整体通服的架构图如下：

整体思路：

• 尽量将公共的业务逻辑分拆到单个业务服务器；
• 公共业务RDB读写分离，提高IO并发量；
• 单公共业务服务器，是以单机架构还是分布式架构？
  • 方法一：采用单物理机构型，部署Scut，在对内存数据进行修改时加互斥锁，而且要考虑多线程操作时，向redis写缓存队列插入写操作的乱序问题；
    • Scut 支持 ModifyLock 对数据进行原子操作；
    • Scut 的redis写缓存队列是100ms定时批量处理一次，只会取最新数据；
  • 方法二：在Scut基础上封装一组分布式套件：支持“redis读取-数据处理-redisWatch-redis写入”，利用redis的Watch机制做多线程同步；　　
  • 优劣分析：
    • 方法一的特点是单公共业务服务器对应单RDB实例，响应快、代码简单，瓶颈在单业务服务器的并发量上；
    • 方法二的特点是多公共业务服务器对应单RDB实例，可充分挖掘Redis的并发读写能力（肯定比单业务服务器并发强），但单次请求响应更慢、代码更为复杂一些；
    • 经典的分布式应用场景应该是：没有交互的、单服务器、单DB结构，通过简单扩展机器数量就可以实现大并发；
    • 相比于方法二的横向扩展机器数量，也可以为方法一提升单台服务器的性能，使服务器与reds同时到达性能瓶颈；

使用 Scut 搭建通服架构