App 后台架构设计方案 设计思想与最佳实践

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做App做的久了，就想研究一下与之相关的App后台，发现也是蛮有趣的。App后台的两个重要作用就是 远程存储数据 和 消息中转。这里面的知识体系也是相当复杂，做好一个App后台也是需要长期锤炼的。本篇文章从 App 后台架构 的角度介绍。好了，下面进入正题：

说起架构，我们先看一下何为架构，百度百科是这样说的：架构，又名软件架构，是有关软件整体结构与组件的抽象描述，用于指导大型软件系统各个方面的设计。那么我们也可以看出，架构是和业务紧密相关的，是由业务驱动的。

由于App客户端的特性，因此App后台对技术实现和一般的Web后台是有区别的。首先看一个适合App开发的开发模式：

1.敏捷开发模式

这里推荐Scrum这个敏捷开发框架，具体可以查看Scrum官网学习使用，这里只是引入。

Scrum流程如下图：

2.选择合适的数据库产品和服务器系统

数据库产品众多，这里我就针对Redis、MongoDB、MySQL还有MySQL的分支MariaDB展开说明：

1.数据库产品

数据库数据存放位置查找数据的区别Redis内存基于键值对存储，读写速度快MongoDB同时使用了硬盘和内存每个数据有一个id（索引），知道id（索引）查询速度快，不知道id（索引）效率低MySQL（MongoDB）硬盘每个数据有一个id（索引），知道id（索引）查询速度快，不知道id（索引）效率低

然后根据不同的产品需求选择恰当的数据库产品，如果没有特殊的需求，Redis做缓存系统，MySQL 或 MariaDB 做数据库（常见的设置是 数据库默认字符集utf8，默认排序utf8_general_ci） 将会是很好的选择。

软件优化：

1）正确使用MyISAM和InnoDB存储引擎2）正确使用索引3）避免使用 select *4）字段尽可能的设置 非NULL

硬件优化：

1）增加物理内存2）增加应用缓存3）使用SSD硬盘

架构优化：

1）分表2）读写分离

3）分库（把一张表的数据分别存储在不同的数据库，可用MyCat实现，MyCat，关系型数据库分布式处理软件）。MyCat以代理服务器的形式位于App服务器和后台数据库之间，对外开放的接口是MySQL通信协议，将App服务器传过来的sql语句按照路由的规则拆解转发到不同的后台数据库，并把结果汇总返回。MyCat部署模型如下：

2.服务器系统

CentOS 则是一个不错的选择。关于服务器的部署，我在之前已经介绍过了，地址如下：

Nginx + Tomcat 反向代理 负载均衡 集群 部署指南 
http://blog.csdn.net/smartbetter/article/details/53535435

Nginx + Tomcat 反向代理 如何在高效的在一台服务器部署多个站点 
http://blog.csdn.net/smartbetter/article/details/53615313

下面补充两个常见的Linux命令：

top           显示系统资源情况netstat       查看网络相关信息

3.选择合适的消息队列软件

当后台系统发现完成某些小任务需要花费很多时间，而且迟点晚成也不影响整个任务的完成进度时，就会把这些小任务交给消息队列。例如发送邮件、短信、推送消息等任务都非常适合在消息队列中处理。

把这些任务放在消息队列中，可加快App后台请求都响应时间。同时消息队列也能把大量的并发请求变成串行的请求，来减轻服务器的负担。

常见的消息队列软件有：

消息队列软件说明RabbitMQ重量级，适合企业级的开发，自带Web监控界面，方便监控队列的情况Redis轻量级，是一个key-value系统，但是也支持消息队列这种数据结构，App后台中Redis被广泛使用ZeroMQ号称最快，尤其针对大吞吐量的需求场景ActiveMQApache的一个子项目，能够以代理人和点对点的技术实现队列

4.使用分布式服务实现业务的复用

随着业务不断增加，后台系统由一个单一应用膨胀为一个巨无霸系统，系统中聚合了大量的应用和服务，各个模块之间有很多功能重复实现（例如登录模块），造成了开发、运维、部署的麻烦。

大量应用中的重复模块会带来大量的访问，而每个应用与数据库的连接，一般是使用数据库的连接池，这个连接池的资源一般是不释放且一直保留着。假设连接池中有10个连接，中一个数百的服务器集群中，就占用了数据库1000个连接。数据库中的每个连接都是十分珍贵的资源，在资源有限的情况下，这里被占用了，其他能用的资源就少了。

解决这些问题的方法就是把重复实现的模块独立部署为远程服务，新增的业务调用远程服务所提供的功能实现相关的业务，不依赖于里面具体的代码实现。

实现远程服务可以 参考 REST设计原则 和 RPC远程调用协议。

开源的RPC库有：

开源的RPC库说明Hprose轻量级、跨语言、跨平台、无侵入式、高性能动态远程对象调用引擎库Dubbo分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程调用服务和SOA服务治理方案

