LVS+Nginx动静分离
上文聊到，对用户入口流量的第一级控制，其实就是DNS智能解析，搭配一个负载均衡器LVS或Nginx，配合Keepalived做到入口高可用，代理或转发请求到Nginx节点，做负载均衡，并从Nginx节点上获取 html资源。
但此时需要思考一个问题？
在html上请求到的都是静态资源，即页面上不变的资源，而动态需要变化的数据比如价格，实时的库存，商家上新的型号等等怎么处理？
Nginx动静分离或许是个OK的答案？
Nginx动静分离，即对静态资源的请求直接由Nginx这一层做响应，动态请求负载均衡到后端Tomcat
但对于双十一的高并发流量，所有动态请求都打到Tomcat是否合适？
我们希望在流量打到后端Tomcat前，有办法在前面响应到这部分动态数据，那么能想到的是流量在Tomcat前经过了CDN和LVS+Nginx
我们首先试图从CDN着手解决问题
我们希望在CDN也能存储页面的一些动态数据，以页面渲染解析能接受的JSON格式存在，这样流量对于动态数据的请求就能在CDN这一层解决，而这部分JSON格式的动态数据来源，只能是来自于能访问 DB数据库的后台服务，如下图
1、面向商家的商品服务，修改商品的动态数据如价格，库存，型号等，编辑完成后触发投递修改数据到MQ
2、文件服务消费MQ后，生成json文件，将这部分商品数据同步到源站存储，同时清除CDN上的文件缓存
3、这样客户对于动态数据的请求，也能在CDN侧做到流量的控制，不会直接打到后端Tomcat，浏览器在从CDN取到动态数据的json文件后，完成解码，取数和渲染
什么样的系统适合这样的方案？
1、价格不常变化的——价格变化需要重新生成Json文件，同步到CDN源站，并且清除原有CDN缓存
2、商品数量不多——如果是淘宝&京东亿级数量的商品，则CDN既需要缓存静态资源文件，又得缓存N*亿级的Json文件，压力会很大
此架构比较适合：
旅游电商网站——价格按旅游旺季和淡季变化，旅游商品的套餐不会太多
瓜子二手车——价格车主定价后一般改动不大，二手车市场也不会有亿级的数量级
那么如果是淘宝和京东这样双十一高并发的流量，需要怎样的架构才合适？
我们思考下，除了CDN，在流量打到Tomcat前，还有一道Nginx，那么Tomcat前面一层的Nginx能做啥？
1、存放html，css，js等静态资源文件
2、写Lua脚本实现带业务逻辑的流量分发等...
3、做请求的反向代理
4、利用tmpfs做磁盘和内存的映射
而LVS+Nginx集群的架构，可以承载住一个地区范围内很高流量的并发，
基于此，我们想到是否能在后台Tomcat实时生成Html文件，即从DB查询到动态数据，填充到模板中，返回到Nginx中缓存，Nginx中开启可映射磁盘和内存的tmpfs，缓存html文件，下次再有请求访问，则直 接从Nginx这一层响应请求，这样基于LVS+Nginx的结构，分担了CDN的大部分压力，看似是可取的。
这个解决方案存在的三个问题
1、生成文件并响应的过程是否会很耗时？
2、如果所有页面的请求都打到一台Nginx上，则这个Nginx要承担全量Html页面的缓存，Nginx扛得住这么多文件的缓存吗？
3、Nginx上html文件的治理问题，比如更新，修改，页面过期的删除
所以我们需要再往一个方向去思考，有没有不需要生成文件的，不需要文件治理的，Nginx上能均匀的散落html文件的方案。
终极解决方案：Nginx+Lua+redis+模板引擎+热点数据缓存
架构优化的设计：
1、Nginx支持内嵌Lua脚本做Lua_lru_cached缓存，Lua从Redis拉取热点数据，比如Redis有1亿条数据，Nginx集群有50台，我们希望每台Nginx能承载200w的热点数据，而不是全量热点数据
Nginx1：1-200w的商品信息
Nginx2：200w-200w的商品信息
...
Nginx50：
将热点数据从Redis取回后，通过Lua的Json操作，把数据提前填充到Html模板文件，形成一个完整的Html文件。
2、如果LVS的负载均衡策略为IP哈希，那么假设商品id=30的请求打过来，通过IP哈希可能负载到多台不同的Nginx服务器上，这里导致的问题可能有：
（1）Nginx没有这件商品数据的话，每次都得去Redis拉取，造成了穿透
（2）Nginx上的数据一致性问题，比如Nginx节点1的商品id=1的数据和Nginx节点2的数据商品id=1的数据缓存失效时间不同，那么LB打到两台Nginx上得到的数据就不一致了
我们希望在LVS这一层做编程，实现对商品id的哈希，使之均匀的分布到Nginx服务器上，所以需要把LVS这一层替换成可编程的流量网关kong或openresty，这两者都是基于Nginx封装的高性能网关
3、对于写请求，比如下单，支付等操作，可通过Nginx上的Lua编程，扔到消息队列RocketMQ上去，通过异步操作和后端微服务消费保证数据的最终一致性
4、不同地区数据中心的数据一致性，通过地区拉专线来保证