文章分类 - 极客时间
摘要：专栏上一期我介绍了三种不同类型的异地多活架构，复习一下每个架构的关键点： 同城异区 关键在于搭建高速网络将两个机房连接起来，达到近似一个本地机房的效果。架构设计上可以将两个机房当作本地机房来设计，无须额外考虑。 跨城异地 关键在于数据不一致的情况下，业务不受影响或者影响很小，这从逻辑的角度上来说其实
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摘要：无论是高可用计算架构，还是高可用存储架构，其本质的设计目的都是为了解决部分服务器故障的场景下，如何保证系统能够继续提供服务。但在一些极端场景下，有可能所有服务器都出现故障。例如，典型的有机房断电、机房火灾、地震、水灾……这些极端情况会导致某个系统所有服务器都故障，或者业务整体瘫痪，而且即使有其他地区
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摘要：计算高可用的主要设计目标是当出现部分硬件损坏时，计算任务能够继续正常运行。因此计算高可用的本质是通过冗余来规避部分故障的风险，单台服务器是无论如何都达不到这个目标的。所以计算高可用的设计思想很简单：通过增加更多服务器来达到计算高可用。 计算高可用架构的设计复杂度主要体现在任务管理方面，即当任务在某台
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摘要：上一期我讲了高可用存储架构中常见的双机架构，分别为主备复制、主从复制、双机切换和主主复制，并分析了每类架构的优缺点以及适应场景。 今天我们一起来看看另外两种常见的高可用存储架构：数据集群和数据分区。 数据集群 主备、主从、主主架构本质上都有一个隐含的假设：主机能够存储所有数据，但主机本身的存储和处理
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摘要：存储高可用方案的本质都是通过将数据复制到多个存储设备，通过数据冗余的方式来实现高可用，其复杂性主要体现在如何应对复制延迟和中断导致的数据不一致问题。因此，对任何一个高可用存储方案，我们需要从以下几个方面去进行思考和分析： 数据如何复制？ 各个节点的职责是什么？ 如何应对复制延迟？ 如何应对复制中断？
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摘要：我在前面的专栏分析高可用复杂度的时候提出了一个问题：高可用和高性能哪个更复杂，大部分同学都分析出了正确的答案：高可用更复杂一些，主要原因在于异常的场景很多，只要有一个场景遗漏，架构设计就存在可用性隐患，而根据墨菲定律“可能出错的事情最终都会出错”，架构隐患总有一天会导致系统故障。因此，我们在进行架构
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摘要：理论的优点在于清晰简洁、易于理解，但缺点就是高度抽象化，省略了很多细节，导致在将理论应用到实践时，由于各种复杂情况，可能出现误解和偏差，CAP理论也不例外。如果我们没有意识到这些关键的细节点，那么在实践中应用CAP理论时，就可能发现方案很难落地。 而且当谈到数据一致性时，CAP、ACID、BASE难
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摘要：CAP定理（CAP theorem）又被称作布鲁尔定理（Brewer's theorem），是加州大学伯克利分校的计算机科学家埃里克·布鲁尔（Eric Brewer）在2000年的ACM PODC上提出的一个猜想。2002年，麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特（Seth Gilbert）和南希·林奇（Na
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摘要：负载均衡算法数量较多，而且可以根据一些业务特性进行定制开发，抛开细节上的差异，根据算法期望达到的目的，大体上可以分为下面几类。 任务平分类：负载均衡系统将收到的任务平均分配给服务器进行处理，这里的“平均”可以是绝对数量的平均，也可以是比例或者权重上的平均。 负载均衡类：负载均衡系统根据服务器的负载来
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摘要：单服务器无论如何优化，无论采用多好的硬件，总会有一个性能天花板，当单服务器的性能无法满足业务需求时，就需要设计高性能集群来提升系统整体的处理性能。 高性能集群的本质很简单，通过增加更多的服务器来提升系统整体的计算能力。由于计算本身存在一个特点：同样的输入数据和逻辑，无论在哪台服务器上执行，都应该得到
