【第四周】命题作业——大型互联网系统的技术解决方案和手段



一个典型的大型互联网应用系统使用了哪些技术方案和手段，主要解决什么问题？请列举描述。



答：

大型互联网一般面临大并发，高可用，高性能等挑战。

1、高性能问题



计算密集型：优化计算过程或算法提升速度

IO密集型：缓存，异步，批量



缓存

缓存是解决性能问题的重要手段。主要通过在更高速或更近位置的存储上存放数据，用于多次重复使用数据，且读次数明显多于写次数的场景。缓存可以应用在系统的各个层级。



技术手段

1、静态数据缓存：浏览器缓存 》CDN 》反向代理

2、动态数据缓存：本地缓存：比如guava cache 》远程缓存：比如redis

静态缓存在位置上离用户更近，且消耗更少的资源，所以一般网站也会进行动静分离和动态页面静态化等方式进行优化。



CDN服务：内容分发服务，解决访问的性能问题，主要针对静态资源，从地域和电信服务商角度，进行定向的缓存资源，以提供快速访问服务。以前公司运营的直播点播服务就会使用CDN服务。

2、高并发问题

消息队列：削峰填谷，快速响应，提高可用性，隔离，解耦。比如RocketMQ、Kafka、RabbitMQ

负载均衡：路由，协调负载，比如F5、LVS、Nginx

集群：大并发处理能力

读写分离（主从复制，主主复制）：解决数据库读写压力。

分库分表（垂直切分）：通过新增硬件资源提升并发处理能力。MyCat，Apache ShardingSphere

分布式图片服务：提升并发访问能力

多线程：提升并发处理能力

分布式计算：提升并发处理能力

池化技术：连接池、线程池

3、高可用问题

冗余

主备（有状态），故障转移

心跳+集群（无状态）

灰度发布

限流、降级、熔断

4、海量数据问题

搜索引擎：通过倒排索引，提供快速的搜索服务

分库分表（水平切分）：解决单表数据量过大的问题

5、可伸缩性

集群：水平伸缩能力，无状态水平扩容，有状态做分片路由。

6、可扩展性

微服务：分布式部署能力，扩展能力

中台：提供通用服务、基础服务

7、安全问题

防火墙

网关

web攻击

漏洞攻击

DDos攻击