科技D人生

为了简化开发、部署和运维，该公司可能会采用微服务架构，将整个系统划分为多个独立的服务，如订单服务、库存服务等，每个服务都运行在自己的进程中，通过轻量级通信协议进行数据交互。总的来说，分布式架构注重的是系统的并发性能和可靠性，而微服务架构注重的是系统的可维护性和灵活性。这两种架构各有优势和适用场景，需要根据具体需求来选择。为了实现这个目标，该网站可能会采用分布式架构，将前端Web服务器、后端业务逻辑服务器和数据库服务器分别部署在不同的机器上，通过接口进行数据交互，从而提高了系统的吞吐能力和可靠性。

1. 引言大家好，欢迎大家来到《技术与哲学》，我是子文。本期也是我们的首期，我们将给大家分享一下关于架构设计的一些哲学理念。2. 各种名词在计算机领域，我们经常听到各种“架构”名词。比如：技术架构，系统架构，微服务架构……那究竟什么是架构呢？ 架构和框架是一个东西么？3. 什么是架构？“架构”一词在维基百科上是这样定义的：软件架构是指软件的基本结构以及创建此类结构和系统的规范。每个结构包括软件的元素、元素之间的关系以及元素和关系的属性。1994年，卡内基·梅隆大学的玛丽·肖（Ma

前言我们把主要的开源关系型数据库分为三类，来分别了解一下它们的架构和设计，并了解一下它们各自的优缺点。OLTP，在线事务处理，是传统的关系型数据库的主要应用场景 OLAP，在线分析处理，是当今大数据，数据仓库使用的主要的数据库技术 SQL Query Engine，随着存算分离技术的发展，SQL查询引擎也占据了开源关系型数据库的重要的位置OLTPOLTP是在线事务处理，在3层体系结构中支持面向事务的应用程序。 OLTP管理组织的日常事务。主要目标是数据处理而不是数据分析。OLTP

无论是构建什么样的应用，大都离不开数据。而在应用的架构设计中，如何设计数据库，使用什么类型的数据库，就是一个架构师必须了解的。所有的数据库的共同点都是以某种方式存储数据，以某种接口来访问存储的数据。我们今天就来看看不同类型的数据库架构和它们的使用场景。关系型数据库关系型数据库以数据表Table为核心来存储数据。数据是一行一行的表记录Record。表之间通过关联关系相互关联。 关系模型是表(行，列)组成的二维结构。SQL是关系型数据库的统一查询接口。关系型数据库的架构设计，主要是要解决存储和事务。存储

SaaS 系统架构成熟度模型的 5 个级别——从“混乱”到“乌托邦“第 0 级（混乱）：每次新增一个客户，都会新增软件的一个实例。 第 1 级（受控的混乱）：所有客户都运行在软件的同一个版本上，而且任何的定制化都通过修改配置来实现。 第 2 级（多租户 [multi-tenant]、高层建筑 [Highrise]）：所有的客户都已经可以在软件的同一个版本上运行了，而且他们都在同一个“实例”上运行。 第 3 级（多租户， 扩建 [Build-Out]）：此时你已经拥有了多租户、单一版本的软件模型。

很多在一线做coding工作多年的程序员朋友好像对「架构」有着一股特殊的情感。一方面是自己长期在一线的各种项目中coding，好像除了业务代码以外，「架构」就是体现在项目中用到的一些框架。而且每个项目里用到的框架好像还都差不多，都是spring、redis什么的。觉得做架构并不是什么难事。另一方面是，看着身边的那些架构师们拿着比自己高得多的薪水，而且讲起架构背后的“所以然”来又头头是道，觉得「架构」又是一门看得到、近在眼前，但是自己又摸不着的能力。如果你对架构感兴趣，希望未来能有机会做架构，那么

