架构师杂谈：角色、能力与日常

视频讲解：架构模式讲解《架构师杂谈：角色、能力与日常》：

https://www.bilibili.com/video/BV12dfBBvExe/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click&vd_source=a70e2c0cb9eb9efc930f60fc953984ca

问题

1）、架构师和初中高级开发有哪些区别？

2）、架构师应具备哪些能力？

3）、如何做一个系统的架构设计？

4）、架构师日常都会做哪些事情？

5）、架构师面试都会问哪些问题？

1、架构师的感官理解。

核心区别总结

|--------|-------------|-------------|--------------|--------------------------------------|
| 维度 | 初级开发 | 中级开发 | 高级开发 | 架构师 |
| 关注点颗粒度 | 功能实现，函数/类 | 模块/接口 | 子系统 | 全局把控整个业务线甚至整个公司的系统 |
| 典型任务 | 实现指定函数、修bug | 设计数据库、写接口文档 | 选框架、拆服务、性能压测 | 选技术栈、写架构文档、选设计模式、定好开发规范、拆团队、控风险 |
| 交付物 | 一个小需求的代码 | 可运行模块+文档 | 高可用子系统 | 一个业务线、或者一个公司的系统的稳定性、高可用、高扩展 |
| 出错影响 | 一个bug单 | 一个模块返工 | 一个子系统重构 | 整个公司系统三天两头崩溃，耗费大量时间和人力去填坑，造成严重的经济损失。 |
| 技术深度 | 会用框架 | 理解原理 | 能调优/扩展 | 能设计/选型/权衡 |
| 决策范围 | 自己代码 | 团队模块 | 技术方案 | 整体技术路线 |

总结："用全局视角，做能支撑业务长期发展的技术决策"

架构师也分为基础架构师和业务架构师

业务架构师

• 把业务 "翻译" 成可落地的技术语言

• 业务架构师不懂业务就等于失去核心价值，核心工作是 "向上对齐战略，向下拆解需求"，解决 "业务是什么、业务该怎么做、业务模块怎么拆" 的问题，避免技术开发偏离业务目标，也避免不同业务模块重复建设。

• 核心工作内容

  • 对接业务方，梳理企业整体业务战略，拆解为可落地的业务目标；

  • 分析核心业务场景（如电商的 "下单 - 支付 - 发货""），绘制端到端的业务流程，消除流程冗余和部门壁垒；

  • 对业务进行领域建模（如 DDD 领域驱动设计），拆分业务域 / 子域，定义各业务模块的边界和交互规则；

  • 输出标准化的业务架构文档，作为应用架构师、开发团队的开发依据，确保技术实现和业务需求一致；

  • 跟进业务迭代，优化业务架构，支撑新业务的快速落地。

基础架构师

搭建所有业务都能复用的 "技术高速公路" 基础架构师聚焦技术底层的通用性和稳定性，核心工作是 "造轮子、搭平台、定标准"，解决 "技术底座怎么建、怎么让所有业务系统跑得稳、跑得快、开发省成本" 的问题，避免各业务团队重复开发底层功能，同时保障系统的全局稳定性。

