2.系统架构演进

项目演进过程

项目实施阶段

项目技术覆盖

Springboot、MyBatis、Redis、Nginx、ES搜索引擎、FastDFS、分布式会话、单点登录、RabbitMQ消息队列列、MyCat、Sharding-Jdbc、分布式锁设计、分布式全局id设计、分布式事务和数据一致性、分布式限流、Springcloud G版微服务、Dubbo、Jenkins、Docker、k8s、容器器弹性扩容、JVM性能调优、MySQL性能优化、Tomcat性能调优、Linux性能优化等，以上技术栈覆盖了了市面上90%的技术内容

大型互联网系统的特点与设计思想

1.大型互联网系统的特点

高并发：一个网站还是系统，从小到大的过程

高可用：HA，高可用的核心就是冗余，SLA，7*24不不间断的服务

大数据：就是为了做用户画像，还有就是做用户行为分析

迭代周期短：越是大型的系统，越不能闭门造车，1-2周就需要产生一个迭代成果

用户量庞大：系统支持用户服务非常巨大

可持续发展：任何一个系统都需要不断升级

安全别高：系统只要上线，并且用户量增大，访问量上去了，后门，漏洞，XSS，CSRF，注入

可弹性、可伸缩：流量是动态，系统如果不能解决突发流量，就非常危险

吞吐量高：

2.大型互联网系统的设计思想

解 耦 ： MVC，项目解耦：逻辑流程上的， 架构解耦：是基于业务

集群： 解决基础服务能力

CDN： 是一种加速的服务，按照流量收费，cloudfront，OSS user->应用(静态资源)->数据库

缓 存 : Redis，对我们核心数据库进行保护

分布式系统: 都是为了解决单一节点的应用瓶颈

异步: Ajax，MQ：一般是应用在后端写压力过大的情况

业务分离: 按照业务进行拆分，然后相应团队进行维护

容灾: 数据上的灾备，这个更重要

3.大型互联网系统架构演变历程

初始化单机架构：

第一次演进：Tomcat与数据库分开部署

第二次演进：引入本地缓存和分布式缓存

第三次演进：引入反向代理实现负载均衡

第四次演进：数据库读写分离

第五次演进：数据库按业务分库

第六次演进：把大表拆分为小表

第七次演进：使用LVS或F5来使多个Nginx负载均衡

第八次演进：通过DNS轮询实现机房间的负载均衡

第九次演进：引入NoSQL数据库和搜索引擎等技术

第十次演进：大应用拆分为小应用

第十一次演进：复用的功能抽离成微服务

第十二次演进：引入企业服务总线ESB屏蔽服务接口的访问差异

第十三次演进：引入容器化技术实现运行环境隔离与动态服务管理

第十四次演进：以云平台承载系统

研发到架构师的蜕变&架构师需要具备的技术栈能力

技术方面：

1.语言基础：JVM、GC、IO、类加载、并发多线程、框架、AOP、IOC、线程安全，

2.脚本语言：shell、js、python

3.架构设计：要素、模式、架构演进

4.开发工具：IDE(Eclipse,IDEA)，Git、Svn、Jenkins、Maven、Gradle、JIRA、Wiki

5.负载均衡：DNS、Nginx、F5、LVS、HAProxy，（HA：keepalived）

6.设计模式

7.数据结构与算法

8.运维和测试：监控、日志、测试

9.分布式服务：理论（SOA、微服务理理论）、springcloud、dubbo、通信机制、

​ 服务治理、API网关、Netty

10.虚拟化：Docker、IaaS、PaaS、SaaS、k8s

11.中间件：容器器、MQ、缓存、数据库、NoSQL

12.一致性：锁、强一致性、分布式一致性、一致性算法、分布式事务

13.大数据：ETL

还有方案评估：评估各种风险尤其发布阶段要进行深入关注

在实际工作中如何进行系统架构

一：先做背景调查

1.系统所用的技术栈

2.团队管理的流程（这里是和项目经理沟通的地方）

3.需求的开发模式：基于传统的还是基于敏捷（这里就是和产品沟通的地方）

4.系统所处的架构阶段

5.和业务沟通 ，了解业务所面临的技术难题：业务人员、BOSS、客户

6.寻找业务的复杂度的点

什么叫复杂度： 一个系统到底问题来源是哪里

复杂度的来源： 高性能，高可用，可扩展性，低成本， 安全

二：知道问题本身

1.制定方案

时间成本、技术成本、应该采用最适合或能最快速解决问题的方式

一定要有备选方案：3-5个为佳

2.评估和选择

最简派：基于时间的

最牛派：炫技，甲方项目

最熟派：用于成本方面

领导派：权衡利弊

​ 业务也不一定全面理解，

​ DID、N+1

​ 在没有明确数据节点和时间成本要求的情况下，一般不会有最真实的意图和决策的

​ 数据量化很重要

3.实施

4.优化

5.PDCA

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