為什么80%的碼農都做不了架構師？>>> ??

架構概念

一套系統的軟件架構就是這個系統所需的結構體的集合，包括：軟件元素，軟件元素之間的關系，以及二者的屬性。

從視角不同一般分為：

• 邏輯架構

關注于各個組件之間的關系，如：用戶界面、數據庫、外部系統接口

如流行的N層架構：表現層，業務邏輯層，數據層

• 物理架構

關注于如何將軟件元素放到物理設備上，如：代理服務器、Web服務器，緩存服務器、數據庫服務器、NoSQL服務器、隊列服務器、搜索服務器。

• 系統架構

性能、可擴展性、伸縮性、可用性、安全性

有關軟件整體結構與組件的抽象描述，用于指導大型軟件系統各個方面的設計。

在平衡性能、擴展性、伸縮性、可用性、安全性這5個系統架構要素下，實現系統功能需求。

架構模式

為了應對高并發訪問、海量數據處理、高可靠運行等一系列問題，大型互聯網公司在實戰提了許多解決方案，以實現網站的高性能、高可用、易伸縮、可擴展、安全等各種技術架構目標，這些解決方案可以被重復使用，從而被抽煉成為大型網站的架構模式

分層

應用層 - 服務層 - 數據層

應用層：視圖層 業務邏輯層

服務層：數據接口層 邏輯處理層

分層是邏輯上的，物理布署上根據規模決定

從一開始就要分層，因為分層對網站日后向分布式方向發展至關重要

分割

也就是縱切，把不同功能的服務分割開，包裝成高內聚低偶合的模塊單元，一方面有助于軟件的開發和維護，一方面，便于不同模塊的分布式布署。 分割粒度根據網站規模來決定，如：用戶，搜索，反作弊，消息

分布式

將不同的模塊布署到不同的服務器上，服務器越多，CPU，內存，存儲空間資源就越多 分布式遇到的問題：

• 性能：通過網絡
• 可用性：服務器多，宕機
• 一致性：多臺機器數據保持同步，分布式事務
• 可維護性：機器多，網絡依賴復雜

分布式分類：

• 分布式應用和服務 將分層和分割后的模塊布署到不同的服務器上。
• 分布式靜態資源 將JS、CSS、圖片獨立分布式布署
• 分布式數據和存儲 將產生和處理的海量數據存放到多臺機器上面，MySQL，NoSQL
• 分布式計算 后臺業務，如：搜索引擎的索引構建，數據倉庫的計算，Hadoop、Mapreduce
• 分布式配置、分布式鎖、分布式文件系統。。。。

集群

** 將多臺服務器布署相同的應用，這一堆服務器叫集群。** 使用集群的目的：

• 高可用
• 高性能

緩存

將數據放到離計算最近的位置，可以提高訪問速度，緩存后端的計算壓力

本機緩存由遠而近是：一級緩存，二級緩存、三級緩存、內存

** 緩存種類：**

• CDN
• 反向代理
• 本地緩存
• 分布式緩存

** 使用緩存的前提：**

• 數據訪問熱點不均衡，部分數據會被頻繁訪問，需要使用緩存：HTML的最新20條動態
• 數據不會很快過期，否則會產生臟數據

** 數據庫的設計都是按照有緩存的負載前提下設計的。**

異步

主要是為了解耦，使用隊列

類和類之間解偶：接口

模塊與模塊之間解偶：隊列

異步的好處：

• 提高可用性

• 增高響應速度

• 消除并發訪問高峰

** 問題：可能會對用戶體驗、業務流程造成影響 **

冗余

高可用的手段：冗余

應用服務：集群

數據：定期備份、主從結構對數據實時熱備、災備數據中心

自動化

開發：

• 自動化代碼管理

• 自動化測試

• 自動化代碼審查

• 自動化布署

• 自動化安全檢查

運維：

• 自動化監控

• 自動化報警

• 自動化失效轉移

• 自動化失效恢復

• 自動化降級

• 自動化分配資源

安全

程序實現安全：XSS、SQL注入、編碼轉換

• 通過密碼、手機檢驗碼進行身份認證；

• 登錄交易對通信數據加密

• 驗證碼防止機器人程序對網站攻擊

• 敏感信息過濾：反作弊

架構指標

性能

響應時間

** 執行一個操作需要的時間 **

打開一個網站 幾秒數據查查詢一次 10毫秒機械硬盤一次尋址定位 4毫秒機械硬盤順序讀1M數據 2毫秒SSD順序讀1M數據 0.3毫秒從Redis讀一個數據 0.5毫秒從內存讀1M數據 10多微秒Java程序本地方法調用 幾微秒

