Java 全栈知识体系

♥架构 - 知识体系详解♥

TIP

本系列将带你梳理下架构相关的知识体系。@pdai

如何学习架构

  • 包含如何学习架构?

基础到方法论

包括架构的概述，特点，目标，本质以及方法论等

如何理解架构

理解架构，包括架构的视角，架构的演进，服务化演进，架构的核心要素

  • 架构 - 理解构架的视角
    • 在学习架构时，我认为首先要理清楚架构的视角，因为你所认知的架构和别人所说的架构可能是两码事。对于不同职位的视角是不一样的，比如开发而言他更多的看到的是开发架构；对售前人员，他可能更多的看到的是业务架构；对于运维人员，他看到的可能是运维架构；而对于技术支持和部署人员，他更多的看到的网络和物理架构。
  • 架构 - 理解架构的演进
    • 在学习架构时，第一步不要去学习框架，而是要学习架构的演进。强烈推荐李智慧老师的《大型网站技术架构》，这本书翻起来很快，对构筑你自己的体系很有帮助，本文的内容来源于它，在此基础上拓展了下。
  • 架构 - 理解架构的服务演化
    • Kubernetes、Service Mesh 和 Serverless应该是最近比较火的了，而上文主要从逻辑架构角度分析了架构演进，本文将从服务演化和容器编排化的角度帮你增强对架构演进的认识。
  • 架构 - 理解架构的模式1
    • 架构演进中有很多知识点，总体上可以归结为以下模式，这里说的模式本质是架构中技术点的抽象。强烈推荐李智慧老师的《大型网站技术架构》，本文的内容也是来源于它，在此基础上拓展了下。
  • 架构 - 理解架构的模式2
  • 架构 - 理解架构的核心要素
    • 一般来说软件架构需要关注性能、可用性、伸缩性、扩展性和安全性这5个架构要素。

架构高并发和高可用

架构高并发和高可用技术点主要包含如下方面。

  • 架构之高并发：缓存
    • 高并发实现的三板斧：缓存，限流和降级。缓存在高并发系统中有者极其广阔的应用，需要重点掌握，本文重点介绍下缓存及其实现。
  • 架构之高并发：限流
    • 每个系统都有服务的上线，所以当流量超过服务极限能力时，系统可能会出现卡死、崩溃的情况，所以就有了降级和限流。限流其实就是：当高并发或者瞬时高并发时，为了保证系统的稳定性、可用性，系统以牺牲部分请求为代价或者延迟处理请求为代价，保证系统整体服务可用。
  • 架构之高并发：降级和熔断
    • 在高并发环境下，服务之间的依赖关系导致调用失败，解决的方式通常是: 限流->熔断->隔离->降级, 其目的是防止雪崩效应。
  • 架构之高可用：负载均衡
    • 负载均衡（Load Balance），意思是将负载（工作任务，访问请求）进行平衡、分摊到多个操作单元（服务器，组件）上进行执行。是解决高性能，单点故障（高可用），扩展性（水平伸缩）的终极解决方案。
  • 架构之高可用：容灾备份,故障转移
    • 容灾技术是系统的高可用性技术的一个组成部分，容灾系统更加强调处理外界环境对系统的影响，特别是灾难性事件对整个IT节点的影响，提供节点级别的系统恢复功能。故障转移（failover），即当活动的服务或应用意外终止时，快速启用冗余或备用的服务器、系统、硬件或者网络接替它们工作。故障恢复是在计划内或计划外中断解决后切换回主站点的过程。

此外还需要关注下架构的安全。

分层下看架构技术点

以上采用七层逻辑架构，第一层客户层，第二层前端优化层，第三层应用层，第四层服务层，第五层数据存储层，第六层大数据存储层，第七层大数据处理层。

  • 客户层：减少Http请求数，浏览器缓存，启用压缩，Js异步，减少Cookie传输；
  • 前端层：DNS负载均衡，CDN本地加速，反向代理服务；
  • 应用层：业务拆分；负载均衡，分级管理，应用缓存，服务集群，快速失败，异步调用，服务降级，消息队列，幂等设计等。
  • 服务层：提供公用服务，比如用户服务，订单服务，支付服务等；
  • 数据层：分布式, 数据库集群，读写分离，NOSQL集群，文件系统集群；分布式缓存；冗余备份（冷，热备[同步，异步]，温备），失效转移（确认，转移，恢复）。CAP理论，一致性算法。
  • 大数据存储层：支持应用层和服务层的日志数据收集，关系数据库和NOSQL数据库的结构化和半结构化数据收集；
  • 大数据处理层：通过Mapreduce进行离线数据分析或Storm实时数据分析，并将处理后的数据存入关系型数据库。（实际使用中，离线数据和实时数据会按照业务要求进行分类处理，并存入不同的数据库中，供应用层或服务层使用）。

架构案例分析

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