架构师训练营第一期 - 第四周学习总结

从维基百科、淘宝及宅米网的技术架构发展案例可以看出：任何一个系统或者软件产品的架构都是渐进式发展的。一开始都是简单的单体架构，仅仅满足用户的业务需求即可。在这个阶段主要是为了验证商业模式，如果商业模式成功吸引了用户开展了业务，随着用户规模的扩大，开始搭建的系统就不能满足用户的并发请求了。为了满足更高的并发请求，解决系统瓶颈的技术方向有两个，一是垂直扩展：通过增强单体硬件的能力来提高系统的处理能力，而是水平扩展：通过增加服务器的数量来提升系统处理能力。在业务发展期，为了快速满足业务需求，会采用垂直扩展的方式，但这只是治标不治本的方案。从长远来看，采取水平扩展的方式才是发展之道。水平扩展必然会需要架构的调整，但是架构的调整也不是一步到位的，是根据用户的并发请求及业务的发展变化来逐渐演化扩展的。从一个系统整体上来看（抛开业务发展开发的新应用)，其压力主要来自于用户请求的增多（并发增加），直接反应出来的就是服务器处理能力不足。因此，架构的演进也是从这个方面去应对的。

1.开始可能只是简单的做应用和数据拆分，将数据库拆分到不同的服务器上，代码基本不用改；

2.增加缓存减少数据库处理压力，不必每次用户请求都需要数据库处理，因为数据库IO是很昂贵的资源；

3.应用服务器集群化并采用负载均衡技术，将业务应用部署在不同的多台服务器上，将用户请求流量均衡路由到不同服务器；

4.对数据进一步做读写分离处理，采用主备模式，主负责写、备负责读，从而进一步提升数据库的处理能力；

5.随着用户规模越来越大、用户请求并发越来越高，采用CDN及反向代理技术将静态数据访问流量放到离用户更近的地方，尽可能将流量拦截在应用系统之外；

6.使用分布式数据库或分布式NOSQL数据库对数据进行分片处理，更进一步提升数据库的处理能力；

7.随着业务发展，业务应用越来越多使系统交叉耦合在一起，按业务对系统进行拆分，不同的业务拆分成不同的应用部署到不同的服务器，降低系统耦合提升系统性能；

8.采用微服务架构重构系统，同时配合docker、k8s容器技术，完成支持高并发处理的“三高”系统；

9.最后通过大数据及人工智能技术对系统架构进行补充增强，不止完成“千人千面”的业务营销及推荐目标，同时也让系统能够进行自动化甚至智能化的运维管理；