《架构学习之路——高可用高并发系统设计原则》要点：
本文介绍了架构学习之路——高可用高并发系统设计原则，希望对您有用。如果有疑问，可以联系我们。
本系列博客主要是学习开涛《亿级流量网站架构核心技术》一书学习笔记及自己的感悟：
架构设计三大定律
墨菲定律 – 任何事没有表面看起来那么简单 – 所有的事都会比预计的时间长 – 可能出错的事情总会出错 – 担心某种事情发生,那么它就更有可能发生
康威定律 – 系统架构师公司组织架构的反映 – 按照业务闭环进行系统拆分/组织架构划分,实现闭环、高内聚、低耦合,减少沟通成本 – 如果沟通出现问题,应该考虑进行系统和组织架构的调整 – 适合时机进行系统拆分,不要一开始就吧系统、服务拆分拆的非常细,虽然闭环,但是每个人维护的系统多,维护成本高 – 微服务架构的理论基础 – 康威定律 https://yq.aliyun.com/articles/8611 – 每个架构师都应该研究下康威定律 http://36kr.com/p/5042735.html
二八定律 – 80%的结果取决于20%的原因
系统设计遵循的原则
1高并发原则
无状态
拆分
- 系统维度：按照系统功能、业务拆分,如购物车,结算,订单等
- 功能维度：对系统功能在做细粒度拆分
- 读写维度：根据读写比例特征拆分；读多,可考虑多级缓存；写多,可考虑分库分表
- AOP维度： 根据访问特征,按照AOP进行拆分,比如商品详情页可分为CDN、页面渲染系统,CDN就是一个AOP系统
- 模块维度：对整体代码结构划分Web、Service、DAO
服务化
- 服务化演进: 进程内服务-单机远程服务-集群手动注册服务-自动注册和发现服务-服务的分组、隔离、路由-服务治理
- 考虑服务分组、隔离、限流、黑白名单、超时、重试机制、路由、故障补偿等
- 实践：利用Nginx、HaProxy、LVS等实现负载均衡,ZooKeeper、Consul等实现自动注册和发现服
消息队列
- 目的: 服务解耦(一对多消费)、异步处理、流量削峰缓冲等
- 大流量缓冲： 牺牲强一致性,保证最终一致性(案例：库存扣减,现在Redis中做扣减,记录扣减日志,通过后台进程将扣减日志应用到DB)
- 数据校对: 解决异步消息机制下消息丢失问题
数据异构
- 数据异构: 通过消息队列机制接收数据变更,原子化存储
- 数据闭环: 屏蔽多从数据来源,将数据异构存储,形成闭环
缓存银弹
- 用户层:
- DNS缓存
- 浏览器DNS缓存
- 操作系统DNS缓存
- 本地DNS服务商缓存
- DNS服务器缓存
- 客户端缓存
- 浏览器缓存(Expires、Cache-Control、Last-Modified、Etag)
- App客户缓存(js/css/image…)
- 代理层：
- CDN缓存(一般基于ATS、Varnish、Nginx、Squid等构建,边缘节点-二级节点-中心节点-源站)
- 接入层：
- 应用层：
- 数据层：
- 系统层：
- cpu : L1/L2/L3 Cache/NUMA
- 内存
- 磁盘：磁盘本身缓存、dirtyratio/dirtybackground_ratio、阵列卡本身缓存
并发化
2高可用原则
降级
- 降级开关集中化管理：将开关配置信息推送到各个应用
- 可降级的多级读服务：如服务调用降级为只读本地缓存
- 开关前置化：如Nginx+lua(OpenResty)配置降级策略,引流流量；可基于此做灰度策略
- 业务降级：高并发下,保证核心功能,次要功能可由同步改为异步策略或屏蔽功能
限流
切流量
- 目的：屏蔽故障机器
- 实践:
可回滚
4总结
先行规划和设计时有必要的,要对现有问题有方案,对未来有预案;欠下的技术债,迟早都是要还的.
本文作者为网易高级运维工程师
文章来自微信公众号：云技术实践
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