碎片式的技术笔记

异地多活

定义：广域的分布式架构；

目的：容量扩展，资源弹性；

实质：多个不同地域不同规模的数据中心；

收益：更强的容灾能力，用户就近接入能力；

容器集群

特点：开箱即用；

优点：从多业务复杂性→生产多样性；

管理：服务标识&版本标记，便于集群管理；

原理：基础镜像配置多个服务节点，可通过预分发方式达到热启动；

弹性调度

1、扩容

• 垂直扩容：选择合适的机器
  • CPU繁忙程度；
  • 网络流量情况；
  • 内存容量情况；
  • 单节点实例数量；
• 水平扩容

2、缩容：实例迁移合并，避免资源散碎；

3、注意事项

• 控制每台物理机上最大可部署实例数；
• 高性能&核心业务集群，单台物理机实例数＜逻辑CPU数量；
• 非核心业务集群，单台物理机实例数可以＞逻辑CPU数量；

监控体系

作用：指标监控、数据展示、告警订阅通知；

支撑：为性能测试&性能优化场景提供数据支撑和问题定位能力；

特性：实时监控、可视化、统计报表、长期存储及复盘支撑能力；

CICD三部曲

• 自动化执行（提交&检查&编译&打包&测试&部署&运营）
• 一切皆服务；
• 一切皆资源；

服务框架选型

• I/O模型
• 代码规范
• 通信协议
• 负载均衡
• 序列化协议
• 开源框架对比

分布式架构改造

目的：让系统无状态化/有状态的信息封装在一定范围内，避免影响系统水平扩展；

前提条件：

• 应用微服务化；
• 分布式服务框架：服务注册&发现&管理+RPC框架+消息队列+分布式数据库/文件系统
• 分布式session：可以通过Redis或者分布式ID等服务来解决；

什么是去IOE？

• IBM小型机：分布式缓存；
• Oracle数据库：MySQL&PGSQL&NOSQL&TSDB；

• 业务数据：线上业务热数据→关系型数据库（事务）
• 非业务数据：监控&离线计算&非实时性数据

• EMS高端存储：分布式文件系统→HBASE、Spark等；

解决了什么问题？

• 水平扩展：应用层、容量规划；
• 垂直扩展：按业务域做垂直拆分（避免业务扩展带来的逻辑复杂度提升）；
• 按照业务类型或者功能做划分；
  • 应用：展示层，webview等，只做数据展示和渲染；
  • 服务：按照业务类型和逻辑划分处理，类似DDD模型；
  • 数据：按照业务域做垂直拆分，分库分表拆实例；

常见的架构类型

• 主从模式：master-slave，可用性较高；
• 选举机制：leader选举机制，维护机制比较复杂；

配置中心运行模式

• 常见的配置中心组建：Apollo、Nacos；
• config推送：主动推送最新配置数据到client（低时延，适合数据量较小的情况）；
• config拉取：client定时拉取最新的配置数据（复杂，管理client状态/心跳，延时较高，无法及时通知，适合数据量大的情况）；
• 优化思路：通过配置信息版本号，比对决策是否需要更新（更新需要proxy）；

分布式消息框架

消息类型

• 实时消息：MQ、kafka；
• 延时消息：可以理解为Job调度任务；
• 作用：应用间的消息传递；

实时消息

• 异步解耦
  • 降低系统耦合；
  • 区分调用与被调用者的处理逻辑；
  • 解决不同系统之间语言&数据结构&速率差异（削峰填谷）；
• 注意事项
  • 最终一致性：消息最终可达/不可达反馈（订阅&投递&确认&回执）；
  • 消息有序性：接收发送消息时间的先后顺序；
• 典型问题
  • 消息是否被消费？
  • 成功/失败（重试机制）；
  • 增长消费状态标识（ACK，失败放单独队列，重试）；
  • 容错处理；
  • 失败/异常重试；
  • 消息持久化存储；

分布式数据分层

解决了什么问题？

• 分库分表：数据水平切割，通过sharding路由规则访问；
• 主备切换：一主多备高可用架构，数据写主库读从库；
• 读写分离：需要注意数据一致性问题以及数据同步延时问题；

应用服务化改造

1、分层设计

• 对DB访问层统一抽象封装，形成数据访问层（DAL），降低重构和DB拆分难度；
• 垂直划分
  • 服务层：web（webview）和app（application）；
  • 业务逻辑层；
  • 数据层；
  • 说明：上层依赖下层，下层不依赖上层；

2、分层判断原则

• 层级职责是否清晰；
• 层级设计收敛（不同层的修改是否会影响其他层级）；
• 尽量使用源生数据类型；

3、微服务化改造

• 水平划分、服务颗粒度细化为单一的功能单元（DDD领域驱动设计）
• 优点是提升系统可维护性（模块化）、扩展性（水平扩容）和研发效率；
• 拆分时需要注意，独立&重要&稳定的业务服务做拆分，避免高频业务更新影响全局；

服务调度与负载均衡

服务调度：摘除故障节点，更新可用服务的地址列表；

负载均衡：随机分配&权重选取；

服务发现：服务与提供服务的机器解耦；

服务注册：传递类名、方法名、参数类型、版本号；

统一SDK：封装统一的client/server标准接口规范(协议(http/TCP)&失败重试机制&参数传递规范) ；