前言在软件研发这个领域，程序员的终极目标都是想成为一名合格的架构师。然而梦想很美好，但现实却很曲折。在实际工作中，程序员会分很多种，有的擅长编码实现，有的擅长底层原理，有的擅长逻辑实现等等，在各自的领域都表现不俗、担当核心，然而，面临更高层架构设计时，很多优秀的程序员却折戟沙场，未能完成华丽转身。架构的真谛是什么呢？架构真的如此难把控吗？难道真的只有天资聪慧、天赋异能的程序员才能驾驭架构吗？不要气馁，平常心，其实人人都是架构师，可能你做的任一一件事已无形中用到了架构。本篇文章将带您慢慢走进架构，揭秘架构

现有软件架构方法的详细概述软件开发可以描述为一个复杂的系统过程，需要在各个技术领域以及相关业务方面的专业知识。就像总体规划的蓝图一样，通过定义软件的体系结构，可以促进此软件开发过程的组成部分。为什么我们需要软件架构> Big Ball of Mud早期的开发人员用来设计无体系结构的软件，这种软件最初看起来像是没有计划开销以及更快的原型制作的优点。但是，随着他们深入到过程中，该软件变得像泥泞的球一样变得僵化和难以管理。随着每项变更的成本越来越高，这种方法后来被称为“泥浆大球”（B

不管我一生中取得了多大的成功，其主要原因都不是我知道多少事情，而是我知道在无知的情况下自己应该怎么做。我一生中学到的最重要的东西是一种以原则为基础的生活方式，是它帮助我发现真相是什么，并据此如何行动。——瑞·达利欧（Ray Dalio）在日常的开发和设计过程中，大家对技术设计上的一些问题往往会面临很多的选择，不同的人会有不同的选择，每每如此，我都会尝试着问自己：我做出选择和判断背后的原则是什么？经过这么多年的发展，在软件设计过程，目前沉淀下来的原则有很多，但很多情况下，很多原则为了普适性，总结得.

功能文件服务器的核心功能就两个：「文件上传」和「文件下载」！其中上传可能需要支持断点续传、分片上传。而下载可能需要进行下载保护，例如非指定客户端无法下载。除了这两个核心功能，一般都会有一个额外功能，就是「转换」！转换包括：图片规格转换：一张图片需要切分多个不同的尺寸 添加水印：图片或视频需要添加水印 格式转换： 文件格式转换：office转pdf，pdf转word，pdf转图片，office转图片等 视频格式转换：mp4转m3u8，码率转换等除了上面的业务功能外，还包括如下非功能性约束：

方案架构师是负责系统架构以及特定产品的技术标准（包括技术、平台、基础架构）的专家。他们为产品设定前景，他们的分析也是产品的定义、设计、交付和永久支持的成功关键。因此，构架师不仅需要了解业务需求，还需要了解符合企业技术总目标的逻辑性、可扩展性及成本效益。架构师的重要技能之一就是能从许多不同的角度来看待架构，因为每一个单独的角度可能不完全相关，但结合在一起就可以从总体的角度来看待产品。这些角度包括原则、标准、模式和反模式、经验法则和经验实践，而这些对于决策方向确定和项目评估成功至关重要。本文将一一介绍这些架构原

前言领域驱动设计（Domain-Driven-Design）是一种针对大型复杂系统的领域建模与分析方法论。2003 年，Eric Evans 发布《Domain-Driven Design: Tackling Complexity in the Heart of Software》（领域驱动设计：软件核心复杂性应对之道），其中定义了DDD。DDD改变了传统软件开发针对数据库进行的建模方法；DDD先对业务领域进行分析，建立领域模型，根据领域模型驱动代码设计。合理运用面向对象的高内聚低耦合设计要素，降低整个

前言针对分布式架构下的数据一致性，大家也许会问这样的问题：跨系统间分布式事务如何解决？系统内多个服务的分布式事务如何解决？一个服务内多个数据源/数据库的分布式事务如何解决？……这些问题大家是很容易理解的，但是由于术语不准确，所以解释起来会有二义性，所以先要统一语言或者术语，也就是统一概念：域是一个虚拟的分类，几个系统属于某一个域，例如网上银行和手机银行都属于电子渠道领域；传统的单体应用...

