docker 的八大技术架构
单机架构
概念： 应用服务和数据库服务公用一台服务器
出现背景： 出现在互联网早期，访问量比较小，单机足以满足需求
架构优缺点：
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优点：部署简单，成本低
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缺点：存在严重的性能瓶颈，数据库和应用互相竞争资源
架构工作原理：
以购物网站为例，可以看到通过应用（划分了多个模块）和 数据库 在单个服务器上协作完成业务运行
示例如下图：
对应的工作原理：
应用数据分离架构
概念： 应用服务和数据库服务使用不同服务器
出现背景： 单机存在严重的资源竞争，导致站点变慢
架构优缺点：
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优点：
- 成本相对可控
- 优点性能相比单机有提升
- 数据库单独隔离，不会因为应用把数据库搞坏，有—定的容灾能力
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缺点：
- 硬件成本变高
- 性能有瓶颈，无法应对海量并发
架构应用原理：
还是以购物网站为例，可以看到应用（划分了多个模块）和 数据库 在各自的服务器上通过网络协作完成业务运行
示例如下图：
对应的工作原理：
应用服务集群架构
概念： 引入了负载均衡，应用以集群方式运作
出现背景： 单个应用不足以支持海量的并发请求，高并发的
架构优缺点：
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优点：
- 应用服务高可用:应用满足高可用，不会一个服务出问题整个站点挂掉
- 应用服务具备一定高性能；如果不访问数据库，优点应用相关处理通过扩展可以支持海量请求快速响应
- 应用服务有—定扩展能力:支持横向扩展
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缺点：
- 数据库成为性能瓶颈，无法应对数据库的海量查询
- 数据库是单点，没有高可用
- 运维工作增多，扩展后部署运维工作增多，需要开发对应的工具应对快速部署
- 硬件成本较高
架构应用原理：
还是以购物网站为例，可以看到应用不再是一个，而是变成了多个，通过负载均衡来支持海量的并发
示例如下图：
对应的工作原理：
读写分离/主从分离架构
概念： 将数据库读写操作分散到不同的节点上，数据库服务器搭建主从集群，一主一从、—主多从都可以，数据库主机负责写操作，从机只负责读操作
出现背景： 数据库成为瓶颈，而互联网应用一般读多写少，数据库承载压力大，主要是由这些读的请求造成的，那么我们可以把读操作和写操作分开
架构优缺点：
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优点：
- 数据库的读取性能提升
- 优点读取被其他服务器分担，写的性能间接提升
- 数据库有从库，数据库的可用性提高了
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缺点：
- 热点数据的频繁读取导致数据库负载很高
- 当同步挂掉，或者同步延迟比较大时，写库和读缺点库的数据不一致
- 服务器成本需要进—步增加
架构应用原理：
还是以购物网站为例，可以看到应用不再是一个，而是变成了多个，数据库主机负责写操作，从机负责读操作，数据库主机通过复制将数据同步到从机
示例如下图：
对应的工作原理：
冷热分离架构
概念： 引入缓存，实行冷热分离，将热点数据放到缓存中快速响应
出现背景： 海量的请求导致数据库负载过高，站点响应再度变慢
架构优缺点：
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优点：大幅降低对数据库的访问请求，性能提升非常明显
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缺点：
- 带来了缓存一致性，缓存击穿，缓存失效，缓存雪崩等问题
- 缺点服务器成本需要进一步增加
- 业务体量支持变大后，数据不断增加，数据库单库太大，单个表体量也太大，数据查询会很慢，导致数据库再度成为系统瓶颈
架构应用原理：
还是以购物网站为例，可以看到多了缓存服务器，对于热点数据全部放到缓存中，不常用数据再去查询我们的数据库
示例如下图：
对应的工作原理：
垂直分库架构
