GO2应对千万级访问量的解决之道

1，  背景：

        GO2 是一套完整的用车解决方案，它详细记录了车辆位置、用户驾驶行为等信息，为用户更好的了解自身驾驶习惯及定位车辆提供了帮助

        所有的数据都来源于装载在用户车辆上GO2设备，它会定时发送收集到数据到云端，然后用户通过GO2 APP调用云端API获得相应的数据。

        GO2自上线伊始就实现了快速的增长，随着访问量及数据量 的提升，最早的架构已无法承载现有的业务量，因此我们对重新设计了架构以

        适应业务需求，以下就是我们应对方案及架构演变的介绍。

2，  架构演变

   (1) 原始阶段

        -流量：<100W

        -架构：双机负载，flask+python

        -具体实现及原因：

            1，在设备与接口服务间添加代理服务，降低链接次数

            2，使用nginx做负载均衡，提高Server可用性

            3，使用单台mysql服务器，项目初期降低成本和运维成本

        -架构图：

   

           -问题：

              1，存储的设备数据延时较大

              2，并发能力弱

  (2)  成长阶段

         -流量：<5000W

         -架构：业务分离，Server集群，tornado，MySQL读写分离

         -具体实现及原因：

            1，创建设备独立Server集群，为加快处理速度及并发能力，采用tornado异步非堵塞框架及celery任务队列（MQ：redis）

            2，将使用率高的数据放入redis中，提高查询效率

            3，创建MySQL读写cluster，减轻数据库压力

         -架构图：

 

3，未来规划    

        随着业务量持续的增长，我们不得不未雨绸缪，将不断加大投入、优化架构、提高效率：

            -服务划分：SOA化

            -统一访问控制：KV集群

            -分布式数据库：Hbase

            -快速部署、提高伸缩性：Docker