一、为什么要用分布式ID？在说分布式ID的具体实现之前，我们来简单分析一下为什么用分布式ID？分布式ID应该满足哪些特征？1、什么是分布式ID？拿MySQL数据库举个栗子：在我们业务数据量不大的时候，单库单表完全可以支撑现有业务，数据再大一点搞个MySQL主从同步读写分离也能对付。但随着数据日渐增长，主从同步也扛不住了，就需要对数据库进行分库分表，但分库分表后需要有一个唯一ID来标识一...

一、架构师的日常职责是什么？总体而言，架构师负责软件领域的顶层设计。 架构师需要根据公司的发展，规划企业未来若干年的架构，制定可落地的架构方案，解决技术难题，做技术选型与攻关，落地具体的架构。优秀的架构师既能做架构方案，也能写具体的架构代码。二、开发工程师和架构师有何区别？工作重点不同：架构师重点在于前期的架构规划，需要制定可落地的架构方案，结合公司的业务场景、团队的技术水平等因素...

分享一个大神的人工智能教程。零基础！通俗易懂！风趣幽默！还带黄段子！希望你也加入到人工智能的队伍中来！点击浏览教程一、幂等性概念在编程中.一个幂等操作的特点是其任意多次执行所产生的影响均与一次执行的影响相同。幂等函数，或幂等方法，是指可以使用相同参数重复执行，并能获得相同结果的函数。这些函数不会影响系统状态，也不用担心重复执行会对系统造成改变。例如，“getUsername()和setT...

本文主要介绍缓存架构设计常见问题以及解决方案，业界案例。1 分层缓存架构设计2 缓存带来的复杂度问题常见的问题主要包括数据一致性 缓存穿透 缓存雪崩 缓存高可用 缓存热点 下面逐一介绍分析这些问题以及相应的解决方案。数据一致性因为缓存属于持久化数据的一个副本，因此不可避免的会出现数据不一致问题。导致脏读或读不到数据的情况。数据不一致，一般是因为网络不稳定或节点故...

本文主要介绍大型分布式系统中缓存的相关理论，常见的缓存组件以及应用场景。1 缓存概述缓存概述2 缓存的分类缓存主要分为以下四类 缓存的分类2.1 CDN缓存基本介绍CDN(Content Delivery Network 内容分发网络)的基本原理是广泛采用各种缓存服务器，将这些缓存服务器分布到用户访问相对集中的地区或网络中，在用户访问网站时，利用全局负载...

前言现如今我们的系统大多拆分为分布式SOA，或者微服务，一套系统中包含了多个子系统服务，而一个子系统服务往往会去调用另一个服务，而服务调用服务无非就是使用RPC通信或者restful，既然是通信，那么就有可能再服务器处理完毕后返回结果的时候挂掉，这个时候用户端发现很久没有反应，那么就会多次点击按钮，这样请求有多次，那么处理数据的结果是否要统一呢？那是肯定的！尤其再支付场景。幂等性：就是用户对于...

前言一个系统中包含有各种各样的配置信息，如一个日志文件需要配置以下几个信息。 日志文件生成主目录 日志文件名称，不同的日志级别对应不同的文件 当前日志级别 还有其他各种业务参数、系统参数等，大多单一系统是直接把这些配置写死在配置文件中，当部署到测试、生产环境就再修改下配置文件，这样很容易出错，也不能灵活修改。还有就是系统变成分布式系统后，子系统越来越多，你要维护这...

一、秒杀业务为什么难做1）im系统，例如qq或者微博，每个人都读自己的数据（好友列表、群列表、个人信息）；2）微博系统，每个人读你关注的人的数据，一个人读多个人的数据；3）秒杀系统，库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据，多个人读一个数据。 例如：小米手机每周二的秒杀，可能手机只有1万部，但瞬时进入的流量可能是几百几千万。又例如：12306抢票，票是有限的，库存一份，瞬时流量非常多，都读...

全局唯一ID《高并发分布式系统中生成全局唯一Id汇总》Twitter 方案（Snowflake 算法）：41位时间戳+10位机器标识（比如IP，服务器名称等）+12位序列号(本地计数器)Flicker 方案：MySQL自增ID + "REPLACE INTO XXX:SELECT LAST_INSERT_ID();"UUID：缺点，无序，字符串过长，占用空间，影响检索性能。MongoDB 方案：利...

