城市分站cms网站建设验收意见

城市分站cms,网站建设验收意见,服务企业是什么,网站对联代码div在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50)中#xff0c;很多小伙伴拿到非常优质的架构机会#xff0c;常常找尼恩求助#xff1a; 尼恩#xff0c;我这边有一个部门技术负责人资深架构师的机会#xff0c;非常难得#xff0c; 但是有一个大厂高P在抢#xff0c; 如何一招制敌…在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50)中很多小伙伴拿到非常优质的架构机会常常找尼恩求助尼恩我这边有一个部门技术负责人资深架构师的机会非常难得 但是有一个大厂高P在抢 如何一招制敌在此之前已经有很多很多小伙伴遇到这样的难题找尼恩来求助。这里尼恩借着帮助这个小伙伴的机会给大家梳理 40条黄金架构法则帮助大家一招制敌。同时把这个40条黄金架构法则也收入咱们的 《尼恩Java面试宝典PDF》V160版本《架构专题》供后面的小伙伴参考提升大家的 3高 架构、设计、开发水平。最新《尼恩 架构笔记》《尼恩高并发三部曲》《尼恩Java面试宝典》的PDF请关注本公众号【技术自由圈】获取后台回复领电子书本文目录- 尼恩说在前面- 如何抢到一个年薪100W的offer- 架构学问也是艺术- 架构的36条黄金法则- 黄金法则1演进式法则- 黄金法则2先进性法则- 黄金法则3高并发 法则- 黄金法则4高可用 法则- 黄金法则5高性能法则- 黄金法则6高并发读 架构法则- 黄金法则7高并发写架构法则- 黄金法则8静态资源缓存架构法则- 黄金法则9垂直扩展架构- 黄金法则10水平扩展架构- 黄金法则11索引架构法则- 黄金法则12事务性数据存储架构法则- 黄金法则13非结构化数据存储架构法则- 黄金法则14复杂对象存储架构法则- 黄金法则15高性能搜索的架构法则- 黄金法则16海量结构化数据的扩展架构- 黄金法则17图形数据存储架构- 黄金法则18时序数据存储架构- 黄金法则19队列缓冲批处理法则- 黄金法则20预加载架构- 黄金法则21懒加载架构- 黄金法则22单一责任原则SRP- 黄金法则23松耦合原则- 黄金法则24领域驱动原则不数据驱动原则也不是界面驱动原则- 黄金法则25架构分层职责明确严守调用规范规避 “微服务小泥球”- 黄金法则26进行全方位的监控、记录- 黄金法则27开发运维一体化法则- 黄金法则28API 网关法则- 黄金法则29冗余法则- 黄金法则30数据容错法则- 黄金法则31数据容灾法则- 黄金法则30心跳法则- 黄金法则32限流法则- 黄金法则33熔断法则- 黄金法则34隔离架构- 黄金法则34一致性hash- 主要的分片算法- range 分片- ID取模分片- hash 哈希分布- 哈希取余模分片- 一致性哈希分片- 一致性哈希分片的节点扩容- 黄金法则35Gossip 协议 法则- 黄金法则36WebSocket推送 法则- 黄金法则37内存池 法则- 黄金法则38对象池 法则- 黄金法则39CAP法则- 黄金法则40最终一致性- 说在最后有问题找老架构取经- 部分历史案例如何抢到一个年薪100W的offer首先抛一个比较棘手的问题如何抢到一个年薪100W管理幅度在100人以优质架构offer今天上午咱们社群一个43岁的小伙 找到尼恩 求助这个难题。他正在抢夺这个岗位。为啥叫做抢夺呢因为和他竞争这个岗位的 是来自另外一个大厂的候选人 候选人是大厂P8 有大厂背景背书。看上去竞争很占优势。而咱们社群这一个43岁的小伙没有大厂背景这点是他的短板。所以叫做抢夺。当然咱们这个小伙伴也有长板。第一个长板是他本人的人脉。 小伙为人和善言谈举止令人很舒服 公司高层映像好有人推荐他。第二个长板是他本人的外援。小伙伴有尼恩帮忙 尼恩这边长时间梳理架构方案/架构套路/架构实操。尼恩3高宇宙理论既能够上得厅堂理论层面、宏观层面的架构能力强也能够下得厨房技术走地、代码落地层面的架构强 而据说小伙伴的竞争对手也那个大厂P8 在落地层面非常虚弱。看看尼恩给小伙伴出的一个 技术架构图就知道有点干货了注意这个仅仅是大系统的三分之一。仅仅是三分之一。