概念： 数据库的数据被拆分，数据库数据分布式存储，分布式处理,分布式查询，也可以理解为分布式数据库架构
出现背景： 单机的写库会逐渐会达到性能瓶颈，需要拆分数据库，数据表的数据量太大，处理压力太大，需要进行分表，为降低运维难度，业界逐渐研发了分布式数据库，库表天然支持分布式
架构优缺点：
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优点：数据库吞吐量大幅提升，不再是瓶颈
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缺点：
- 跨库join、分布式事务等问题，这些需要对应的去进行解决，目前的mpp都有对应的解决方案
- 数据库和缓存结合目前能够抗住海量的请求，但是应用的代码整体耦合在一起，修改一行代码需要整体重新发布
分库分表
分布式数据库
架构应用原理：
还是以购物网站为例，数据库是由多个主从库或者存储集群构成，支持分布式大规模并行处理
示例如下图：
对应的工作原理：
微服务器架构
概念： 微服务是一种架构风格，按照业务板块来划分应用代码，使单个应用的职责更清晰，相互之间可以做到独立升级迭代
出现背景：
- 扩展性差：应用程序无法轻松扩展，因为每次需要更新应用程序时，都必须重新构建整个系统
- 持续开发困难：一个很小的代码改动，也需要重新部署整个应用,无法频繁并轻松的发布版本
- 不可靠：即使系统的一个功能不起作用，可能导致整个系统无法工作
- 不灵活：无法使用不同的技术构建单体应用程序
- 代码维护难：所有功能耦合在一起，小白不知道从何下手
架构优缺点：
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优点：
- 灵活性高：服务独立测试、部署、升级、发布
- 独立扩展：每个服务可以各自进行扩展
- 提高容错性：一个服务问题并不会让整个系统瘫痪
- 新技术的应用容易：支持多种编程语言
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缺点：
- 运维复杂度高：业务不断发展，应用和服务都会不断变多，应用和服务的部署变得复杂，同一台服务器上部署多个服务还要解决运行环境冲突的问题，此外，对于如大促这类需要动态扩缩容的场景，需要水平扩展服务的性能，就需要在新增的服务上准备运行环境，部署服务等，运维将变得十分困难
- 资源使用变多：所有这些独立运行的微服务都需要需要占用内存和CPU
- 处理故障困难：一个请求跨多个服务调用，需要查看不同服务的日志完成问题定位
架构应用原理：
还是以购物网站为例，一个商城应用拆分成了多个微服务，如用户服务、交易服务和商品服务，相互之间协作支持整个商城的应用，还增添了直播带货的应用
示例如下图：
对应的工作原理：
容器编排架构
概念： 借助容器化技术(如docker)将应用/服务可以打包为镜像，通过容器编排工具(如k8s)来动态分发和部署镜像，服务以容器化方式运行
出现背景：
- 微服务拆分细，服务多部署工作量大，而且配置复杂，容易出错
- 微服务数量多扩缩容麻烦，而且容易出错，每次缩容后再扩容又需要重新配置服务对应的环境参数信息
- 微服务之间运行环境可能冲突，需要更多的资源来进行部署或者通过修改配置来解决冲突
架构优缺点：
- 优点：
- 部署、运维简单快速：一条命令就可以完成几百个服务的部署或者扩缩容
- 隔离性好：容器与容器之间文件系统、网络等互相隔离，不会产生环境冲突
- 轻松支持滚动更新：版本间切换都可以通过一个命令完成升级或者回滚
- 缺点：
- 技术栈变多，对研发团队要求高
- 机器还是需要公司自身来管理，在非大促销的时候，还是需要闲置着大量的机器资源来应对大促销，机器自身成本和运维成本都极高，资源利用率低，可以通过购买云厂商服务器解决
现状： 目前最流行的容器化技术是 Docker，最流行的容器管理服务是 Kubernetes(K8S)，应用/服务可以打包为 Docker 镜像，通过 K8S 来动态分发和部署镜像。Docker 镜像可理解为一个能运行你的应用/服务的最小的操作系统，里面放着应用/服务的运行代码，运
行环境根据实际的需要设置好。把整个“操作系统”打包为一个镜像后，就可以分发到需要部署相关服务的机器上，直接启动 Docker 镜像就可以把服务起起来，使服务的部署和运维变得简单。
C++和Java部署到服务器的过程图示：
上述过程联系现实的理解：
架构应用原理： 还是以购物网站为例，一个商城应用拆分成了多个微服务，如用户服务、交易服务和商品服务，每一个微服务打包到容器之中，相互协作来完成系统功能，通过容器编排工具完成部署运维
对应的工作原理：