• 搭建企业通用技术基础设施：如云平台（阿里云 / 自建）、容器化（K8s）、分布式存储 / 数据库、消息中间件（RocketMQ/Kafka）等；

• 开发通用技术组件 / 平台：如统一认证平台、日志监控平台、接口网关、部署流水线（CI/CD）、配置中心等，让各业务团队直接复用；

• 制定企业技术规范和标准：如代码规范、数据库设计规范、接口规范、部署规范，确保各业务系统技术实现统一；

• 做技术底座的性能优化和容灾设计：如服务器集群部署、数据库主从同步、异地多活、限流熔断，保障系统高可用（如秒杀、车险高峰期不宕机）；

从职责重心看

• 普通开发者：接收任务 → 开发 → 测试 → 上线，任务闭环即可。

• 架构师：从需求诞生到系统退役，全程关注------

  上线前考虑扩展性，上线中监控指标，上线后复盘故障，还要主动挖掘技术债、推动架构演进。

生活场景比喻

建筑行业的建筑师类似于系统架构师

场景：你要盖一栋大楼。

• 普通程序员 ≈ 工人（砌砖、装电线、刷墙）

• 项目经理 ≈ 工地包工头（安排工期、协调资源）

• 系统架构师 ≈ 建筑师（画蓝图、决定结构、选材料、考虑承重、通风、逃生通道等）

架构师不亲自搬砖，但他决定了整栋楼能不能安全、高效、舒适地使用几十年。如果一开始设计错了，后期再怎么努力也很难补救。

观音菩萨类似于系统架构师

以电影里的角色为例：

观音菩萨属于架构师，产品经理是唐僧，猪八戒、沙僧是普通开发，孙悟空是属于资深开发。

2、架构师应具备哪些能力

• 有部分企业拿架构师来做普通开发的事情，比如要架构师去完成一个业务系统代码的编写，完成一个用户中心系统的编写；

• 有部分企业分工比较明确，架构师就做架构设计的工作，不写代码，就写文档，这个还真的有；

• 有部分企业需要架构师，但是架构师的工作也不是很多，所以也会去做一些核心开发的工作。

总得来说，架构师技术要全面、要深入，去解决日常非常棘手的问题，或者去写代码，你都需要做好，要不然有可能你会试用期都过不了，或者代码写得不好、疑难杂症解决不了，也会被非架构岗位的开发人员鄙视。

