读《后端技术面试38讲》--学习笔记和读后感（三）_李智慧微服务是灵丹还是毒药-优快云博客

本文是学习《后端技术面试38讲》的笔记，涵盖了分布式应对高并发、缓存减少计算、异步架构解耦、负载均衡策略、数据存储优化、搜索引擎原理、微服务的利弊、性能与高可用性构建、安全性考量、大数据处理和AI、物联网以及区块链技术的概述，揭示了互联网系统面临的挑战和解决方案。

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学习笔记和读后感
主要记录阅读《后端技术面试38讲》课程的学习笔记和一些自己的工作和学习体会。
课程所讲的内容是比较系统性的讲了后端技术开发的技术理论，比较适合于有六七年以上开发工作经验的软件开发人员，如已经从事过一些项目的架构设计工作，则能够更系统的理解课程内容；在阅读过程中将自己的工作感悟和既往的技术学习内容，不断地表达出来，则能更充分的提升对软件工程的系统认知和表达能力。

本篇接续上两篇笔记
读《后端技术面试38讲》–学习笔记和读后感（一）
读《后端技术面试38讲》–学习笔记和读后感（二）

继续对课程的架构的核心原理部分，做笔记的整理输出并表达自己的理解和看法

21丨分布式架构：如何应对高并发的用户请求

用户增加导致资源消耗增加： CPU 、内存、网络带宽、磁盘空间
资源耗尽带来服务器崩溃、大范围系统崩溃（数据中心的不可用）
高并发带来的压力产生高并发的解决方案
垂直伸缩和水平伸缩
单个服务器硬件能力提升、分布式集群的应用
互联网分布式架构的演化
演化的大粒度路径大家都比较熟悉了。。

**互联网系统相对传统IT系统的挑战有哪些？
来自Citizen Z 的评论说的很精彩**

除了高并发，还有这些挑战：
1. 数据规模：UGC 和行为数据 
2. 大流量：要考虑大型文件或流数据对带宽的压力 
3. 高峰场景：无计划或有计划的访问量爆发（营销活动、热点事件）、DDoS，要求系统可伸缩 
4. 安全性：暴露在公网，安全通信和隐私保护问题不可避免 
5. 高可用：宕机意味着用户流失，复杂网络环境问题等外部因素也要考虑在内 
6. 快速变化：产品创新以吸引和留存用户，这需要可扩展的系统设计和高效敏捷的团队协作机制

22 | 缓存架构：如何减少不必要的计算？

通读缓存数据服务自己维护缓存
旁路缓存应用服务来维护缓存
缓存注意事项：
缓存的应用场景及优势需要结合业务系统进行判断
避免数据不一致过期失效、失效通知

感想和补充：
空间不足时缓存清除策略
算法–缓存失效策略及代码示例

23 | 异步架构：如何避免互相依赖的系统间耦合？

使用消息队列的异步架构（事件驱动架构）避免系统间的耦合
生产-消费、发布-订阅
解耦避免同步请求的等待，改善写操作请求的响应时间
伸缩、削峰填谷、隔离失败、降低耦合
特殊场景的异步化处理需要考虑交互实现如订单支付场景通常需要在支付消费完后通知
rabbitMQ \ kafka \ rocketMQ

24 | 负载均衡架构：如何用10行代码实现一个负载均衡服务？

HTTP 重定向负载均衡这种方式也不常用，拿来举例算是能类别注册中心了
DNS 负载均衡域名可配置多个IP ，补充：也可以有多个CName 再次分层
反向代理负载均衡 HTTP协议解析效率有限
IP负载均衡 IP地址转换请求数据流会很快，但响应数据流一般较大，网卡会成为瓶颈
数据链路层负载均衡
共用虚拟IP地址旁路负载模式修改mac地址响应数据直接返回不经过负载均衡器
大型互联网基本使用链路层负载均衡
补充负载均衡算法示例：
算法-负载均衡策略及代码示例

25 | 数据存储架构：如何改善系统的数据存储能力？

数据库主从复制：binlog \ relayLog
数据库分片分片规则用中间件处理 MYCAT // 待研究分片的实现
关系数据库的混合部署
单库 - - 主从库（链式主从） – 业务分库 – 热点库进行分片（可加上主从）
NoSQL 数据库
分布式下CAP ，网络故障会发生、可用性要保证，只能在一致性C上做权衡取舍
一致性程度的不同最终一致性