毕竟人家是年薪100W的offer。其他的三分之二没有办法露哈。架构学问也是艺术架构师是学问也是艺术。架构师学问这里架构构师至少需要掌握网络知识硬件软件架构理论、架构哲学等方方面面的知识硬件知识。CPU/硬盘/内存/物理网络软件知识。操作系统/数据库/应用服务器...。通讯协议。TCP/IP/HTTP/MQTT....。分布式知识。架构知识。比如说尼恩的3高架构知识图谱。架构哲学。比如尼恩的架构师哲学。意志坚强。但不偏执。善于沟通。但不花言巧语。除此之外 架构师在做方案的时候有很大的发挥空间。所以架构师就是一位大厨 当然架构也是一门艺术。回到此文此文的目标和意义主要是给前面说的那位小伙伴帮忙助力的。所以接下来梳理一下架构的36条黄金法则 帮助他逐鹿100W年薪offer。大家也可以收藏起来 作为自己做架构的参考资料。架构的36条黄金法则黄金法则1演进式法则“一个优秀的大型互联网系统架构不是设计出来的而是不断演进而来的” 架构的演进其本质在于技术是服务于业务需求。业务需求是不断变化发展的而这天生就注定了技术架构的不断演变是一种必然的选择。一般来说 演进的路线是单体架构- 集群架构- 大型中台化架构1、单体架构产品早期通常是一些尝试性的产品探索/试验。特点是用户少、数据量小、吞吐量小、可用性要求低。需要的是快速验证然后不断收集用户反馈完善产品业务逻辑。典型特点就是时效要求高、产品逻辑不够完善、不确定性大。在这一阶段对技术架构通常没有太高的要求只需要实现基本的业务功能就行从而技术投入自然也就不大因此单节点架构是比较适合的。2、集群架构随着业务的发展对系统的处理能力、高可用性也就提出了越来越高的要求.这样系统就演进到了集群架构阶段。在集群架构阶段引入的技术/组件会慢慢变多团队成员也会逐渐壮大。3、大型中台化架构为解决系统重复建设、能力复用性低的问题启动了中台化建设步伐。中台建设并非从零开始前期已经积累了行业中多个场景的业务和技术的中台能力。因系统建设的复杂亟需一个中台大脑站在全局视角进行公司中台能力的梳理和建设。DDD建模流程、设计流程是 中台化架构 的绝配。 通过引入新的建模流程完成 中台化的宏观分析和架构建模。Tips: 在云服务厂商的支持下集群架构已经能够支撑较大的用户流量了。云服务器、云数据库等云端基础服务的支撑能力也比前些年要好了很多升级扩容也方便了许多已经足够满足一般规模下的系统性能需求了。所以不要觉得业务量一上来就立马要改系统架构因为这反而可能带来不必要的麻烦。有时直接通过升级云服务器/云数据库等的配置就可以解决问题了。通常来说常规业务场景下通过一些优化改造顶住1万以内的QPS是没有太大问题的。具体请参见尼恩的《DDD学习圣经》黄金法则2先进性法则使用先进的、主流的 架构方法论、架构思想、架构原则 去指导 项目的架构。哲学上有一个天条存在即合理。先进的方法、理论、思想、原则 之所以先进 必有某些优势的地方 所以需要吸纳这些优势去指导项目的架构。比如说这几年 比较先进 的DDD架构、中台化架构等等。具体请参见尼恩的《DDD学习圣经》黄金法则3高并发 法则高并发指的是系统同时处理很多请求。例如淘宝的双11、春运时的抢票、微博大V的热点新闻等。高并发架构涉及到了 很多细分领域的架构比如 缓存架构、异步架构、链路保护架构、自伸缩架构、、分库分表架构等等。具体请参见尼恩的《价值10W的3高架构知识图谱》黄金法则4高可用 法则高可用英文单词High Availability缩写HA它是分布式系统架构设计中一个重要的度量。业界通常用多个9来衡量系统的可用性如下表既然有可用率有一定会存在不可用的情况。不可用一般分为有计划的和无计划的有计划的如日常维护、系统升级等无计划的如设备故障、突发断电等。我们对此作如下分类设备故障机房断电、硬盘损坏、交换机故障。网络故障网络带宽拥堵、网络连接中断。安全问题利用系统漏洞进行网络攻击。性能问题CPU利用率太高、内存不足、磁盘IO过载、数据库慢SQL。升级维护由于业务变更或技术改进而引起的系统升级。系统问题分布式系统中存在服务的依赖而导致数据的不一致性或是核心服务出现异常。