2.1、核心技术能力（Java 及相关生态）

1. 扎实的 Java 基础

• 深入理解 JVM（内存模型、GC 算法、类加载机制、JIT）

• 多线程与并发编程（线程池、锁优化、CAS、AQS、并发工具类）

• Java 性能调优（CPU、内存、IO 瓶颈分析与优化）

2. 主流框架与中间件深度掌握

• Spring 全家桶（Spring Framework、Spring Boot、Spring Cloud）

• 微服务治理（服务注册发现、配置中心、熔断限流、链路追踪）

• 消息中间件（Kafka、RocketMQ、RabbitMQ 的选型与高可用设计）

• 缓存系统（Redis 集群、缓存穿透/雪崩/击穿应对、多级缓存）

• 数据库与 ORM（MySQL 高可用、分库分表、MyBatis/Hibernate 优化）

3. 分布式系统设计能力

• 分布式理论（CAP、BASE、一致性算法 Paxos/Raft）

• 分布式事务（Seata、TCC、最终一致性方案）

• 服务拆分与边界划分（DDD 领域驱动设计实践）

4. 高并发与高性能架构

• 负载均衡策略（LVS/Nginx/网关层）

• 异步化与削峰填谷（消息队列、延迟任务）

• 读写分离、缓存预热、热点数据处理

• 压测与性能建模（JMeter、Arthas、SkyWalking）

5. 高可用与容灾能力

• 故障转移与自动恢复（集群、主从切换）

• 限流降级熔断（Sentinel、Hystrix）

• 多活/异地多活架构设计

• 监控告警体系（Prometheus + Grafana + ELK）

2.2、系统架构设计能力

1. 架构方法论

• 分层架构、微服务架构、各种架构模式。

• 架构演进路径（单体 → SOA → 微服务 → 云原生）

• 技术选型评估（成本、成熟度、社区、团队匹配度）

• 架构模式都有哪一些

2. 可扩展性与可维护性设计

• 模块解耦、接口契约、插件化设计

• 技术债管理与重构策略

• 自动化部署与 DevOps 流水线（CI/CD）

3. 安全性设计

• 认证授权（OAuth2、JWT、RBAC/ABAC）

• 数据安全（加密、脱敏、防泄漏）

• 防攻击能力（SQL 注入、XSS、CSRF、DDoS 防护）

2.3、工程与运维能力

1. 云原生与基础设施

• 容器化（Docker、Podman）

• 编排系统（Kubernetes）

• 云平台使用（AWS/Aliyun/Tencent Cloud 的 PaaS/SaaS 服务）

2. 可观测性

• 日志（ELK）

• 链路追踪（Tracing）

• 健康检查

2.4、软技能与综合素养

1. 业务理解与抽象能力

• 能将业务需求转化为技术方案

• 识别核心域与支撑域（结合 DDD）

• 平衡"快"与"稳"------短期交付 vs 长期架构健康

2. 沟通与影响力

• 向上管理：向技术总监/CTO 清晰表达架构决策

• 向下赋能：指导开发团队落地架构规范

• 跨部门协作：与产品、测试、运维高效协同

3. 技术前瞻性与学习能力

• 关注行业趋势（如 AI 工程化、低代码、WASM）

• 评估新技术是否值得引入（避免"为了新而新"）

4. 风险控制与决策能力

• 识别架构中的单点故障

• 制定回滚与应急预案

• 在不确定条件下做出合理技术决策

2.5、宽广的视野

• 技术的深度和广度

• 具备技术战略规划能力（3~5 年技术路线图）

• 其他知识的综合能力。

3、如何做一个系统的架构设计

3.1 先理解架构模式都有哪一些

|-------------|-----------------|------------------------------------------|-------------------------------------------|--------------------------------|-------------------------------|
| 分类维度 | 架构模式名称 | 别名 / 相关术语 | 核心思想 | 典型应用场景 | 备注 |
| 1. 控制与拓扑结构 | 中心化架构 | Centralized | 所有关键逻辑/状态由中心节点控制 | 传统 ERP、单点登录（SSO） | 易成性能瓶颈 |
| | 去中心化架构 | Decentralized | 节点对等，无单一控制点 | 区块链、P2P 文件共享 | 强调自治与容错 |
| | 客户端-服务器架构 | Client-Server | 客户端发起请求，服务器响应处理 | Web 应用、邮件系统 | 最基础的网络架构 |
| | 主从架构 | Master-Slave, Primary-Replica | 主节点负责写，从节点负责读或备份 | MySQL 主从、Redis 哨兵 | 区别于"主备"（Standby 不服务流量） |
| | P2P 架构 | Peer-to-Peer | 每个节点既是客户端又是服务器 | BitTorrent、区块链节点 | 原文"点对点模式" |
| | 混合架构 | Hybrid | 中心控制 + 边缘自治协同 | IoT、CDN、云边协同 | 现实中最常见形态 |
| | 多条带架构 | Multi-Stripe, 单元化多活, LDC | 按业务维度切分为多个独立"条带"，每条带自包含 | 支付宝、银行核心系统 | 高可用高级实践 |
| | 烟囱式架构（反模式） | Silo Architecture | 各系统独立建设，数据孤岛 | 遗留部门级系统 | 需通过中台/微服务重构 |
| 2. 部署与服务形态 | 单体架构 | Monolith | 所有功能打包为一个可部署单元 | 初创项目、内部工具 | 开发简单，扩展困难 |
| | 微服务架构 | Microservices | 拆分为独立部署、松耦合的服务 | 电商、SaaS 平台 | 需配套注册中心、网关、链路追踪 |