5.用户验证方案最佳实践

App操作中经常涉及用户登录操作，登录就需要使用到用户名和密码，为了安全起见，在登录过程中暴漏密码的次数越少越好。

1.使用HTTPS协议

HTTPS协议是 HTTP协议 和 SSL／TLS协议 的组合。其是一个安全通信通道，基于HTTP开发，用于在客户计算机和App后台之间交换信息。其使用安全套接字层（SSL）进行信息交换，简单来说就是HTTP的安全版。

HTTPS实际上应用了安全套接字层（SSL）作为HTTP应用层的子层。

HTTPS的模型：

HTTPSSL／TLS（安全套接字层／传输层安全协议）TCPIP网络传输

避免信息的泄漏，最基本的方案是所有涉及安全性的API请求都必须使用HTTPS协议。

2.选择JSON作为数据交换格式

JSON是一种轻量级的数据交换格式，采用完全独立于语言的文本格式，易于编写，也易于机器解析和生成，而且对比XML更省流量，这些特性使得JSON成为理想的数据交换语言。

3.基本的用户验证方案

传统Web网站使用Cookie+Session保持用户的登录状态，App后台则使用token进行验证，流程如下：

此时App已经获取到了token值，为了安全，我们不在网络上传输token，而使用签名校验（这里使用URL签名）的方式，API请求加上URL签名sign和用户id后如下：

test.com/user/update?uid=2&sign=3f1e736bc4ae958ae7e8500b45aefdbb&age=22

这样，token就不需要附在URL上了。App后台签名校验流程如下：

还有的童鞋喜欢设置时间戳，这样时间一长，URL就失效了，也是一种不错的进一步的优化方案。

建议：为了保障数据安全，这里建议 同时使用 HTTPS 和 签名校验。

6.App后台架构的演进原则

App后台的架构是由业务规模驱动而演进的，App后台是为业务服务的，App后台的价值在于能为业务提供其所需要的功能，不应过度设计。

从项目的角度，当App访问量不大时，应该快速搭建App后台，让App尽快上线给用户提供服务，验证商业模式的正确性，同时快速迭代产品。

当App访问量不断上升，这时要在保证快速迭代的前提下，同时兼顾高性能和高可用。

当App访问量达到一定阶段后，增长曲线就会放缓，但业务变得更加复杂，对高性能和高可用的要求也更高，性能问题、模块间的耦合、代码的复杂性会更加突出和明显，这时要使用业务拆分、分布式服务调用，甚至是技术转型等问题。

1.项目启动时——单机部署

我们看一个App后台极简化的架构：

一开始就使用Redis的好处：

既能用作缓存，又能充当队列服务，而且并发性能高，能在长时间内应对业务压力，非常适合初期的项目。

这里使用Redis验证用户信息，充当消息队列。

而文件服务初期可以选择 文件云存储服务，或者自己搭建一个资源服务器。

2.项目一定规模时——分布式部署

我们看一个百万级到千万级的架构：

这里新增了专门用于连接内部服务器的SSH服务的外网通道，保证SSH操作随时可用，同时加入了服务器集群，提供负载能力。

随着业务的发展，某些数据表的规模会以几何级增长，当数据达到一定规模时，查询读取性能就下降的厉害，数据库主从的架构不能应对业务上的读写压力，这时架构上要考虑分表（水平拆分／垂直拆分）。

当业务继续不断发展，数据库分表后的读写性能也可能没法满足业务上的需求，这时只能采用进一步的拆分策略——分库。用 Cobar 或者 MyCat 等关系型数据等分布式处理系统后，分库后的架构如下：

下来看一个真实社交App项目所采用的后台架构方案：

7.社交App后台架构设计方案分享

场景：类似 微博，用户与用户之间存在关注／粉丝两种关系，一个用户发表了新内容，关注他的用户也能在个人主页上收到最新的动态。类似 微博 这种场景：

社交核心功能是 Feed（指用户通过关注，聚合了被关注用户的最新的内容，也包含自己的内容，以供自己浏览的信息服务）。

1.Feed基本表结构

常见的Feed架构是把数据存储在MySQL，热点数据存储（一般最近3天）在缓存（Redis／Memcached），保证绝大多数请求通过缓存直接返回，只有少量请求穿透缓存落到数据库。

下面看一下最简单的Feed表结构：

send_content：发送内容表，存储用户发表的内容：

字段说明feed_id发表的feed的id，主键自增author_id发表该feed的用户idcontentfeed的内容

reveive_content：接收内容表，用于推模式时存储用户接收的内容：

字段说明feed_id发表的feed的id，主键自增author_id发表该feed的用户idreveive_id接收该feed的用户idcontentfeed的内容

followings：关注表，存储用户关注的人：

字段说明id主键自增uid用户idfollowing_id该用户关注的其他用户id

followers：粉丝表，存储用户的粉丝：

字段说明id主键自增uid用户idfollower_id关注该用户的用户id

2.Feed推拉模式——推模式用户发表一条内容的流程

1）uid为1的用户发表一条内容 “HelloWorld” 信息。 
2）这条内容写入发送内容表 “send_content” 后内容如下：

feed_idauthor_idcontent11HelloWorld

3）在粉丝表 “followers” 查找uid为1用户的粉丝，粉丝表 “followers” 的内容如下：

iduidfollower_id112

可知，id为1用户的粉丝是id为2的用户。

4）因为id为2的用户的feed中需要显示这条内容，因此把内容写入接收内容表 “reveive_content”，写入后接受内容表 “reveive_content” 内容如下：

feed_idauthor_idreveive_idcontent112HelloWorld

5）当id为2的用户显示feed时，通过sql语句 “select * from reveive_content where reveive_id=2” 就能查询该用户需要显示的数据了。