高可用包括 去掉IDC机房内部的 single of failure 也包括 去掉 IDC机房之间的 single of failure去掉IDC机房内部的 single of failure参见下面的案例《大家都崩美团不崩其高可用架构巧夺天工》《美团面试ESRedisMySQL高可用如何实现》去掉 IDC机房之间的 single of failure主要是异地多活《单元化、异地多活大厂如何实现》《B站刚崩唯品会又崩亿级用户网站的架构硬伤与解决方案》《100Wqps异地多活得物是怎么架构的》关于高可用的系统化介绍请参见尼恩 《Java高并发核心编程卷3 加强版》黄金法则5高性能法则主要是无锁化编程比如 netty 就用了很多 无锁化架构具体请参见尼恩的 netty 资源包括《Java高并发核心编程卷1 加强版》和 《穿透Netty架构和源码》视频比如 Disruptor也 就用了很多 无锁化架构具体请参见尼恩的 Disruptor 视频关于高性能法则的系统化介绍请参见尼恩 《Java高并发核心编程卷3 加强版》黄金法则6高并发读 架构法则对于读取操作量大的场景 使用缓存。适当的场景要使用三级缓存。注意要配套有 缓存的一致性架构。具体请参见 尼恩的 《三级缓存架构与实操》黄金法则7高并发写架构法则对于写入量大的场景 使用消息队列进行异步处理。具体请参见尼恩的 《Rocketmq四部曲》黄金法则8静态资源缓存架构法则对于静态资源首先进行动静分离然后对于静态资源考虑Nginx文件缓存和 CDN。黄金法则9垂直扩展架构垂直扩展架构的核心: 通过提升单节点的能力线性扩充系统性能。垂直扩展的方式又有两种1增强单机硬件性能例如增加CPU核数如32核升级更好的网卡如万兆升级更好的硬盘如SSD扩充硬盘容量如2T扩充系统内存如128G2提升单机架构性能例如使用Cache来减少IO次数使用异步来增加单服务吞吐量使用无锁数据结构来减少响应时间单节点的潜力有极限的。所以解决单节点的 瓶颈还是水平扩展。黄金法则10水平扩展架构水平扩展架构的核心: 通过增加服务器数量线性扩充系统性能。水平扩展对系统架构设计是有要求的如何在架构各层进行可水平扩展的设计。DB的水平扩展在数据量很大的情况下DB涉及数据的水平扩展将原本存储在一台服务器上的数据水平拆分到不同服务器上去以达到扩充系统性能的目的。redis的水平扩展在数据量很大的情况下使用redis Cluster 替代单节点的redis。服务层的水平扩展使用分布式的微服务架构替代单体应用。黄金法则11索引架构法则高性能数据查询需要索引。目前大多数流行的索引是基于B-Tree或LSM(Log Structured Merge) Tree这两种数据结构来设计的。B-Tree像Oracle、SQL Server、DB2、MySQL (InnoDB)和PostgreSQL这些传统的关系数据库依赖的底层存储引擎是基于B-Tree开发的LSM Tree像Clickhouse、Cassandra、Elasticsearch (Lucene)、Google Bigtable、Apache HBase、LevelDB和RocksDB这些当前比较流行的NoSQL数据库存储引擎是基于LSM开发的。两种结构使用与不同场景当写读比例很大的时候写比读多LSM树相比于B树有更好的性能插件式替换模式大部分中间件想办法兼容两个场景所以会采用了插件式的存储引擎架构Server层和存储层进行解耦。所以大部分中间件同时支持多种存储引擎。比如MySQL既可以支持B-Tree结构的InnoDB存储引擎还可以支持LSM结构的RocksDB存储引擎。比如MongoDB采用了插件式存储引擎架构底层的WiredTiger存储引擎还可以支持B-Tree和LSM两种结构组织数据,但MongoDB在使用WiredTiger作为存储引擎时目前默认配置是使用了B-Tree结构。阿里2面万亿级消息如何做存储设计黄金法则12事务性数据存储架构法则对于需要事务性的数据操作也就是需要A 原子性C 一致性I 隔离性D 持久性事务性数据操作架构场景使用 RDBMS/SQL 数据库。黄金法则13非结构化数据存储架构法则对于非强事务的数据操作或者非结构化的文档数据使用NoSQL注意Nosql的选型具体请参见尼恩的博客文章其中有一个重要的文章可以参考阿里2面万亿级消息如何做存储设计黄金法则14复杂对象存储架构法则对于复杂的数据比如文件、图像、视频、音频等选择对象存储比如minio。