| | Serverless 架构 | FaaS / BaaS | 按需执行函数，无需管理服务器 | 事件处理、轻量 API | 成本按调用计费 |
| | 服务网格架构 | Service Mesh | 通过 Sidecar 代理管理服务通信 | Istio、Linkerd 场景 | 数据面与控制面分离 |
| | 插件化架构 | Plugin / Modular | 核心引擎 + 动态加载插件 | VS Code、浏览器扩展 | 支持热插拔与生态扩展 |
| 3. 数据与事件模型 | 事件驱动架构 | EDA | 组件通过异步事件通信 | 实时通知、订单履约 | 高解耦、最终一致性 |
| | CQRS | Command Query Responsibility Segregation | 读模型与写模型分离 | 高并发读写系统 | 常配合事件溯源 |
| | 事件溯源 | Event Sourcing | 状态由事件日志重建 | 金融交易、审计系统 | 可回溯任意历史状态 |
| | 流处理架构 | Stream Processing | 数据以连续流形式处理 | 实时风控、IoT 监控 | Kafka + Flink/Spark Streaming |
| | 数据网格 | Data Mesh | 数据作为产品，由领域团队自治 | 大型企业数据平台 | 新兴范式，打破中心化数仓 |
| 4. 领域与代码组织 | 分层架构 | n-Tier, Layered | 表现层 - 业务层 - 数据层分离 | 传统企业应用 | 原文"分层模式"，易跨层耦合 |
| | MVC 架构 | Model-View-Controller | 模型、视图、控制器分离 | Web 框架（Spring MVC、Rails） | 原文"MVC 模式" |
| | MVP / MVVM | Model-View-Presenter / ViewModel | 更强 UI 解耦 | Android（MVP）、Vue/Angular（MVVM） | 前端常用 |
| | 六边形架构 | Ports and Adapters | 核心业务与外部依赖解耦 | DDD 实践项目 | 适配器隔离数据库/UI/第三方 |
| | 洋葱架构 | Onion Architecture | 依赖由外向内，内层不依赖外层 | 复杂业务系统 | 与六边形思想相近 |
| | Clean 架构 | Clean Architecture | Entities → Use Cases → Interface Adapters | Robert C. Martin 推荐 | 强调依赖规则 |
| | 领域驱动设计（DDD） | Bounded Context, Aggregate, Entity | 以业务领域为核心，通过限界上下文划分系统边界，聚焦核心复杂性 | 复杂业务系统（如金融、电商、ERP） | 通常与六边形/洋葱/Clean 架构结合使用 |
| 5. 中介与通信机制 | 代理架构 | Broker, Mediator | 通过中介协调组件通信 | Kafka、RabbitMQ、服务注册中心 | 原文"代理模式" |
| | 事件总线 | Event Bus | 通过中央总线发布/订阅事件 | Android、GUI 框架、微服务 | 原文"事件总线模式" |
| | 管道-过滤器架构 | Pipes and Filters | 数据流经多个处理阶段 | 编译器、ETL、音视频处理 | 原文"管道-过滤器模式" |
| 6. 高可用与容灾 | 主备架构 | Active-Standby | 主节点服务，备节点待命切换 | 数据库高可用 | RTO 较高 |
| | 多活架构 | Active-Active, Multi-Region | 多节点同时提供读写服务 | 全球化 SaaS、支付系统 | 需解决数据冲突 |
| | 单元化架构 | Cell-Based, Sharding | 按用户/地域分片，每单元完整 | 超大规模系统 | 支撑"多条带"部署 |
| | 异地多活 | Geo-Redundant Multi-Active | 跨城市/国家多活部署 | 金融级核心系统 | 网络延迟是主要挑战 |
| 7. 前后端协作 | BFF | Backend For Frontend | 为不同前端定制专属后端 | App/Web/小程序共存 | 避免通用 API 无法满足多端 |
| | SSR / SSG / ISR | 服务端/静态/增量渲染 | 优化首屏加载与 SEO | Next.js、Nuxt.js 应用 | 现代前端架构演进 |
| 8. 租户与隔离模型 | 单租户架构 | Single-Tenant | 一套系统服务一个客户 | 定制化企业软件 | 成本高，隔离强 |
| | 多租户架构 | Multi-Tenancy | 一套系统服务多个客户 | Salesforce、钉钉、SaaS | 可按 DB/Schema/TenantId 隔离 |
| 9. AI 与专用系统 | 黑板架构 | Blackboard System | 多知识源协作求解问题 | 语音识别、医疗诊断 | 原文"黑板模式"，AI/专家系统专用 |
| | 解释器架构 | Interpreter System | 解析并执行专用语言（DSL） | SQL 引擎、规则引擎、脚本系统 | 原文"解释器模式"，非 GoF 设计模式 |
| 10. 网络流量方向 | 南北向架构 | North-South Traffic | 用户 ↔ 系统边界（入口/出口） | API 网关、防火墙、WAF | 关注外部安全与接入 |
| | 东西向架构 | East-West Traffic | 服务 ↔ 服务内部通信 | 微服务调用、Service Mesh | 关注内部治理与可观测性 |

3.1.1、模拟一个企业：好生活集团

三个业务线：

• 外卖配送平台 ------ "快送达"

  • 用户通过 App 下单点餐（如黄焖鸡、奶茶、烧烤）

  • 餐厅接单 → 骑手取餐 → 送到用户手中

  • 核心功能：下单、支付、骑手调度、订单跟踪

• 社区团购平台 ------ "邻里购"