前言随着问题的暴露，阿里技术官们还能勉强处理，但是双十一人流量的暴增，对于应用的要求也是越来越高，阿里一直在酝酿这一场技术革命。1 应用拆分1.1 系统专业化分工千岛湖项目,交易中心(TC),类目属性中心(Forest)五彩石项目,店铺中心(SC),商品中心(IC),评价中心(RC)新组织结构支持1.1 服务中心团队用户中心(UIC),第一个业务中心于2008年上线中间件团队垂直产品团队2 分布式

前言阿里应该是Java大户，之前对于阿里的技术并不是很熟悉，后来接触的多了，才觉得阿里电商领域做得有多大，背后的技术支撑也是令人眼花缭乱，既然做互联网之路，那么阿里的电商技术模式就是绕不开的，面苏宁时，面试官也说，阿里现在走的路是我们以后的必经之路，不得不说，阿里在这条技术之路走得有多远。1.1. 阿里业务全貌1.2 阿里技术大图1.3 中间件技术大图2.1 技术架构演进史• 1.0 → 2.0时

一、涉及到的几个组件1.1、apache     —— 它是Apache软件基金会的一个开放源代码的跨平台的网页服务器，属于老牌的web服务器了，支持基于Ip或者域名的虚拟主机，支持代理服务器，支持安全Socket层(SSL)等等，目前互联网主要使用它做静态资源服务器，也可以做代理服务器转发请求(如：图片链等)，结合tomcat等servlet容器处理jsp。1.2、ngnix     —— 俄罗

1. 单一职责原则（Single Responsibility Principle - SRP）原文：There should never be more than one reason for a class to change.译文：永远不应该有多于一个原因来改变某个类。理解：对于一个类而言，应该仅有一个引起它变化的原因。说白了就是，不同的类具备不同的职责，各施其责。这就好比一

互联网项目特点前后在两家不同的企业工作过，对于互联网与传统企业在业务发展、项目开发以及技术管理上的不同略有一番认识，与大家分享：用户体量上的不同一般来说，在传统行业项目的用户量是可预期的，增长速度也是可预期的。然而对于一个互联网项目来说，用户量很难做一个准确的预估，项目初期，用户量可能只有几千人，如果业务进行顺利，可能会在几个月的时间，用户量超过千万。

分层架构 (Layered Architecture)分层架构是最常见的架构，也被称为n层架构。多年以来，许多企业和公司都在他们的项目中使用这种架构，它已经几乎成为事实标准，因此被大多数架构师、开发者和软件设计者所熟知。比如MVC。分层架构的一个特性就是 关注分离(separation of concerns) 。在层中的组件只负责本层的逻辑。组件的划分很容易让它们实现自己的角色和职责，也

单一应用架构 当网站流量很小时，只需一个应用，将所有功能都部署在一起，以减少部署节点和成本。 此时，用于简化增删改查工作量的 数据访问框架(ORM) 是关键。 垂直应用架构 当访问量逐渐增大，单一应用增加机器带来的加速度越来越小，将应用拆成互不相干的几个应用，以提升效率。 此时，用于加速前端页面开发的 Web框架(MVC) 是关键。 分布式服务架构 当垂直应用越来越多，

单一应用架构 当网站流量很小时，只需一个应用，将所有功能都部署在一起，以减少部署节点和成本。 此时，用于简化增删改查工作量的 数据访问框架(ORM) 是关键。 垂直应用架构 当访问量逐渐增大，单一应用增加机器带来的加速度越来越小，将应用拆成互不相干的几个应用，以提升效率。 此时，用于加速前端页面开发的 Web框架(MVC) 是关键。 分布式服务架构 当垂直应用越来越多，

高并发是由于移动APP或网站PV（page view）即页面浏览量或点击量大，单台服务器无法承载大量访问所带来的压力，因此会采用服务器集群技术，用N台服务器进行分流，对于每次访问采取负载均衡策略，被分配到不同的服务器来处理请求。负载均衡种类一种是通过硬件来实现，常见硬件有F5，NetScaler、Radware和Array等商用的负载均衡器，但是它们是比较昂贵，成本比较高。另一