黄金法则15高性能搜索的架构法则如果是海量数据需要全文搜索需要使用搜索索引比如ElasticSearch。这时候需要考虑全量数据和ElasticSearch的数据一致性问题。黄金法则16海量结构化数据的扩展架构亿级库表规模架构设计百亿级库表架构设计具体请参见尼恩 《Java高并发核心编程卷3 加强版》黄金法则17图形数据存储架构图形数据具有节点、边和关系的数据存储场景利用图形数据库比如neo4j。其实用起来很简单尼恩在数据中台架构中用neo4j 存储过数据血缘。黄金法则18时序数据存储架构对于与时间序列有关的数据比如iot监控数据、系统监控数据如Prometheus需要用到时序数据存储时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签按照时间的顺序变化即时间序列化的数据带时间标签的数据也称为时间序列数据。与传统的关系型数据库不同时序数据库能够高效地处理大量时间序列数据适用于各种领域和应用场景如物联网、金融市场、工业监控等。类似的一些比较常见的框架InfluxDB一个流数据平台专注于存储、查询和分析大规模、高维度的数据。它支持 SQL 查询和 InfluxQL 查询可以多维度的对数据进行可视化和分析。TimescaleDB一个开源的关系型数据库支持高效、高可扩展的时序数据存储和高级时序数据分析。OpenTSDB一个分布式的时序数据存储系统支持海量数据存储并提供了大量的数据查询API和数据可视化选项。CrateDB新兴的开源分布式 SQL 数据库具有高可扩展性和高速度目前已成为处理实时数据的优选解决方案之一。黄金法则19队列缓冲批处理法则在高并发场景可以用队列对数据进行缓冲 然后通过异步批处理的模式提升性能。比如 Netty源码中的队列缓冲批处理架构比如 消息队列写入场景的队列缓冲批处理架构比如 DB写入场景的队列缓冲批处理架构黄金法则20预加载架构预加载是一种常见的优化技术它可以提高程序的性能和响应速度。预加载指的是预先加载对象或资源到内存中以便在程序执行过程中能够更快地访问这些对象或资源。通过预加载可以避免在程序运行过程中频繁地加载对象从而提高程序的性能和响应速度。预加载的场景比如hotkey的缓存预加载比如一些耗时的资源可以预加载比如数据库连接、文件等以便在程序执行过程中能够更快地访问这些资源。单例模式的 饿汉子模式就属于 预加载架构的内存具体请参见尼恩的《Java高并发核心编程卷2》黄金法则21懒加载架构延迟加载是指在第一次访问对象时或在第一次使用资源时再加载而不是在程序启动时就加载。延迟加载可以减少程序启动时间并在真正需要使用对象或资源时才进行加载。比如经典的CachAside 模式就属于懒加载架构CachAside 模式请参见尼恩的《Java高并发核心编程卷3 加强版》比如经典的DCL 双检锁就属于懒加载架构DCL 双检锁请参见尼恩的《Java高并发核心编程卷2 加强版》黄金法则22单一责任原则SRPSRP是微服务架构重要的原则。每个微服务都应该负责一个单一的业务并确保做好这个业务这个业务粒度的大小取决于你对业务和架构综合考虑。SRP能够确保微服务职责单一性、功能完整性拆分 这样就便于维护、测试和部署。注意请点击图像以查看清晰的视图黄金法则23松耦合原则什么事松耦合松耦合是指每个微服务都应该是独立的并通过API与其他服务进行通信。松耦合的优势可以降低 级联故障 的风险也可以提高服务可扩展性提高微服务的可复用性。尽量做彻底解耦包含数据库层的解耦数据库层的解耦就是避免一个微服务与其他微服务共享数据库因为这可能会导致数据不一致并且会使故障排查变得非常困难。每个微服务也都应该只管理自己的数据每个微服务都有自己的数据库来存储数据以确保可扩展性和可靠性。在设计微服务时应该专注于创建小型、松散耦合和高度内聚的服务。注意请点击图像以查看清晰的视图黄金法则24领域驱动原则不数据驱动原则也不是界面驱动原则DDD是一种软件设计方法它专注于特定业务领域的软件设计。微服务架构、微服务设计非常适合采用DDD为啥呢因为每个服务都可以设计为特定业务领域的具体实现。注意请点击图像以查看清晰的视图领域驱动设计首先应建立领域模型确定领域限界上下文然后才进行微服务拆分如果是 数据驱动原则/界面驱动原则 那么是一上来就定义数据库表结构就去调整领域逻辑代码。