按：此为客座博文系列。投稿人吴朱华曾在IBM中国研究院从事与云计算相关的研究，现在正致力于研究云计算技术。
本篇将首先介绍App Engine的一些设计理念，接着将对App Engine的组成部分等进行介绍。
设计理念
App Engine在设计理念方面，主要可以总结为下面这五条：
- 重用现有的Google技术：大家都知道，重用是软件工程的核心理念之一，因为通过重用不仅能减低开发成本，而且能简化架构。在App Engine开发的过程中，重用的思想也得到了非常好的体现，比如Datastore是基于Google的bigtable技术，Images服务是基于Picasa的，用户认证服务是利用Google Account的，Email服务是基于Gmail的等。
- 无状态：为了让更好地支持扩展，Google没有在应用服务器层存储任何重要的状态，而主要在datastore这层对数据进行持久化，这样当应用流量突然爆发时，可以通过为应用添加新的服务器来实现扩展。
- 硬限制：App Engine对运行在其之上的应用代码设置了很多硬性限制，比如无法创建Socket和Thread等有限的系统资源，这样能保证不让一些恶性的应用影响到与其临近应用的正常运行，同时也能保证在应用之间能做到一定的隔离。
- 利用Protocol Buffers技术来解决服务方面的异构性：应用服务器和很多服务相连，有可能会出现异构性的问题，比如应用服务器是用Java写的，而部分服务是用C++写的等。Google在这方面的解决方法是基于语言中立，平台中立和可扩展的Protocol Buffer，并且在App Engine平台上所有API的调用都需要在进行RPC（Remote Procedure Call，远程方面调用）之前被编译成Protocol Buffer的二进制格式。
- 分布式数据库：因为App Engine将支撑海量的网络应用，所以独立数据库的设计肯定是不可取的，而且很有可能将面对起伏不定的流量，所以需要一个分布式的数据库来支撑海量的数据和海量的查询。
组成部分
图1. GAE的架构图（图源自参[6]）
简单而言，其架构可以分为三个部分：前端，Datastore和服务群：
前端
共包括四个模块：
- Front End：既可以认为它是Load Balancer，也可以认为它是Proxy，它主要负责负载均衡和将请求转发给App Server（应用服务器）或者Static Files等工作。
- Static Files：在概念上，比较类似于CDN（Content Delivery Network，内容分发网络），用于存储和传送那些应用附带的静态文件，比如图片，CSS和JS脚本等。
- App Server：用于处理用户发来的请求，并根据请求的内容来调用后面的Datastore和服务群。
- App Master：是在应用服务器间调度应用，并将调度之后的情况通知Front End。
Datastore
它是基于BigTable技术的分布式数据库，虽然其也可以被理解成为一个服务，但是由于其是整个App Engine唯一存储持久化数据的地方，所以其是App Engine中一个非常核心的模块。其具体细节将在下篇和大家讨论。
服务群
整个服务群包括很多服务供App Server调用，比如Memcache，图形，用户，URL抓取和任务队列等。
Python版和Java版App Engine在实现方面的区别
因为大多数服务都可以被这两个版本共享，所以两者之间的区别主要集中在App Server端，Python版App Server应该是经过Google修改的Python Runtime，版本号应该是2.5.2，而Java版App Server是基于Jetty 6的，因为它的体积和最常用的Tomcat相比更娇小，这样能使得一台服务器支持更多的应用，而且其应该经过Google的一定的修改。
流程
在这里举一个普通的HTTP请求的处理流程为例：
- 用户发送一个HTTP请求。
- Front End接受这个请求，并将这个请求转发给一个空闲的App Server。
- App Server会处理这个请求。
- 检查用于处理这个请求的Handler是不是已经被初始化了，如果没有的话，需要对这个Handler进行初始化。
- 调用服务群的用户认证服务来对用户进行认证，如果失败的话，需要终止整个请求的处理工作，并返回用户无法被认证的信息。
- 查看这个请求所需的数据是否已经缓存在Memcahe中，如果没有的话，将对Datastore发出查询请求来得到数据。
- 通过整合上步得到数据来生成相关的HTML，并返回给用户。
- 由于HTML里面会包含对一些静态文件的引用，比如图片和CSS等，所以当用户收到HTML之后，还会通过Front End对Static Files里面存储的静态文件进行读取。
本篇结束，下篇将关注App Engine最核心的Datastore的设计。
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