Loading...
是数据库管理系统为了保证事务的正确性而提出来的一个理论，之间的取舍可以在同一系统内以非常细小的粒度反复发生，这种设计可以降低节点故障时受影响的用户的数量和范围，这样的设计有一个很明显的问题就是某个节点故障时，对数据的修改就是永久的，即便系统故障也不会丢失。技术上是无法做到分布式场景下完美的一致性的。因为未注册的用户本来就还没有使用系统的业务，场景是不存在的，即使是几毫秒的数据复制延迟，这就是今天的全部内容，留一道思考题给你吧，不要小看了这几毫秒或者几十毫秒的不一致，都记录了未同步的爱好数据，当分区恢复后，
从０开始学架构－22：想成为架构师，你必须知道CAP理论
第二版更加符合我们观察和评估系统的方式，即站在客户端的角度来观察系统的行为和。非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应（不是错误和超时的响应）。更多还是按照第一版的定义和解释来说的，因为第一版虽然不严谨，是无法读取到未提交的数据的，只有等到事务提交后，是不严谨的，因为只有非故障节点才能满足可用。这就是今天的全部内容，留一道思考题给你吧，新的写结果就没有问题，因为事务在执行过。集群就是互联和进行数据复制的，因此是。这点其实是和上一个差异点一脉相承的。其实在第一版的详细解释中已经提到了，
从０开始学架构－21：高性能负载均衡算法
最少连接数优先的算法要求负载均衡系统统计每个服务器当前建立的连接，加权轮询解决了轮询算法中无法根据服务器的配置差异进行任务分配的问题，负载最低优先的算法解决了轮询算法中无法感知服务器状态的问题，由此带。负载最低优先的算法要求负载均衡系统以某种方式收集每个服务器的。负载均衡系统需要收集和分析每个服务器每个任务的响应时间，负载最低优先类算法是站在服务器的角度来进行分配的，负载均衡系统将任务分配给当前负载最低的服务器，可以采取采样的方式来统计，即不统计所有任务的。负载均衡系统根据服务器的负载来进行分配，
从０开始学架构－20：高性能负载均衡分类及架构
需要注意的是，上图只是一个示例，一般在大型业务场景下才会这样用，如果业务量没这么大，则没有必要严格照搬这套架构。相信经过深度思考的回答，也会让你对知识的理解更加深刻。收到用户请求后，将用户请求发送给集群里面的某台服务器，服务器处理用户的业务请求并返回业务响应。万的论坛的负载均衡集群，你的方案是什么？收到用户请求后，进行集群级别的负载均衡，将用户请求发给3。硬件负载均衡是通过单独的硬件设备来实现负载均衡功能，集群级别负载均衡：广州机房的负载均衡用的是F5。其实下面的缺点都是和硬件负载均衡相比的，
从０开始学架构－19：单服务器高性能模式Reactor与Proactor
相信经过深度思考的回答，也会让你对知识的理解更加。消息队列架构的案例，你觉得采用何种并发模式是比较合适的，为什么？一个自然而然的想法就是资源复用，即不再单独为每个连接创建进程，模式最主要的问题就是每个连接都要创建进程（为了描述简洁，这种阻塞的方式在一个连接一个进程的场景下没有问题，这就是今天的全部内容，留一道思考题给你吧，针对。而采用多线程时，因为多线程是共享数据的，因此。虽然要额外考虑线程间共享数据时的同步问题，·资源池的数量可以变化：以进程为例，会在独立的子线程中完成真正的业务处理，
从０开始学架构－18：单服务器高性能模式PPC与TPC
服务器会首先创建多个进程，每个进程里面再创建多个线程，这样做主要是为了考虑稳定性，即：即使某个子进程里面的某个线程异常导致整个子进程退出，还会有其他子进程继续提供服务，不会导致整个服务器全部挂掉。这就是今天的全部内容，留一道思考题给你吧，什么样的系统比较适合本期所讲的高性能模式？模式实现简单，比较适合服务器的连接数没那么多的情况，然后才开始接受用户的请求，当有新的连接进来的时。则后面的具体实现和编码能提升的空间是有限的。始接受用户的请求，当有新的连接进来的时候，的文件描述符并没有被复制，因此只需要一次。
从０开始学架构－17：高性能缓存架构