领域模型和领域服务应具有高度通用性、稳定性通过接口层和应用层屏蔽外部变化对业务逻辑的影响保证核心业务功能的稳定性。基于领域模型进行拆分围绕业务领域按职责单一性、功能完整性拆分。黄金法则25架构分层职责明确严守调用规范规避 “微服务小泥球”老的单体架构 常常被成为大泥球。“大泥球”单体主要的问题代码腐化业务代码经过长时间的迭代有很多重复代码。比如一个功能可能有 3,4 种实现。业务逻辑交织业务应用经过长时间发展功能变多业务功能里的逻辑代码可能相互引用交织不清。代码复杂功能多业务逻辑复杂只有少数员工能理解。这也是代码腐化一种。维护性变差修改 bug 或增加新功能时牵一发而动全身。一个 bug 没修好可能导致整个软件不可用。扩展性变差增加新功能时牵一发而动全身。编译发布变长软件代码量大编译时长变长导致发布时长也变长。化解“大泥球”单体的措施是微服务架构。微服务架构最基本的一个点分而治之由大化小。松耦合划分为一个一个小的微服务代码之间逻辑交织降低。独立部署每个划分的微服务都是一个独立的项目可以独立部署。编译发布改善划分为独立的小项目编译时长变短发布时长相应变短。故障隔离由于划分为一个一个微服务故障仅发生在独立的微服内。可扩展性每个服务可以独立横向扩展也可以从应用程序中提出独立功能变成服务扩展变强。职责单一团队每个小的微服务都由一个小型的高度专注的团队负责。技术异构每个团队可以选择适合该业务的技术。微服务架构目的就是把一个大单体划分为各种微服务松耦合独立自治。微服务架构把一个大泥球变成了很多个小而美的颗粒。每个小颗粒职责单一边界明确可以通过简单组装完成大的功能自然就比之前的大泥球好处理得多但是迭代过程中出现了一种奇怪现象微服务内部没有进行内部的模块划分代码耦合严重调用关系混乱就像一个小泥球。在腾讯视频的DDD重构案例中在老的微服务架构中存在分层不明确下层服务过于理解业务逻辑存在下层调用上层的问题出现了代码耦合严重调用关系混乱的 “微服务小泥球”。具体请参考《DDD落地从腾讯视频DDD重构之路看DDD极大价值》在腾讯视频的DDD重构的过程中明确架构分层降低模块间不必要的耦合严格遵守分层架构原则上层服务可调用下层服务下层服务不涉及业务逻辑。如上下层服务需交互可通过逻辑解耦方式实现如消息队列或中转。如果规避 “微服务小泥球”各层职能定位清晰只能上层调用下层也就是说只能从外层调用内层服务下层服务通过封装、组合或编排对上层暴露服务粒度由细到粗。微服中各层职能定位清晰基础层为各层提供资源服务领域层负责领域业务逻辑的实现应用层负责服务的编排和组合接口层对外进行服务暴露注意请点击图像以查看清晰的视图黄金法则26进行全方位的监控、记录监控和日志记录对于微服务架构的安全、维护和调优都至关重要。在拥有数百个微服务的项目中开发的主要困难之一是调试非常困难因为服务分散、日志分散很难找到失败的原因。因此每个服务都应该有日志记录和监控措施以跟踪其性能并检测错误。注意请点击图像以查看清晰的视图黄金法则27开发运维一体化法则CI/CD是一种软件开发运维过程实践打通开发和运维环节实现应用程序的构建、测试和部署自动化。任何微服务都应该是可持续部署的实现微服务的快速高效部署缩短了微服务上线时间。注意请点击图像以查看清晰的视图总之采用微服务架构开发有许多优势但要确保为微服务系统成功实施就需要遵循一些设计原则。包括但不限于上面介绍的几个基础原则在此基础上还需要有与所在领域或者行业的做定制化优化实践。黄金法则28API 网关法则API 网关是伴随着微服务架构一同引入的基础设施。一般来说随着服务化在公司内的迅速推进网关逐步成为应用程序暴露在外网的标准解决方案。前面已经梳理了下面的经典案例《日均数十亿访问个推API网关如何架构》《工业级Netty网关京东是如何架构的》《2亿用户B站API网关如何架构》《100万级连接石墨文档WebSocket网关如何架构》《单体120万连接小爱网关如何架构》《亿级长连接淘宝接入层网关的架构设计》《100万级连接爱奇艺WebSocket网关如何架构》《日200亿次调用喜马拉雅网关的架构设计》《千万级连接知乎如何架构长连接网关》《日流量200亿携程网关的架构设计》黄金法则29冗余法则单点故障是指在一个系统中出现的只有一个组件或节点导致整个系统停止工作或无法正常运行的情况。