  • 居民在微信群或小程序拼团买菜、水果、日用品

  • 第二天到小区自提点取货

  • 核心功能：开团、参团、库存管理、团长分佣

• 家政服务平台 ------ "安心帮"

  • 用户预约保洁、维修、老人陪护等上门服务

  • 平台派单给认证服务人员

  • 核心功能：预约、服务人员匹配、评价、结算

3.1.2、中心化架构

3.1.3、烟囱式架构

3.1.4、CQRS架构

CQRS 核心思想

• 命令（Command）：处理写操作（如下单、支付）

• 查询（Query）：处理读操作（如查看订单状态、骑手位置）

• 事件驱动：通过 Event 消息队列解耦系统组件

关键模块说明

|------|----------------------------------------------|
| 模块 | 职责 |
| 命令侧 | 执行所有变更操作，保证事务一致性，使用 MySQL 作为主数据源 |
| 查询侧 | 提供高性能读接口，基于缓存（Redis）和搜索引擎（ES）优化体验 |
| 事件总线 | 使用 RabbitMQ 或 RocketMQ 实现异步通知，确保最终一致性 |
| 数据同步 | 订单创建后 → 发布 OrderCreated 事件 → 查询侧监听并更新缓存/ES |

典型流程示例（以"用户下单"为例）

1. 用户在 App 中点击"下单"

2. 请求经 API 网关 → 到达命令侧的 OrderCmd

3. OrderCmd 创建订单（写入 MySQL），状态为 PENDING

4. 触发事件：publish("OrderCreated", orderId)

5. 查询侧监听到事件：

   • 更新 Redis 缓存中的订单状态

   • 写入 ES 用于搜索

6. 用户立即看到"订单已提交"，无需等待数据库同步

7. 支付成功后，触发 PaymentSuccess 事件 → 更新订单状态为 PAID

伪代码

1. 定义 Command 和 Query 对象

   // CreateOrderCommand.java
   public record CreateOrderCommand(
       String userId,
       String addressId,
       List<OrderItem> items,
       String bizType // "FOOD", "GROUP", "SERVICE"
   ) {}
   
   // GetOrderListQuery.java
   public record GetOrderListQuery(
       String userId,
       int page,
       int size
   ) {}

2. 定义 Handler 接口

   // CommandHandler.java
   public interface CommandHandler<C, R> {
       R handle(C command);
   }
   
   // QueryHandler.java
   public interface QueryHandler<Q, R> {
       R handle(Q query);
   }

3. 实现具体 Handler

创建订单命令处理器

// CreateOrderHandler.java
@Service
public class CreateOrderHandler implements CommandHandler<CreateOrderCommand, String> {

    @Autowired private OrderDomainService orderDomainService;
    @Autowired private UserClient userClient;
    @Autowired private PaymentClient paymentClient;
    @Autowired private ApplicationEventPublisher eventPublisher;

    @Override
    @Transactional
    public String handle(CreateOrderCommand cmd) {
        // 1. 获取用户地址
        Address addr = userClient.getAddress(cmd.userId(), cmd.addressId());

        // 2. 冻结金额
        boolean frozen = paymentClient.freezeAmount(cmd.userId(), calculateTotal(cmd.items()));
        if (!frozen) throw new PaymentException("余额不足");

        // 3. 创建订单（领域模型）
        Order order = Order.create(
            cmd.userId(),
            addr,
            cmd.items(),
            OrderStatus.PENDING,
            BizType.valueOf(cmd.bizType())
        );

        // 4. 持久化到写库
        orderRepository.save(order);

        // 5. 发布事件（供读模型同步）
        eventPublisher.publishEvent(new OrderCreatedEvent(order.getOrderId()));

        return order.getOrderId(); // 返回订单ID
    }
}

查询订单列表处理器

// GetOrderListHandler.java
@Service
public class GetOrderListHandler implements QueryHandler<GetOrderListQuery, PageResult<OrderView>> {