** CPU操作時間 **

從CPU到 大約需要的CPU周期 大約需要的時間(單位ns)寄存器 1 cycle L1 Cache ~3-4 cycles ~0.5-1 nsL2 Cache ~10-20 cycles ~3-7 nsL3 Cache ~40-45 cycles ~15 ns跨槽傳輸 ~20 ns內存 ~120-240 cycles ~60-120ns網絡傳輸2K數據 1微秒

** 并發數 **

同時處理請求的數目

** 吞吐量 **

單位時間內系統處理的請求數量，如請求數/秒，頁面數每秒，訪問人數每天，

一些高大上的指標：

• TPS：每秒處理事務數

• HPS：每秒HTTP請求數

• QPS：每秒的查詢數

** 性能計數器 **

運維人員關注的指標，服務器或操作系統的性能指標，如：系統負載（top命令），對象與線程數、內存使用情況、CPU使用情況，磁盤IO，網絡IO。這些指標超出閾值后，系統都可能會出問題。

優化：

** 前端優化 **

• 減少http請求/使用瀏覽器緩存/壓縮/CSS放上面,JS放下面/減少Cookie傳統

• CDN加速/反向代理

• 緩存優化

• 異步隊列

• 集群

** 代碼優化 **

• 多線程/內存/

• 存儲優化

• SSD/分布式文件系統

擴展性

對現有系統影響最小的情況下，系統功能可以持續擴展和提升的能力。

高擴展性的關鍵是：高內聚，低耦合 -> 模塊拆分

• 分布式消息隊列

• 分布式服務

** 大型網站遇到的問題：**

• 編譯、布署困難：代碼多，編譯時間長，布署機器多

• 代碼分支管理困難：復用代碼的修改經常會造成沖突

• 數據庫連接耗盡：

• 新增業務困難：在一個亂如麻的系統中增加新業務，維護舊功能異常痛苦，一腳全是雷，大家干的熱火朝天，就是問題多多。

** 解決方法：拆、拆、拆 （重要的事情要說3遍） **

• 拆成低耦合的模塊，獨立布署。

• 縱拆：將大應用拆為多個小應用獨立布署

• 橫拆：將復用的業務拆分出來，獨立布署，對外提供穩定的接口。

服務提供者啟動后在服務注冊中心注冊，服務消費者想使用某項服務時，先從服務注冊中心獲取服務提供者列表，找到服務的接口，然后根據負載均衡策略將服務請求發送到對應的服務器上。

** 可擴展的數據結構 **

NOSQL：CouchBase、MongoDB、HBase

** 利用開放平臺建設網站生態圈 **

OpenAPI

伸縮性

不需要改變軟件的軟硬件設計，只需要布署服務器數量就可以擴大或縮小服務處理能力。

根據功能進行物理分離實現伸縮：橫向分離：不同的業務模塊分離布署、縱向分離：業務流程分離布署

單一功能通過集群來實現伸縮：一頭牛拉不動時，不找更強壯的牛，而是找兩頭牛

** 應用服務器集群的伸縮性設計 **

• Http重定向：302

• DNS域名解析：二級域名

• 反向代理負載：Nginx

• IP負載均衡

• 數據鏈路層負載均衡：LVS

** 分布式緩存集群的伸縮性設計 **

• 一致性Hash算法

** 數據庫伸縮性設計 **

• 主從架構

• 讀寫分離

** NoSQL **

• HBase的的HRegion的分裂

可用性

可用性就是不出故障。

不可用時間=故障修復時間點-故障發現時間點

** 可用性指標=（1-不可用時間/總時間）*100% **

2個9基本可用,88小時3個9是較高可用,小于9小時4個9是高可用,53分鐘5個9是極高可用,5分鐘

** 可用性 **

** 業務拆分 **

• 無狀態應用：負載均衡、Session管理

• 基礎服務高可用：分級管理、超時設置、異步調用、服務降級、冪等性設計

• 數據高可用：數據備份、失效轉移

安全性

XSS（跨站點腳本攻擊）：消毒

注入攻擊：請求參數消毒，參數綁定

CSRF（跨站點請求偽造）：表單Token、驗證碼、Referer檢查

加密：

單向散列加密：Md5 SHA 使用彩虹表對稱加密：交換密鑰是難題非對稱加密：公鑰加密，私鑰解密

轉載于:https://my.oschina.net/gccr/blog/494296

總結

以上是生活随笔為你收集整理的架构知识整理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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