当系统中的某个关键组件或节点发生故障时可能会引发连锁反应导致整个系统崩溃或无法提供正常的服务。单点故障是系统中的薄弱环节其发生故障的概率相对较高。在计算机网络、电力系统、交通运输系统等各个领域都存在单点故障的风险。一旦发生单点故障可能会导致系统停止运行造成重大的经济损失和社会影响。单点故障可以发生在硬件层面如计算机服务器、网络交换机等设备发生故障单点故障也可以发生在软件层面如程序运行错误、数据库崩溃等。此外还有可能是人为因素导致的单点故障如误操作、管理失误等。为了避免单点故障对系统造成的影响核心是 冗余法则。冗余法则也就是冗余设计即在系统中引入冗余组件或节点当一个组件或节点发生故障时可以自动切换到备用组件或节点保证系统的连续可用性。总之单点故障是系统中非常重要但相对薄弱的环节一旦发生故障可能会对整个系统造成严重影响。因此必须重视并采取相应的措施来预防和应对单点故障的发生确保系统的稳定运行和连续可用性。黄金法则30数据容错法则数据容错让错误不再蔓延数据容错是指通过技术手段避免因硬件故障、软件错误、人为操作失误等原因导致的数据错误。、常见的数据容错方法包括冗余技术、校验和检查、自动恢复技术等。1冗余技术通过在系统中添加额外的硬件或软件组件提高系统的可靠性。例如使用双电源、双硬盘等确保在某个部件发生故障时系统仍能正常运行。2校验和检查通过计算数据的校验和在数据传输或存储过程中进行检查。如果数据发生错误可以通过校验和及时发现并纠正。3自动恢复技术通过备份和恢复系统中的数据确保在发生故障时能迅速恢复数据。例如使用RAID技术、定期备份数据等。黄金法则31数据容灾法则数据容灾未雨绸缪灾难无虞数据容灾是指在灾难发生时通过技术手段和备份策略确保数据不会丢失或损坏。常见的数据容灾方法包括远程备份、数据快照、镜像复制等。1远程备份在远离灾难发生地的位置备份数据确保在灾难发生时数据不会丢失。同时要定期测试备份数据的可访问性和完整性。2数据快照通过定时拍摄数据快照记录数据的最新状态。在灾难发生时可以通过回滚到快照时间点的状态迅速恢复数据。3镜像复制将数据复制到远程站点确保在灾难发生时可以通过远程站点快速恢复数据。同时要确保复制数据的同步性和完整性。黄金法则30心跳法则分布式心跳机制是着重使用于分布式系统中主要是为了确保系统中的各个节点状态保持高可用性保证系统的正常运行。心跳机制的主要功能就是短时间内确认对方的存活状态使用心跳机制就可以简单实现各个节点的状态信息的可靠传输避免无用的信息流传递从而提高系统的效率。心跳机制主要包括两部分发送端发送心跳信号、接收端接收心跳信号当接收端收到发送端发送的心跳信号时进行确认从而保证信号的传输的可靠性发送端没有收到接收端的确认则可以重复发送心跳信号提高系统的可用性。黄金法则32限流法则限流在很多场景中用来限制并发和请求量比如说秒杀抢购保护自身系统和下游系统不被巨型流量冲垮等。以微博为例例如某某明星公布了恋情访问从平时的50万增加到了500万系统的规划能力最多可以支撑200万访问那么就要执行限流规则保证是一个可用的状态不至于服务器崩溃所有请求不可用。限流计数器、漏桶、令牌桶 三大算法的原理与实战史上最全(https://blog.csdn.net/crazymakercircle/article/details/130035504)黄金法则33熔断法则具体参见 《尼恩Java高并发核心卷3》黄金法则34隔离架构隔离架构的一个典型案例如舱壁模式具体参见 《尼恩Java高并发核心卷3》黄金法则34一致性hash分治模式在存储领域的使用数据分⽚数据分⽚指按照某个维度将存放在单⼀数据库中的数据 分散地存放⾄多个数据库或表中以达到提升性能瓶颈以及可⽤性的效果。主要的分片算法range 分片ID取模分片hash 哈希分布一致性hashrange 分片一种是按照 range 来分就是每个片一段连续的数据这个一般是按比如时间范围/数据范围来的但是这种一般较少用因为很容易发生数据倾斜大量的流量都打在最新的数据上了。比如安装数据范围分片把1到100个数字要保存在3个节点上按照顺序分片把数据平均分配三个节点上1号到33号数据保存到节点1上34号到66号数据保存到节点2上67号到100号数据保存到节点3上ID取模分片此种分片规则将数据分成n份通常dn节点也为n从而将数据均匀的分布于各个表中或者各节点上。