    @Autowired private OrderReadRepository orderReadRepository; // 读库 Repository

    @Override
    public PageResult<OrderView> handle(GetOrderListQuery query) {
        // 直接从 Redis 或 ES 查询视图模型
        return orderReadRepository.findOrdersByUserId(
            query.userId(),
            query.page(),
            query.size()
        );
    }
}

控制器（Controller）

@RestController
@RequestMapping("/api/write/")
public class OrderWriteController {

    @Autowired private CommandBus commandBus;   // 命令总线
    @Autowired private QueryBus queryBus;       // 查询总线

    // 写操作 → 走 Command
    @PostMapping("/orders")
    public ResponseEntity<String> createOrder(@RequestBody CreateOrderRequest req) {
        CreateOrderCommand cmd = new CreateOrderCommand(
            req.getUserId(),
            req.getAddressId(),
            req.getItems(),
            req.getBizType()
        );
        String orderId = commandBus.send(cmd); // 内部调用 CreateOrderHandler
        return ResponseEntity.ok(orderId);
    }
}

@RestController
@RequestMapping("/api/read/")
public class OrderReadController {

    @Autowired private CommandBus commandBus;   // 命令总线
    @Autowired private QueryBus queryBus;       // 查询总线

    // 读操作 → 走 Query
    @GetMapping("/orders")
    public PageResult<OrderView> getOrderList(
        @RequestParam String userId,
        @RequestParam(defaultValue = "0") int page,
        @RequestParam(defaultValue = "10") int size
    ) {
        GetOrderListQuery query = new GetOrderListQuery(userId, page, size);
        return queryBus.send(query); // 内部调用 GetOrderListHandler
    }
}

实现简易 CommandBus / QueryBus

@Component
public class SimpleCommandBus {
    private final Map<Class<?>, CommandHandler<?, ?>> handlers = new HashMap<>();

    public <C, R> R send(C command) {
        CommandHandler<C, R> handler = (CommandHandler<C, R>) handlers.get(command.getClass());
        if (handler == null) throw new IllegalArgumentException("No handler for " + command.getClass());
        return handler.handle(command);
    }

    // 在 Spring 启动时注册所有 Handler
    @PostConstruct
    public void init() {
        // 自动扫描所有 CommandHandler Bean 并注册
    }
}

---

关键设计原则总结

|------|-------------------------------------------------------|
| 原则 | 说明 |
| 单一职责 | 每个 Handler 只处理一个 Command/Query |
| 无状态 | Handler 是无状态的服务类，可被 Spring 管理 |
| 事务边界 | Command Handler 通常加 @Transactional，Query Handler 不加 |
| 读写分离 | 写入 MySQL，读取 Redis/ES |
| 事件驱动 | Command 成功后发布事件，更新读模型 |

技术选型建议

|--------|-------------------------------------|
| 组件 | 推荐技术 |
| 命令侧 | Spring Boot + JPA + MySQL |
| 查询侧 | Spring Data + Redis + Elasticsearch |
| 事件总线 | RabbitMQ / RocketMQ |
| API 网关 | Spring Cloud Gateway |
| 缓存 | Redis（热点数据） |
| 搜索 | Elasticsearch（订单搜索、商品推荐） |

与中心架构对比

|-------|-------------|-----------|
| 特性 | 中心化架构 | CQRS 架构 |
| 读写性能 | 一体，受限于单一数据库 | 分离，可独立扩展 |
| 扩展性 | 有限 | 高 |
| 一致性 | 强一致性 | 最终一致性 |
| 开发复杂度 | 低 | 中高（需事件驱动） |
| 适用场景 | 初期快速上线 | 高并发、复杂业务 |

3.1.5、单体架构

3.1.6、多条带架构Multi-Stripe

什么是"多条带架构"？

🔹 核心思想

• 将整个系统按用户维度（如用户 ID、手机号、城市）水平切分为 N 个"条带"（Stripe）

• 每个条带是完全自包含的单元：包含完整的应用 + 数据库 + 缓存 + MQ

• 用户请求始终路由到其所属条带，实现数据隔离与故障隔离

🔹 优势

|---------|-----------------|
| 优势 | 说明 |
| 无限水平扩展 | 加机器 = 加条带 |
| 故障隔离 | 一个条带宕机，不影响其他用户 |
| 异地多活友好 | 每个条带可部署在不同城市 |
| 简化分布式事务 | 90% 以上操作在单条带内完成 |