感想：
待研究分片的实现：哈希取余是可交常见的方式，但遇到机器故障呢，是结合数据库的主从自动替换主节点，不用动态修改分片呢，还是说用了一致性哈希的方式呢？
补充：
MySQL-要点总结的笔记

26 | 搜索引擎架构：如何瞬间完成海量数据检索？

倒排索引
看带有附录的图书就可以很好的理解倒排索引了，可以用关键词在附录中快速找到页码，然后翻到对应页码看对应的内容。
结果排序
网页权重算法 PageRank
站内内容排序如用点赞数、词频TF 、

感想：
快速检索的实现、排序算法

27 | 微服务架构：微服务究竟是灵丹还是毒药？

单体架构的困难和挑战（老生常谈）
编译、部署困难
代码分支管理困难
数据库连接耗尽
新增业务困难
发布困难
微服务框架原理
Dubbo借鉴SOA架构，抛弃了不必要的规范，使用二进制协议进行服务注册与调用
微服务架构的落地实践
达成统一共识、做好模块划分、充分的技术调研
关注点：需求 - 价值 - 原则 - 实践 - 工具

28 | 高性能架构：除了代码，你还可以在哪些地方优化性能？

性能指标响应时间、并发数、吞吐量、性能计数器（常见的服务器的性能指标数据）
性能测试
性能测试 - 负载测试 - 压力测试，并发数增加
TPS 逐步上升缓步增加逐渐下降
响应时间较快且平稳略微增加迅速增加到超时
性能优化用户体验优化
数据中心优化几十到上百毫秒的网络延时远近不同的数据中心
硬件优化 IB网卡
操作系统优化
虚拟机优化
基础组件优化
架构优化
代码优化
优化的步骤：测试–分析瓶颈 - 优化 - 验证测试 == 再循环 – 达成目标

29 | 高可用架构：我们为什么感觉不到淘宝应用升级时的停机？

高可用的度量无故障时间 SLA ，故障分级（描述、权重、故障时间）
高可用架构
冗余备份负载均衡、数据库的主主复制
失败隔离异步处理
限流降级次要的、可以延后做的腾出资源让位
异地多活请求的分发，数据的同步、数据冲突的解决
测试自动化减少bug、预发布环境的验证、监控自动化提早发现故障、运维自动化减少故障时间灰度发布减小错误的影响或者评估

30 | 安全性架构：为什么说用户密码泄漏是程序员的锅？

加密对称加密、非对称加密，HTTPS 的加密方式 CA 根CA内置在操作系统
HTTP 攻击与防护：
SQL注入，预编译防止 PrepareStatement
XSS 跨站点脚本攻击通过转义防止JS在浏览器执行，或通过WAF 防止带有恶意脚本的资源提交到服务器

31 | 大数据架构：大数据技术架构的思想和原理是什么？

分布式文件存储HDFS架构
大数据计算MapReduce
大数据仓库Hive机构用SQL 简化mapreduce开发
快速大数据计算Spark架构常驻内存
大数据流计算架构 Spark Streaming \ Flink

32 | AI与物联网架构：从智能引擎到物联网平台

大数据平台架构
数据采集、数据处理、数据输出
智能推荐算法
基于用户统计的推荐
基于商品属性的推荐
基于用户的协同过滤推荐
基于商品的协同过滤推荐
物联网大数据架构
万物互联目标
终端设备数据的采集关键

33 | 区块链技术架构：区块链到底能做什么？

比特币与区块链原理无中心、去信任的分布式记账系统
交易
区块链递增的单链修改会分叉（断链）
工作量证明
旷工
联盟链与区块链的企业级应用
互联网技术的快速发展是生产力革命，区块链技术是生产关系革命，使得低成本、去信任的跨组织合作成为可能
感想：
区块链去中心化的方式产生了需要大量的成本在系统的一致性同步上，节点越多，花在取得半数认可的通信成本就会越高，联盟链算是折中了下，区块链在需要公信力的场景可能会有较多的用处，但怎样降低成本也是需要考虑的。