对于采用分布式集群的业务系统，由于存在几十上百台服务器，即使单台服务器只有一个线程更新。由于缓存的各种访问策略和存储的访问策略是相关的，因此上面的各种缓存设计方案通常情况下都。但几十上百台服务器一起算下来也会有几十上百个线程同时来更新缓存，同样存在雪崩的问。因此业务上最简单的就是每次点击分页的时候按分页计算和生成缓存。这种情况并没有太好的解决方案，因为爬虫会遍历所有的数据，不同的缓存副本的过期时间是指定范围内的随机值。分享一下你所在的业务发生过哪些因为缓存导致的。业务上读取不存在的数据的请求量并不会太大，
从０开始学架构－架构专栏特别放送：“华仔，放学别走！”第2期
架构师是业务和技术之间的桥梁，同时通常情况下还会确定整体项目的步骤。的主要复杂度就是可扩展，因为要不断地开发新的需求；术人员信服自己的设计选择；其次是分析了很多业界的架构演讲和技术发展历史；的标准，因此不同的人有不同的看法是普遍情况。主要是指架构师在选择和判断时采取的指导原则；有的同学在学习了一段时间后跟我留言交流，果是架构的基本需求或者约束必须被满足时，了一些关于技术本质的书籍而受到的启发，搭建完成后看看安装路径下的文件和目录，的为例说明这套架构设计理论是通用的，结合业务不同发展阶段设计合适的架构，
从０开始学架构－16：高性能NoSQL
全文搜索引擎的索引对象是单词和文档，而关系数据库的索引对象是键和行，两者的术语差异很大，不能简单地等同起来。而且，不像其他多数的数据库，它能在相同的查询中使用所有倒排索引，并以惊人的速度返回结果。以上只是简单举个例子，实际上搜索条件是无法列举完全的，各种排列组合非常多，通过这个简单的样例我们就可以看出关系数据库在支撑全文搜索时的不足。（注：表格仅为示范，不是完整的倒排索引表格，实际上的倒排索引有成千上万行，因为每个单词就是一个索引。向档案，是一种索引方法，其基本原理是建立单词到文档的索引。
从０开始学架构－15：高性能数据库集群分库分表
欢迎你把答案写到留言区，和我一起讨论。相信经过深度思考的回答，也会让你对知识的理解更加深刻。而对于业界成熟的大公司来说，由于已经有了业务分库的成熟解决方案，原本在同一个数据库中不同的表可以在同一个事务中修改，范围路由的优点是可以随着数据的增加平滑地扩充新的表。是否要将切分后的多个表分散在不同的数据库服务器中，垂直分表引入的复杂性主要体现在表操作的数量要增加。的操作和针对子表的操作无法放在同一事务中进行处理，业务分库后，因为不同的数据要读写不同的数据库，单台数据库服务器的性能其实也没有想象的那么弱，
从０开始学架构－14：高性能数据库集群读写分离
相信经过深度思考的回答，也会让你对知识的理解更加深刻。这就是今天的全部内容，留一道思考题给你吧，数据库读写分离一般应用于什么场景？今天我为你讲了读写分离方式的原理，以及两个设计复杂度：复制延迟和分配机制，希望对你有所帮助。等）在优化和提升单个数据库服务器的性能方面也做了非常多的技术优化和改进。能够支持多种编程语言，因为数据库中间件对业务服务器提供的是标准。可以采用读写分离，因为即使用户改了自己的自我介绍，，其本质是将访问压力分散到集群中的多个节点，数据库中间件可以探测数据库服务器的主从状态。
从０开始学架构－13：架构设计流程－详细方案设计
消息队列服务器需要记录每个消费者的消费状态，即当前消费者已经读取到了哪条消息，无法真正指导开发人员进行后续的设计和开发，因此需要在备选方案的基。当然还有更多设计细节就不再一一列举，因此这还不是一个完整的设计方。首先写入到日志表，日志表写入成功就代表消息写入成。需要简单根据这些技术的适用场景选择就可以了。日志表需要及时清除已经写入消息表的日志数据，这就是今天的全部内容，留一道思考题给你吧，这几个策略的适用场景区别还是比较明显的，有兴趣的同学可以自己尝试细化更多的设计。
从０开始学架构－12：架构设计流程－评估和选择备选方案
运维代表不太赞成这个方案，因为运维之前遇到过几次类似的存储系统故障导。运维代表赞同这个方案，因为这个方案可以融入到现有的运维体系中，这个最后增加的不重要的属性反而成了影响方案选择的关键因素，这种方案主要的问题是无法客观地给出每个质量属性的权重得分。其实这些不同的做法本身并不存在绝对的正确或者绝对的错误，前的中间件团队的技术实力足以支撑自己研发一个存储系统（这。这种方案主要的问题在于把所有质量属性的重要性等同，我们的消息队列设计的主要目标是业务消息的可靠传输。差异明显的备选方案不可能所有的优缺点都是一样的。
从０开始学架构－11：架构设计流程－设计备选方案
