编码也需要架构思维

架构是各种场景&方案的积累，应用和平衡

问题点

1. 引入新工具或者方案解决问题，却没有考虑到新工具和方案的弊端

2. 性能问题编码前考虑较少，更多部分放在编码后专项解决

3. 编码面向当下需求，而非解决抽象问题

原因分析

1. 人为主观因素，比如：态度消极，得过且过 等。 排除这种原因

2. 对新工具和方案理解不完整，知其然不知其所以然

3. 非功能性需求应该在伴随着系统开发的每个阶段

4. 系统需解决一类问题，而某个问题

解决办法

1. 沉淀新工具和新方案，对典型场景的解决方案进行总结

2. 系统学习和总结容量设计，性能分析和优化思路

3. 如果不是面对一个概念，那么只是解决一个问题，而非一类问题

数据存储

• 用途：数据存储是算法的基础，合适的存储可以简化算法和提升交互性能

• 分类：关系型横表，关系型纵表，列式数据库，文档型数据库，时序数据库等

• 关系数据库横表：宽表和数据冗余解决join的性能问题；乐观锁和悲观锁解决分布式数据处理一致性问题；主从读写分离；横向拆分（如：按照时间维度拆分）；纵向拆分（属性冷热不同，基本信息和更多信息）

负载均衡

• 用途：解决单点不可靠问题

• 分类：DNS轮询，F5硬件负载均衡，Nginx/Getway软件负载均衡，http调用第三方服务负载均衡，调用第三方中间件的负载均衡，调用DB连接的负载均衡

• 涉及问题：分流算法（轮询，hash）； 存活检测

缓存：

• 用途：热点数据的访问效率

• 分类：CDN静态文件缓存；Nginx缓存；服务内缓存；缓存中间件；ORM缓存

• 涉及问题：预热/冷启动，穿透（访问没有的数据，布隆过滤器），击穿（热点数据过期，差异化过期时间），雪崩（大量热点数据同时过期导致DB负担增加），命中率，数据一致性（更新和淘汰策略），缓存展示和运维

MQ消息队列

• 用途：解耦，解决组件间处理速度不一致问题

• 发送消息类型：异步发送消息（不可靠）； 事务消息（同步等待MQ持久化）； 消费后回调； 广播消息（所有Customer都可消费）

• 消费消息类型：及时消费；延迟消费（延迟消息）； 顺序消息（消费和生成顺序一致）

• 涉及问题：消息去重；处理消息幂等

分布式：

• 用途：解决单点故障，单点容量问题

• 组件分类：网关，服务治理（服务注册和发现，Eureka ），ID生成器（重复，有序），负载均衡

• 典型问题：分布式事务数据一致性问题；分布式锁（等待，有序，过期时间）；服务拆分依据（DDD）； 部署灰度升级问题（DB升级和服务灰度升级，向前兼容）；定时任务； MyCAT&动态数据源

• 工具：日志收集ELK；链路追踪；

典型场景和方案

• 权限控制方案：RBAC模型（用户--角色--权限）；SSO单点登录；OAuth2

• 流控方案：令牌桶（Token bucket)

• 摘要算法：保证数据没有被篡改，MD5算法，单向不可逆；

• 短网址系统

• 工作流&状态机设计和使用：

• 异步替换同步方案：

• 站内消息：webSocket

• 秒杀场景

• 批量处理和流处理

• 站内检索：MySQL like；索引；ES

• 日志收集：单系统写日志（1S写一次/1M写一次）；ELK

• 即时消息