推模式的缺点是：

推送人数过大会出现延时，而且浪费存储空间；更新操作成本大，不但变更 “send_content” 表，而且需要同步变更 “reveive_content” 表。

3.Feed推拉模式——拉模式用户发表一条内容的流程：

1）uid为5的用户发表一条内容 “Thinks” 信息。 
2）这条内容写入发送内容表 “send_content” 后内容如下：

feed_idauthor_idcontent11HelloWorld25Thinks

3）当uid为10的用户显示feed时，在关注表 “followings” 查找uid为10所关注的用户，关注表如下：

iduidfollowing_id1105

可知，uid为10的用户关注了uid为5的用户，因此需要获取uid为5的用户发表的内容。

4）uid为5的用户通过sql语句 “select * from send_content where author_id in (5)” 查询所以需要显示的内容。

由上述可知，拉模式采用了时间换空间的策略，用户推送内容时效率很高，但当用户显示feed时，需要花费大量的时间在聚合运算上。

总结：

-发表内容显示feed变更通知推模式推送给所有粉丝一个sql语句就能完成变更成本高拉模式不推送需要大量的聚合运算无变更成本

像 “微博” 中公开的微博采用拉模式，私密性的微博采用推模式。

拉模式最大的问题就是大量的聚合运算，请求的响应时间可能较长，可以通过缓存策略让大部分的请求的响应时间达到2到3毫秒。

8.其他的一些经验

1.高效更新数据——内容的推拉

平常App设计中，如果App需要知道首页是否有内容更新，通过一个轮询机制访问获取数据API，从API是否返回更新的数据得知是否有内容更新，轮询上很典型的拉模式，但是耗电、耗流量。

怎么减少轮询呢？ 这里给出解决方案是推模式，如下图：

当然不能只用推模式，因为手机环境的复杂性，不能保证数据更新的通知一定能够到达App，所以也要采用轮询的方式定期拉数据，时间间隔设置可以相对长一点，通过这种推拉结合的模式，就能大大减少App访问App后台的频率和传输的数据量。

2.处理表情的一些技巧

表情在MySQL的存储，表情UTF-8编码有的是3个字节，有的是4个字节，所以一般的UTF编码（3个字节）是无法存储表情数据的，常用的解决方案是：

把MySQL升级到5.5以上，然后把字符编码改为utf8mb4_general_ci。

3.可供选择的成熟稳定的开源软件

功能可供选择的开源软件项目管理软件Mantis、BugFree代码管理软件SVN、Git编程语言Java、PHP、Python等服务器系统CentOS、UbuntuHTTP／HTTPS服务器Nginx、Tomcat、Apache负载均衡Nginx、LVS、HAProxy邮件服务Postfix、Sendmail消息队列RabbitMQ、ZeroMQ、Redis文件系统Fastdfs、mogileFS、TFSAndroid推送Androidpn、gopushIOS推送Javapns、Pyapns地理位置查询LBSMongoDB聊天Openfire、ejobberd监控ngiOS、zabbix缓存Memcache、Redis关系型数据库MySQL、MariaDB、PostgreSQLNoSQL数据库Redis、MongoDB、Cassandra搜索Coreseek、Solr、ElasticSearch图片处理GraphicsMagick、ImageMagick分布式访问服务dubbo、dubbox

3.可供选择的成熟可靠的云服务

对于初创公司还是建议尽可能的使用成熟可靠的云服务和开源软件，自身只专注于业务逻辑。

功能可供选择的云服务项目管理工具Teambition、Tower代码托管平台GitHub、Gitlab、Bitbucket、CSDN CODE、Coding负载均衡阿里云SLB、腾讯云CLB邮件服务SendCloud、MailGun消息队列阿里云MNS、腾讯云CMQ文件系统、图片处理七牛云、阿里云对象存储OSS、腾讯云对象存储COSAndroid推送极光、个推、百度推送IOS推送极光、个推、百度推送聊天融云、环信监控监控宝、云服务器自带的监控服务缓存阿里云缓存服务、腾讯云弹性缓存关系型数据库阿里云RDS、腾讯云CDBNoSQL数据库阿里云NoSQL产品、腾讯云NoSQL产品搜索阿里云开放搜索、腾讯云搜TCS分布式访问服务阿里云EDAS防火墙阿里云云盾、腾讯云安全短信发送shareSDK、bmob、Luosimao社交登录分享shareSDK

最后，在移动互联网项目中，产品的研发讲求 小步快走，快速迭代。 架构的设计也可以遵循同样的思路，喜欢本文的记得 顶 一下哦！