扩容方便。ID取模分片常用在关系型数据库的设计具体请参见 秒杀视频的 亿级库表架构设计hash 哈希分布使用hash 算法获取key的哈希结果再按照规则进行分片这样可以保证数据被打散同时保证数据分布的比较均匀哈希分布方式分为三个分片方式哈希取余分片一致性哈希分片虚拟槽分片哈希取余模分片例如1到100个数字对每个数字进行哈希运算然后对每个数的哈希结果除以节点数进行取余余数为1则保存在第1个节点上余数为2则保存在第2个节点上余数为0则保存在第3个节点这样可以保证数据被打散同时保证数据分布的比较均匀比如有100个数据对每个数据进行hash运算之后与节点数进行取余运算根据余数不同保存在不同的节点上哈希取余分片是非常简单的一种分片方式哈希取余分片优点配置简单对数据进行哈希然后取余哈希取余分片缺点数据节点伸缩时导致数据迁移迁移数量和添加节点数据有关建议翻倍扩容一致性哈希分片一致性哈希原理将所有的数据当做一个token环token环中的数据范围是0到2的32次方。然后为每一个数据节点分配一个token范围值这个节点就负责保存这个范围内的数据。对每一个key进行hash运算被哈希后的结果在哪个token的范围内则按顺时针去找最近的节点这个key将会被保存在这个节点上。一致性哈希分片的节点扩容在下面的图中有4个key被hash之后的值在在n1节点和n2节点之间按照顺时针规则这4个key都会被保存在n2节点上如果在n1节点和n2节点之间添加n5节点当下次有key被hash之后的值在n1节点和n5节点之间这些key就会被保存在n5节点上面了下图的例子里添加n5节点之后数据迁移会在n1节点和n2节点之间进行n3节点和n4节点不受影响数据迁移范围被缩小很多同理如果有1000个节点此时添加一个节点受影响的节点范围最多只有千分之2。所以一致性哈希一般用在节点比较多的时候节点越多扩容时受影响的节点范围越少分片方式哈希 顺时针(优化取余)一致性哈希分片优点一致性哈希算法解决了分布式下数据分布问题。比如在缓存系统中通过一致性哈希算法把缓存键映射到不同的节点上由于算法中虚拟节点的存在哈希结果一般情况下比较均匀。节点伸缩时只影响邻近节点但是还是有数据迁移“但没有一种解决方案是银弹能适用于任何场景。所以实践中一致性哈希算法有哪些缺陷或者有哪些场景不适用呢”一致性哈希分片缺点一致性哈希在大批量的数据场景下负载更加均衡但是在数据规模小的场景下会出现单位时间内某个节点完全空闲的情况出现。黄金法则35Gossip 协议 法则gossip协议顾名思义就像流言蜚语一样利用一种随机、带有传染性的方式将信息传播到整个网络中并在一定时间内使得系统内的所有节点数据一致。去中心化的通讯场景可以使用Gossip 协议。Gossip是一种去中心化思路的分布式协议解决信息在集群中的传播和最终一致性。黄金法则36WebSocket推送 法则服务端向客户端的推送使用WebSocket最好使用Netty假设WEBSocket 服务器单节点支持100W连接黄金法则37内存池 法则内存池(Memory Pool)是一种内存分配方式。内存池则是在真正使用内存之前先申请分配一定数量的、大小相等(一般情况下)的内存块留作备用。当有新的内存需求时就从内存池中分出一部分内存块若内存块不够再继续申请新的内存。这样做的一个显著优点是尽量避免了内存碎片使得内存分配效率得到提升。具体 参见Netty 内存池、 Golang 中的内存池黄金法则38对象池 法则如果一个类被频繁请求使用那么不必每次都生成一个实例可以将这个类都一些实例保存到一个“池”中待需要使用的时候直接从“池”中获取。这个“池”就被称为对象池它可以是一个数组一个链表或者任何集合。对象池其实就是一个集合里面包含了我们需要的对象集合当然这些对象都被池化了也就是被对象池所管理想要这样的对象从池子里取个就行但是用完得归还。对象池的对象最好是创建比较费时的大对象。如果是太简单的对象再进入池化的时间比自己构建还多就不划算了。但是对于有些对象来说其创建的代价还是比较昂贵的比如线程、tcp连接、rpc连接、数据库连接等对象因此对象池技术还是有其存在的意义。在程序中使用数据库连接池和线程池可以理解为一种特殊的对象池 可以有效的改善系统在高并发下的性能这是两个非常重要的性能组件任何对性能敏感的系统都需要考虑合理配置这两个组件。