策略，分库也就意味着要对原有程序进行修改，一通修改实现分库后，不错，目标达到了，系统恢复甚至速度比以前还快了。
这一步涉及到了这些知识体系：
这一步更多的是需要从业务上做合理的划分，以实现分库，具体技术细节上没有其他的要求；
但同时随着数据量的增大和分库的进行，在数据库的设计、调优以及维护上需要做的更好，因此对这些方面的技术还是提出了很高的要求的。
架构演变第七步：分表、DAL和分布式缓存
随着系统的不断运行，数据量开始大幅度增长，这个时候发现分库后查询仍然会有些慢，于是按照分库的思想开始做分表的工作，当然，这不可避免的会需要对程序进行一些修改，也许在这个时候就会发现应用自己要关心分库分表的规则等，还是有些复杂的，于是萌生能否增加一个通用的框架来实现分库分表的数据访问，这个在ebay的架构中对应的就是DAL，这个演变的过程相对而言需要花费较长的时间，当然，也有可能这个通用的框架会等到分表做完后才开始做，同时，在这个阶段可能会发现之前的缓存同步方案出现问题，因为数据量太大，导致现在不太可能将缓存存在本地，然后同步的方式，需要采用分布式缓存方案了，于是，又是一通考察和折磨，终于是将大量的数据缓存转移到分布式缓存上了。
这一步涉及到了这些知识体系：
分表更多的同样是业务上的划分，技术上涉及到的会有动态hash算法、consistent hash算法等；
DAL涉及到比较多的复杂技术，例如数据库连接的管理（超时、异常）、数据库操作的控制（超时、异常）、分库分表规则的封装等；
架构演变第八步：增加更多的webserver
在做完分库分表这些工作后，数据库上的压力已经降到比较低了，又开始过着每天看着访问量暴增的幸福生活了，突然有一天，发现系统的访问又开始有变慢的趋势了，这个时候首先查看数据库，压力一切正常，之后查看webserver，发现apache阻塞了很多的请求，而应用服务器对每个请求也是比较快的，看来是请求数太高导致需要排队等待，响应速度变慢，这还好办，一般来说，这个时候也会有些钱了，于是添加一些webserver服务器，在这个添加 webserver服务器的过程，有可能会出现几种挑战：
1、Apache的软负载或LVS软负载等无法承担巨大的web访问量（请求连接数、网络流量等）的调度了，这个时候如果经费允许的话，会采取的方案是购买硬件负载，例如F5、Netsclar、Athelon之类的，如经费不允许的话，会采取的方案是将应用从逻辑上做一定的分类，然后分散到不同的软负载集群中；
2、原有的一些状态信息同步、文件共享等方案可能会出现瓶颈，需要进行改进，也许这个时候会根据情况编写符合网站业务需求的分布式文件系统等；
在做完这些工作后，开始进入一个看似完美的无限伸缩的时代，当网站流量增加时，应对的解决方案就是不断的添加webserver。
这一步涉及到了这些知识体系：
到了这一步，随着机器数的不断增长、数据量的不断增长和对系统可用性的要求越来越高，这个时候要求对所采用的技术都要有更为深入的理解，并需要根据网站的需求来做更加定制性质的产品。
架构演变第九步：数据读写分离和廉价存储方案
突然有一天，发现这个完美的时代也要结束了，数据库的噩梦又一次出现在眼前了，由于添加的webserver太多了，导致数据库连接的资源还是不够用，而这个时候又已经分库分表了，开始分析数据库的压力状况，可能会发现数据库的读写比很高，这个时候通常会想到数据读写分离的方案，当然，这个方案要实现并不容易，另外，可能会发现一些数据存储在数据库上有些浪费，或者说过于占用数据库资源，因此在这个阶段可能会形成的架构演变是实现数据读写分离，同时编写一些更为廉价的存储方案，例如BigTable这种。
这一步涉及到了这些知识体系：
数据读写分离要求对数据库的复制、standby等策略有深入的掌握和理解，同时会要求具备自行实现的技术；
廉价存储方案要求对OS的文件存储有深入的掌握和理解，同时要求对采用的语言在文件这块的实现有深入的掌握。
架构演变第十步：进入大型分布式应用时代和廉价服务器群梦想时代
经过上面这个漫长而痛苦的过程，终于是再度迎来了完美的时代，不断的增加webserver就可以支撑越来越高的访问量了，对于大型网站而言，人气的重要毋庸置疑，随着人气的越来越高，各种各样的功能需求也开始爆发性的增长，这个时候突然发现，原来部署在webserver上的那个web应用已经非常庞大了，当多个团队都开始对其进行改动时，可真是相当的不方便，复用性也相当糟糕，基本是每个团队都做了或多或少重复的事情，而且部署和维护也是相当的麻烦，因为庞大的应用包在N台机器上复制、启动都需要耗费不少的时间，出问题的时候也不是很好查，另外一个更糟糕的状况是很有可能会出现某个应用上的bug就导致了全站都不可用，还有其他的像调优不好操作（因为机器上部署的应用什么都要做，根本就无法进行针对性的调优）等因素，根据这样的分析，开始痛下决心，将系统根据职责进行拆分，于是一个大型的分布式应用就诞生了，通常，这个步骤需要耗费相当长的时间，因为会碰到很多的挑战：
1、拆成分布式后需要提供一个高性能、稳定的通信框架，并且需要支持多种不同的通信和远程调用方式；
2、将一个庞大的应用拆分需要耗费很长的时间，需要进行业务的整理和系统依赖关系的控制等；
3、如何运维（依赖管理、运行状况管理、错误追踪、调优、监控和报警等）好这个庞大的分布式应用。
经过这一步，差不多系统的架构进入相对稳定的阶段，同时也能开始采用大量的廉价机器来支撑着巨大的访问量和数据量，结合这套架构以及这么多次演变过程吸取的经验来采用其他各种各样的方法来支撑着越来越高的访问量。
这一步涉及到了这些知识体系：
这一步涉及的知识体系非常的多，要求对通信、远程调用、消息机制等有深入的理解和掌握，要求的都是从理论、硬件级、操作系统级以及所采用的语言的实现都有清楚的理解。
运维这块涉及的知识体系也非常的多，多数情况下需要掌握分布式并行计算、报表、监控技术以及规则策略等等。
说起来确实不怎么费力，整个网站架构的经典演变过程都和上面比较的类似，当然，每步采取的方案，演变的步骤有可能有不同，另外，由于网站的业务不同，会有不同的专业技术的需求，这篇blog更多的是从架构的角度来讲解演变的过程，当然，其中还有很多的技术也未在此提及，像数据库集群、数据挖掘、搜索等，但在真实的演变过程中还会借助像提升硬件配置、网络环境、改造操作系统、CDN镜像等来支撑更大的流量，因此在真实的发展过程中还会有很多的不同，另外一个大型网站要做到的远远不仅仅上面这些，还有像安全、运维、运营、服务、存储等，要做好一个大型的网站真的很不容易
欢迎分享，转载请注明来源：夏雨云
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）