1、单库单应用模式这种是最简单的模式，即一个数据一个应用服务器，一般在产品发布初期使用会比较方便，单日30万到50万PV以下一般没有问题。2、内容分发模式在主机中使用了静态文件缓存之后，还可以使用CDN的方式把静态文件分发到离用户最近的节点上以达到快速响应的目的，一般在百万级别的PV时需要使用。3、查询分离模式主要是指数据库的读写分离，能够降低响应延时，

根据目前产品存在的问题，针对快速开发、海量用户、大量数据、低延迟等互联网应用的实际需要，通过对业务架构、系统架构、基础架构、技术架构进行分析，采用先进实用的微服务SOA架构重构智慧校园、数字化校园等产品，彻底解决系统解耦、性能低下等问题，而且支持云计算部署，可以满足高并发、高可用、高稳定和高安全等性能要求，提供强大的saas和互联网访问服务。由于采用微服务架构，各个服务模块化编写，具有高内聚低耦合

开放源代码已经成为一些大型网站的基本原则。而在这些网站成长的过程中，一些优秀的实践经验和规则也出现在他们的结构中。本文旨在介绍一些在大型网站结构设计的过程中需要注意的关键问题以及实现目标的基础工作。本文侧重于介绍网络系统，尽管一些准则在其他分布式系统中也是适用的。1.1. web分布式系统的设计原则搭建和运营一个可伸缩的web站点或者应用程序意味着什么？在原始层面上这仅仅是

一、前言部门去年年中开始各种改造，第一步是模块服务化，这边初选dubbo试用在一些非重要模块上，慢慢引入到一些稍微重要的功能上，半年时间，学习过程及线上使用遇到的些问题在此总结下。整理这篇文章差不多花了两天半时间，请尊重劳动成果，如转载请注明出处http://blog.youkuaiyun.com/hzzhoushaoyu/article/details/43273099二、什么是dubb

1、架构体系分层图在上图中我们描述了Web系统架构中的组成部分。并且给出了每一层常用的技术组件/服务实现。需要注意以下几点：系统架构是灵活的，根据需求的不同，不一定每一层的技术都需要使用。例如：一些简单的CRM系统可能在产品初期并不需要K-V作为缓存；一些系统访问量不大，并且可能只有一台业务服务器存在，所以不需要运用负载均衡层。业务系统间通信层并没有加入

可扩展性正是如今软件设计领域最值得优先考虑的要素。然而，计算机科学家们还无法了解一套单独的架构如何才能扩展至各类应用环境当中。相反，我们在数量繁多的方案中所设计出的可扩展性架构，往往以业界较为通用的已知可扩展模式及个人偏好为标准。本文列出了十大大家耳熟能详的可扩展性架构，以供借鉴。AD： 2013云计算架构师峰会课程资料下载【51CTO精选译文】对于大多数架

之前我简单向大家介绍了各个知名大型网站的架构，亿万用户网站MySpace的成功秘密、Flickr架构、YouTube网站架构、PlentyOfFish 网站架构学习、WikiPedia技术架构学习笔记。这几个都很典型，我们可以从中获取很多有关网站架构方面的知识，看了之后你会发现你原来的想法很可能是狭隘的。今天我们来谈谈一个网站一般是如何一步步来构建起系统架构的，虽然我们希望网站一开始就能有

QQ空间作为腾讯海量互联网服务产品，经过近七年的发展，实现了从十万级到亿级同时在线的飞跃。在这个过程中，QQ空间团队遇到了哪些技术挑战？其站点前后台架构随着业务规模的变化又进行了怎样的演进与变迁？成长背后有过怎样的心酸和快乐……4.26日晚间，腾讯大讲堂·深圳首站《QQ空间技术架构之峥嵘岁月》活动在腾讯总部腾讯大厦多功能厅举办，腾讯Web前端研发领域专家、腾讯最早的专职Web开发团队核心成

摘要：Admaster数据挖掘总监 随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对这些海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8