Apache 的commons-pool是一个通用的开源对象池组件,即通过一定的规则来维护对象集合的容器; 大家常用的dbcp数据库连接池,也是基于commons-pool实现.commons-pool实现思想非常简单,它主要的作用就是将对象集合池化,任何通过pool进行对象存取的操作,都会严格按照pool配置(比如池的大小)实时的创建对象/阻塞控制/销毁对象等.commons-pool 实现了对象集合的管理以及对象的分发.将创建对象的方式,使用工厂模式;通过pool配置来约束对象存取的时机将对象列表保存在队列中(LinkedList)另外Netty 也提供了自己的 对象池实现 尼恩在第35章视频中会给大家做系统化体系化的介绍。黄金法则39CAP法则分布式系统中有一个重要理论CAP。C一致性Consistency在分布式系统中数据会在多个副本中存在一些问题可能导致在写入数据时部分副本成功部分副本失败从而导致数据不一致。一致性 C 的要求是数据更新操作成功后多个副本的数据必须保持一致。A可用性Availability无论何时客户端对集群进行读写操作请求都应能得到正常的响应。P分区容错性Partition Tolerance当发生通信故障集群被分割成多个无法通信的分区时集群仍应能正常运行。CAP的一个重要结论AP、CP 是不能同时满足的这是铁律。黄金法则40最终一致性AP、CP 是不能同时满足的这是铁律。AP、CP的权衡——最终一致性。往往为了AP忍痛放弃强一致支持转而追求最终一致性。大部分业务场景下我们是可以接受短暂的不一致的。说在最后有问题找老架构取经以上的内容如果大家能对答如流如数家珍基本上 面试官会被你 震惊到、吸引到。最终让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。offer 也就来了。在面试之前建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》里边有大量的大厂真题、面试难题、架构难题。很多小伙伴刷完后 吊打面试官 大厂横着走。在刷题过程中如果有啥问题大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。另外如果没有面试机会可以找尼恩来改简历、做帮扶。遇到职业难题找老架构取经 可以省去太多的折腾省去太多的弯路。尼恩指导了大量的小伙伴上岸前段时间刚指导一个40岁被裁小伙伴拿到了一个年薪100W的offer。狠狠卷实现 “offer自由” 很容易的 前段时间一个武汉的跟着尼恩卷了2年的小伙伴 在极度严寒/痛苦被裁的环境下 offer拿到手软 实现真正的 “offer自由” 。部分历史案例被裁不慌9年小伙1个月喜提年薪60W offer做中间件架构爽歪了12年小伙转架构1小时蜕变收年薪55万offer秘诀GOJava双栖架构被裁6个月40岁小伙猛卷3月100W年薪逆袭 上岸秘诀首席架构/总架构不怕裁员8年小伙去中年危机秘诀换架构师赛道上得厅堂下得厨房越早越好被裁员后因祸得福拿N1后逆涨30%如何实现逆天啦4年crud小伙收shein银行两优质offer狠卷1月收年薪43万大涨30%原来拿大厂offer 有捷径......太劲爆.... 被裁4个月38岁Android转Java2个月提架构offer起死回生8年小伙高中毕业频繁跳槽狠卷2月提Java高级offer爽翻了指导3轮5年小伙收5大offer涨50%领路模式太牛降维攻击37年大龄老伙喜提60W年薪offer1个月顺利上岸架构速成从一面杀到一次过记7年女架构的速成经历极速拿offer阿里P6被裁后极速上岸1个月内喜提2优质offer(含滴滴)大逆袭做化工12年35岁转Java被裁4个月后1个月收架构Offer大龄跨行超级牛被裁后炸爽10年小伙12天火速上岸反涨20%爽暴了裁就裁6年小伙60W极速上岸白拿20W还游一圈拉萨真香极速拿offer被毕业3个月11年经验小伙0.5个月极速拿offer领路模式的巨大威力惊天大逆袭8年小伙20天时间提75W年薪offer逆涨50%秘诀在这https://mp.weixin.qq.com/s/eDEjSdf93HE35ndVPpH13A