架構概論
- Reliable Scalable Distributed（可靠的、可擴充的、分布式的），高并發，可靠性，性能
-
- Distributed Middleware（分布式中間件）
- Micro Service（微服務）
- DevOps（開發運維一體化），Docker，K8s，CI/CD
- Service Mesh，解決性能問題，每一個實體節點上有一個代理節點，節點與節點之間通信，代理節點完成末端的統一接口，這樣就可以讓我們的叢集網絡通信、開發成本降低
- AIOps（人工智能運維）
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- ChatOps（聊天室運維）
- Serviceless（無服務化）
頂層設計
- 按需、預期未來，規劃企業架構
- 業務全局出發，制定可落地的架構方案
- 技術選型、難題解決規劃
- 方案與代碼，廣度與深度
- 技術+管理(人，資源，技術)
核心需求
- 分布式、高并發、高性能、高可用、可擴充、松耦合、高内聚、可複用、邊界、安全、成本、規模等等
- 服務、緩存、消息、搜尋、排程、任務、資料、監控、配置、網關等等
- Paxos、CAP、BASE、ACID、raft、rpc、Reactor、SLA、SLB等等
關鍵詞彙
- 緩沖 Buffer：解決上下遊速度不比對的問題，消息隊列、批處理都屬于 Buffer
- 緩存 Cache：解決 I/O 性能問題，在記憶體中存儲熱點資料，提升慢速磁盤 I/O 和程式使用的過程，PageCache、記憶體到 CPU 中的三級緩存、Redis、本地緩存等都屬于 Cache
- 複用 Pool：降低複雜度，提升性能，連接配接池、線程池、記憶體池、對象池都屬于 Pool
- 分治 Sharding：分而治之，單機、叢集都适用，降低時間複雜度
- 親密(粘性)sticky：讓某一個線程親密到某一顆 CPU上，将相同 id 的商品路由到一台機器上，或者是将相同 ip 位址/相同 session 在負載均衡時負載到一台機器上，這樣可以減少資源的重複配置設定，ThreadLocal、資料路由等都屬于 sticky
- 權衡 Balance or trade-off：技術選型，在技術之間做一個均衡
喝啤酒理論：假設你住在24層，在1層有12瓶啤酒，現在你想喝啤酒，但是有一個要求，你必須把啤酒從1層帶到24層去喝，你可以有兩種選擇：一種是每次拿1瓶回去喝，另一種是拿個箱子把12瓶酒全部裝回去喝。很顯然，第二種方式是更優的，它相比第一種方式，減少了來回跑動所付出的代價。這種理論實際上就展現了緩沖的概念。
技術詞彙：
- QPS：Queries Per Second（2/8 定理：0.8并發量/0.2天秒）
- TPS：Transactions Per Second
- RT：Response-time
- PV：Page View
- UV：Unique Visitor
- 并發數：同時通路伺服器站點的連接配接數
- 線程數：（（挂起時間+運作時間）/ 運作時間 ）* CPU 2倍（狀态（挂起，運作）->時間）
各種中間件的性能： https://help.aliyun.com/
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20、架構之美
從過去到未來
- 從web server到web container
- Servlet從NIO到WebSocket
- 同步到異步
AFK拆分原則
- 前後端分離原則
- 服務無狀态原則
- 通信無狀态原則