---

生活集团的多条带划分策略

我们按 用户 ID 的哈希值 划分条带（也可按城市、手机号前缀等）：

条带 0: user_id % 4 == 0 → 条带 A
条带 1: user_id % 4 == 1 → 条带 B
条带 2: user_id % 4 == 2 → 条带 C
条带 3: user_id % 4 == 3 → 条带 D

每个条带内部包含：

• 完整的业务服务（快送达、邻里购、安心帮）

• 独立的 MySQL、Redis、RabbitMQ

• 独立的 API 网关副本

---

多条带架构图

关键组件说明

1. 全局流量调度器（Global Router）

• 功能：根据 user_id 计算所属条带

• 实现方式：

  • 前端 SDK：App 内置路由逻辑

  • 智能 DNS：返回对应条带的 VIP

  • 统一网关：如 Spring Cloud Gateway + 自定义路由规则

2. 条带内自包含

• 每个条带拥有：

  • 完整的业务逻辑（无需跨条带调用）

  • 独立数据库（避免跨库 JOIN）

  • 独立缓存（Redis 实例隔离）

  • 独立消息队列（避免消息堆积影响全局）

3. 跨条带场景处理

|----------------|--------------------------------|
| 场景 | 解决方案 |
| 团长开团（用户来自不同条带） | 团长所在条带作为"主条带"，其他用户请求代理到该条带 |
| 全局报表 | 通过 数据同步（Binlog + Flink）汇总到数据仓库 |
| 客服查单 | 运营后台走 全局只读视图，聚合各条带数据 |

部署架构

---

与中心化架构对比

|-------|----------|-----------|------------------|
| 维度 | 中心化架构 | 微服务架构 | 多条带架构 |
| 扩展性 | 有限（垂直扩展） | 中（服务级扩缩容） | 极高（条带级无限扩展） |
| 故障影响 | 全局崩溃 | 单服务故障 | 单条带故障，仅影响 25% 用户 |
| 数据一致性 | 强一致 | 最终一致 | 条带内强一致，跨条带最终一致 |
| 运维复杂度 | 低 | 中 | 高（需自动化调度） |
| 适用阶段 | 初创期 | 成长期 | 超大规模（千万级 DAU） |

---

说明：如果你现在要设计一个新的系统、或者要重构一个系统，你要考虑当前的架构、当前的痛点，解决方案是什么？架构模式是死的，不同的企业、不同的场景需要灵活使用，目的就是解决痛点，就比如说招式是死的，人是活的，能打败对手就是最好的武功。

我们要做的是把一件事情做得天衣无缝，当然，最终结果还是可能会出现一些问题的，只是我们做的时候要考虑周全。架构要匹配当前公司的业务情形，没有一个完美的架构模式可以适用于所有的系统。

3.2 架构设计文档的编写

很多人对"写文档"有天然抵触------觉得是形式主义、浪费时间。但是没有文档的架构，等于没有架构。

代码会变，人员会走，只有清晰的架构文档能沉淀系统的核心设计思想，成为团队共识的"锚点"。

架构设计文档在不同的企业有不同的格式，不过基本上都要包括以下内容：

https://blog.csdn.net/congzi1984/article/details/158321057?spm=1011.2415.3001.5331

1、背景、目的、概述

2、场景说明、需求说明

3、架构设计

3.1）、总体架构

3.2）、业务架构

3.3）、应用架构

企业级应用架构：

单个系统的应用架构：

3.4）、技术架构

3.5）、网络架构

3.6）、部署架构

4、微服务设计

4.1）、微服务功能边界

5、数据库设计

6、成本与收益估算

7、版本演进计划

4、架构师日常都会做哪些事情

以上的方法论、需要掌握的技术大家都懂，那么真正有一个项目交给你了，你作为一个架构师需要做哪些工作呢？

架构师一大半的时间都是在拉通会议、沟通各种事情。剩下的时间就是写文档和写代码了。

1）、架构设计和开发：需求分析、需求评审、部分或者完整的产品设计、架构设计、开发。比如：领导指出了现在业务上的一个痛点，那么接下来你就开始全方位调研这个痛点的背景、跟相关部门沟通这些痛点的场景，然后你就要开始思考这个痛点的解决方案；接下来你形成一个初步的技术可行性方案，有时还要做一个实现demo，然后你拿着这个方案，拉起会议，跟领导阐述这个方案，领导认可以后；接下来你就开始做这个方案的产品设计、系统架构设计。有些公司可能还需要做指导开发的系统设计、概要设计、详细设计。