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摘要：专栏上一期我介绍了单服务器高性能的PPC和TPC模式，它们的优点是实现简单，缺点是都无法支撑高并发的场景，尤其是互联网发展到现在，各种海量用户业务的出现，PPC和TPC完全无能为力。今天我将介绍可以应对高并发场景的单服务器高性能架构模式：Reactor和Proactor。 Reactor PPC模式
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摘要：高性能是每个程序员的追求，无论我们是做一个系统还是写一行代码，都希望能够达到高性能的效果，而高性能又是最复杂的一环，磁盘、操作系统、CPU、内存、缓存、网络、编程语言、架构等，每个都有可能影响系统达到高性能，一行不恰当的debug日志，就可能将服务器的性能从TPS 30000降低到8000；一个tc
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摘要：虽然我们可以通过各种手段来提升存储系统的性能，但在某些复杂的业务场景下，单纯依靠存储系统的性能提升不够的，典型的场景有： 需要经过复杂运算后得出的数据，存储系统无能为力 例如，一个论坛需要在首页展示当前有多少用户同时在线，如果使用MySQL来存储当前用户状态，则每次获取这个总数都要“count(*)
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摘要：关系数据库经过几十年的发展后已经非常成熟，强大的SQL功能和ACID的属性，使得关系数据库广泛应用于各式各样的系统中，但这并不意味着关系数据库是完美的，关系数据库存在如下缺点。 关系数据库存储的是行记录，无法存储数据结构 以微博的关注关系为例，“我关注的人”是一个用户ID列表，使用关系数据库存储只能
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摘要：上期我讲了“读写分离”，读写分离分散了数据库读写操作的压力，但没有分散存储压力，当数据量达到千万甚至上亿条的时候，单台数据库服务器的存储能力会成为系统的瓶颈，主要体现在这几个方面： 数据量太大，读写的性能会下降，即使有索引，索引也会变得很大，性能同样会下降。 数据文件会变得很大，数据库备份和恢复需要
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摘要：“从0开始学架构”专栏已经更新了13期，从各个方面阐述了架构设计相关的理论和流程，包括架构设计起源、架构设计的目的、常见架构复杂度分析、架构设计原则、架构设计流程等，掌握这些知识是做好架构设计的基础。 在具体的实践过程中，为了更快、更好地设计出优秀的架构，除了掌握这些基础知识外，还需要掌握业界已经成
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摘要：完成备选方案的设计和选择后，我们终于可以长出一口气，因为整个架构设计最难的一步已经完成了，但整体方案尚未完成，架构师还需继续努力。接下来我们需要再接再励，将最终确定的备选方案进行细化，使得备选方案变成一个可以落地的设计方案。所以今天我来讲讲架构设计流程第4步：详细方案设计。 架构设计第4步：详细方案
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摘要：上一期我讲了设计备选方案，在完成备选方案设计后，如何挑选出最终的方案也是一个很大的挑战，主要原因有： 每个方案都是可行的，如果方案不可行就根本不应该作为备选方案。 没有哪个方案是完美的。例如，A方案有性能的缺点，B方案有成本的缺点，C方案有新技术不成熟的风险。 评价标准主观性比较强，比如设计师说A方
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摘要：上一期我讲了架构设计流程第1步识别复杂度，确定了系统面临的主要复杂度问题后，方案设计就有了明确的目标，我们就可以开始真正进行架构方案设计了。今天我来讲讲架构设计流程第2步：设计备选方案，同样还会结合上期“前浪微博”的场景，谈谈消息队列设计备选方案的实战。 架构设计第2步：设计备选方案 架构师的工作并
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摘要：从今天开始，我将分4期，结合复杂度来源和架构设计原则，通过一个模拟的设计场景“前浪微博”，和你一起看看在实践中究竟如何进行架构设计。今天先来看架构设计流程第1步：识别复杂度。 架构设计第1步：识别复杂度 我在前面讲过，架构设计的本质目的是为了解决软件系统的复杂性，所以在我们设计架构时，首先就要分析系
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