aws云服务器怎么搭建静态住宅ip

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嘿，大家好，今天咱们来聊一个特别有意思，也特别有挑战性的话题，怎么设计一个系统能从最初只有你一个用户一步步成长到能撑住上千万用户？这可不是纸上谈兵啊，这几乎是每一家成功的互联网公司都走过的路。 没错，这就是咱们今天要回答的核心问题。你想想看，当你的用户从几百几千突然暴涨到几百万、上千万的时候，你的系统会发生什么？他能扛得住吗？咱们到底应该从哪下手呢？ 为了让大家对这个规模有个概念，咱们看这个数字，每个月一千亿次的读取请求，这是什么概念？这绝对不是说多加几台服务器就能搞定的事， 关键啊在于你的设计思路得跟上，得更聪明的去设计整个架构。咱们今天就跟着一个应用系统的成长路径，来看看他是怎么一步步演进的， 从他最开始的样子，到他每一次遇到瓶颈，再到我们怎么解决他，最后看他如何成长为一个能服务千万用户的庞然大物。 好，那我们先来看看第一部分，咱们得先明确一下我们面临的挑战到底是什么，以及在整个过程中我们要遵循的一个核心原则。 大家看啊，这些就是我们这次要达成的具体目标。那这里面有个特别关键的数字，你注意到了吗？就是这个一百比一的读写笔。 这说明什么？说明咱们的系统绝大部分时间是在被用户读取信息，而不是写入新信息。这个线索啊，事关重要，它会直接影响我们后面所有的优化决策，所以说关键就在这了，千万别想着一步到位，设计一个完美的系统， 系统扩展它就不是一次性的事，它是一个不断循环往复的过程。我们的工作就是不停的测试，找到系统里最薄弱的那个环节，也就是瓶颈，然后解决它，搞定一个，再找下一个。 好了，那咱们就回到一切开始的地方，任何一个伟大的系统都是从第一个用户开始的，我们来看看他刚出生的时候长什么样， 一开始嘛都特别简单，你看就这么一台服务器，所有的事情都归他管，应用程序、数据库什么都在里面，用户量少的时候这么干完全没问题，简单、直接，高效， 很快啊。你就会遇到一个十字路口，是上向走还是向外走，上向走就是垂直扩大，说白了就是花钱买一台更牛的服务器， 这在初期很简单，但是要想真正实现大规模的增长，咱们必须得向外走，也就是水平扩大，多加几台服务器，这才是王道。好，随着用户越来越多，我们那台什么都干的服务器终于开始抱怨了，他顶不住了， 所以是时候对我们的架构做第一次大手术了。那么问题出在哪呢？我们用工具一分析瓶颈就非常清楚了，数据库和文件存储这两大块，把服务器的资源全都吃光了，结果就是整个系统反应越来越慢。 那怎么办呢？很简单，四个字，分而治之。我们把数据库和文件存储这些功能从主服务器里请出去，让他们各自独立，这样一来，每个部分都可以单独去扩展，谁也别影响谁。 具体来说呢，就是把图片、视频这些静态文件扔到像 a、 w、 s、 s 三这样的专业对象储服服务里，然后把数据库也挪到专门的数据库服务器上。 这么一搞，我们的 web 服务器就轻松多了，它可以专心处理业务逻辑 ok。 服务是分开了，但新的问题又来了，一到高峰期，比如晚上八点，所有用户都涌进来，外部服务器自己又扛不住了，成了新的瓶颈。 为了解决海量的流量冲击，你看我们的架构里，一下子多了三个关键的新武器，载均衡器、 c、 d、 n， 还有好几台外边服务器。 这个载均衡器啊，就好比一个聪明的交通警察，他把来的流量均匀的分给后面的每一台 web 武器，谁也别闲着，也别累着。 同时， c、 d、 n 呢，就相当于在全球开了好多家缓存小卖部，把内容放到离用户最近的地方，这样用户访问速度就快多了 啊。现在流量问题解决了，系统能处理高病发了，但是我们的数据库又开始报警了，所有的读取请求压过来，他有点吃不消了。 还记得咱们开头说的那个一百比一的读写比例吗？现在他带来的后果就体现出来了，平均每秒钟有差不多四万次的读取请求，像洪水一样砸向我们的主数据库，你想想这压力得多大？ 要抗住这种读取压力，我们就得给数据库加两层盾牌，第一层是在数据库前面加一个速度飞快的内存缓存， 第二层是多搞几个数据库的，只读克隆体，也就是只读副本，专门用来分单独取的压力，这里的缓存是重中之重，它会把那些最热门、最常被访问的数据直接放到内存里。 你知道，从内存读数据，那可比从硬盘上读快太多了，几乎是瞬间完成， 这样绝大部分的独取请求根本就到不了数据库那一层。好了，我们离目标越来越近了， 但要真正做到能应对未来的各种突发情况，并且还要控制成本，那我们必须得让系统变得更聪明，也就是自动化。下一步就是自动化，我们引入了自动扩展组，这个东西 顾名思义，它能干嘛呢？它能实时监控流量，如果流量突然变大了，它就自动帮你增加服务器，流量小了，它就自动把多余的服务器关掉。这简直太酷了，不仅能轻松应对流量高峰，还能在屏风期帮你省钱。 好了，这就是我们系统的究极进化题了。为了真正服务好上千万的用户，我们用上了更高级的武器，比如说用消息队列来处理那些耗时的任务，这样就不会卡住用户了。 再比如说用数据库分片这种技术，把庞大的数据分散到好多台数据库里，这样理论上就可以无限扩张。你看，绕了一大圈，我们又回到了最初的那个核心思想， 你不可能在第一天就建出这么复杂的系统，他总是在引进的。你解决了一个瓶颈，下一个瓶颈就会出现，这就是系统加高的常态。 所以这个问题其实也是留给你的。在你自己的系统里，在你当前的工作中，下一个性能瓶颈会是什么呢？因为在系统设计的世界里，优化是永无止境的。好了，这一次的分享就到这里。

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