2）、自我驱动：自己主动去发现问题，挖掘需求，不断提升系统稳定性。。。比如：你观察到系统的响应越来越慢了、观察到数据量指数增长，很快就会引起生产问题了，开发人员的代码质量越来越低了，等等。。各种各样的问题，发现问题了，你就要跟领导反馈，让领导知道这个问题，然后去解决这个问题。

3）、沟通：对上、对下、平级、跨部门的沟通能力

4）、项目的推动落地：比如：领导提出一个痛点，你需要拉通相关的业务部门沟通背景、需求，跟领导沟通增加人力，推动开发、测试、上线，以及上线后要推动业务部门去使用，不断迭代。

5）、文档：比如写需求分析文档、概要设计文档、详细设计文档、系统设计文档、架构设计文档、调研文档等等，都需要文档去说明清楚。

6）、运维：比如：K8S的运维、容器的操作、线上问题的查找，比如使用arthas查找哪些接口的响应时间过高，这些都需要运维知识。

7）、新技术调研：比如：MYSQL升级到分布式数据库、使用AI建立智能客服系统。

8）、管理团队：比如：团队中出现一些不好的风气、团队经常出现项目延期。

9）、解决各种疑难杂症、棘手问题：比如：网关在高峰期响应时间变长，架构问题导致大量的重复造轮子。

10）、线上系统稳定性关注与处理：比如：

5、架构师面试都会问哪些问题

不同公司有不同的要求，基础架构师与业务架构师有不同的问题倾向。

有些公司对于架构师和高级开发的界限划分的不是很明显，有些就比较明显。

一般架构师面试会有至少3轮面试，面试4、5轮的较多，比如1面是公司的架构师的初面，初面过了以后，下一面就是技术总监或者部门领导面试，三面可能还会有个跟这岗位的相关业务领导或者技术领导的面试，四面一般是会有个高层面试，这一面一般不会问技术相关问题，而是看眼缘，看你有没有气场，进来后能不能镇得住各种人，看你对公司的了解、认可度以及长期规划等。

5.1 你的技术深度与广度

就是针对公司的要求、面试官本身的理解，对技术深度和广度的提问，

比如问你工作中遇到哪些问题，你是怎么解决的。这是你就要挑一些有技术深度的场景来回答，比如一次OOM的排查过程、比如系统存在的一些架构问题你是如何解决的。

5.2 你的架构设计能力

比如要你设计一个什么什么样的系统，一般这个系统的背景是海量数据，要求高并发的。然后问你要如何设计，为什么这么设计。这时你就需要在极短时间内，大脑迅速思考。你的回答要清晰有条理。

5.3 你的沟通表达能力

这个从你全程的面试过程中就可以得出结论，说话吞吞吐吐，一堆废话，说不到重点，基本上不到一分钟就直接pass掉。

也可能会问你在遇到一些问题时，如何跟下级、平级、上级沟通。

5.4 你的团队管理能力

比如问你一个团队有一个经常性唱反调的同事，你应该需要怎么处理。

5.5 你的思维敏捷

这个通常是从你的面试过程中的沟通表达能力观察的，也会问你一个实际的场景，让你迅速给出解决方案，这时你要回答重点，不要说其他无关紧要的东西，比如你说解决方案有两种，方案1：第一步，第二步这样清晰的回答。

5.6 大型系统的设计开发经验

一般就是问你：你认为最有代表性的项目，然后基于这个项目深入的分析，比如在海量数据的背景下，怎么实现数据的快速查找，怎么实现系统的高并发的。