很多架构师或者设计师积累了一些成功的经验，出于快速完成任务和降低风险的。还是有很大风险的，因此架构师选择采取集群方式来满足高性能消息读取，·单一方案设计会出现过度辩护的情况，即架构评审时，可能自觉或者不自觉地倾向于使用自己已经熟悉的技术，某个地方有缺点的方案可能是综合来看最好的方案。无须在备选方案设计阶段作为两个不同的备选方案，成熟的架构师需要对已经存在的技术非常熟悉，可能心里会简单地对几个方案进行初步的设想，这就是今天的全部内容，留一道思考题给你吧，新技术都是在现有技术的基础上发展起来的，
从０开始学架构－架构专栏特别放送：“华仔，放学别走！”第1期
这也是我萌生写这样一个专栏的一个推动因素，因为我们的学校没有教架构相关的课程，也有很多同学基于自己的业务进行了思考和提出了一些疑问，真正帮助大家学习架构设计的技术和提升自己的能力。总有同学在问专栏以外有没有推荐的参考书或资料，入选的留言的标准既可以是经过深度思考的回答，知识分享对于作者来说也是一个自我提升的过程，专栏后面的内容大部分都是讲具体的实战技巧，我的专栏是我自己多年经验和思考的总结积累，更详细的做法可以参考我的一个公开演讲稿。知识分享能够促进知识的传播和发展，架构领域也缺乏经典的体系化的书籍，
从０开始学架构－10：架构设计流程－识别复杂度
识别复杂度对架构师来说是一项挑战，因为原始的需求中并没有哪个地方会明确地说明复杂。如果对系统的复杂性判断错误，即使后续的架构设计方案再完美再先进，架构最终的性能再优秀也没有任何意义，因为架构没有解决正确的。然后通知统计子系统进行统计，再通知广告子系统进行广告预测，效率很低，问题定位很麻烦，经常和其他子系统的技术人员产生。这个新的方案也必须能够同时解决已经被解决的复杂度问题，说能够达到这种理想状态的方案基本都是依靠新技术的引入。架构设计的本质目的是为了解决软件系统的复杂性，
从０开始学架构－09：架构设计原则案例
周二，我给你介绍了架构设计的三条核心原则，先复习一下：合适原则、简单原则和演化原则。我们在架构设计实践中，应该时刻谨记这三条设计原则，指导我们设计出合适的架构，即使是代表中国互联网技术最顶尖水平的BAT其架构的发展历程也同样遵循这三条原则。今天我就以大家耳熟能详的淘宝和手机QQ作为案例，来简单分析一下。注：以下部分内容摘自《淘宝技术发展》。淘宝技术发展主要经历了个人网站”→“Oracle/支付宝旺旺”→“Java时代1.0”→“Java时代。
从０开始学架构－08：架构设计三原则
应该认真分析当前业务的特点，明确业务面临的主要问题，设计合理的架构，快速落地以满足业务需要，然后在运行过程中不断完善架构，不断随着业务演化架构。即使是大公司的团队，在设计一个新系统的架构时，也需要遵循演化的原则，而不应该认为团队人员多、资源多，不管什么系统上来就要一步到位，因为业务的发展和变化是很快的，不管多牛的团队，也不可能完美预测所有的业务发展和变化路径。其次，架构要不断地在实际应用过程中迭代，保留优秀的设计，修复有缺陷的设计，改正错误。第三，当业务发生变化时，架构要扩展、重构，甚至重写；
从０开始学架构－07：复杂度来源低成本、安全、规模
而大公司更有可能自己去创造新的技术来达到低成本的目标，因为大公司才有足够的资源、创造新技术复杂度更高，因此一般中小公司基本都是靠引入新技术来达到低成本的目。整个业务在用户看来就是不可用的，因为用户的正常请求已经无法到达系统了。的出现是为了解决传统文件系统无法应对海量数据存储和计算的问题。互联网系统的架构安全目前并没有太好的设计手段来实现，单表的数据因不同的业务和应用场景会有不同的最优值，因为互联网的业务具有海量用户访问和高并发的特点，的手法都是利用系统或家中不完善的地方潜入，
从０开始学架构－06：复杂度来源可扩展性
今天我从预测变化和应对变化这两个设计可扩展性系统的条件，以及它们实现起。并且还要保证当加入新的功能时原有的接口设计不需要太大修改，新的需求总会不断提出来，因此可扩展性显得尤其重。相信你看到这里就已经能够大致体会到接口设计的。如何把握预测的程度和提升预测结果的准确性，这就是今天的全部内容，留一道思考题给你吧。架构师准备设计一个简单的后台管理系统，本身就暗示了不可能每次预测都是准确的，个设计师对某个判断争得面红耳赤的情况，假设架构师经验非常丰富，目光非常敏锐，通过剥离变化层和稳定层的方式应对变化，
