分布式系统架构理论与组件
在计算机发展的早期,一直都是集中式计算,计算能力依赖大型计算机。随着互联网的发展,有些业务需要巨大的计算能力才能完成,而集中式计算无法满足要求,大型计算机的价格也非常昂贵。分布式计算将任务分解成更小的部分,分配给多台计算机处理,这样可以节约整体计算时间,大大提高计算效率。互联网大型网站往往面临高并发访问、海量数据处理等问题,必须保证系统高可用、易伸缩等等。分布式架构采用多台机器协同工作,动态伸缩容量,使用冗余节点来消除单点故障,提高系统可用性。
在计算机发展的早期,一直都是集中式计算,计算能力依赖大型计算机。随着互联网的发展,有些业务需要巨大的计算能力才能完成,而集中式计算无法满足要求,大型计算机的价格也非常昂贵。分布式计算将任务分解成更小的部分,分配给多台计算机处理,这样可以节约整体计算时间,大大提高计算效率。互联网大型网站往往面临高并发访问、海量数据处理等问题,必须保证系统高可用、易伸缩等等。分布式架构采用多台机器协同工作,动态伸缩容量,使用冗余节点来消除单点故障,提高系统可用性。
关系型数据库如MySQL的单机并发能力很弱,高并发下表字段的加减操作,可能出现幻读。电商的秒杀活动典型的高并发减库存场景,这类问题有三种优化性能的思路:1. 异步处理减库存,而不是同步。2. 在内存中操作减库存。3. 分布式处理,分摊压力。
过程化编程是将带解决问题的解决方案抽象为一系列概念化的步骤。通过编程的方法将这些步骤转化成程序指令集(算法),而这些指令按照一定的顺序排列,用来说明如何执行一个任务或解决一个问题。程序员必须要知道程序要完成什么,并且告诉计算机如何进行所需的计算工作,包括每个细节操作。
当单服务器的性能无法满足业务需求时,就需要把多台服务器组成集群系统提高整体的处理性能。我们要使用统一的流量入口来对外提供服务,本质上就是需要一个流量调度器,通过均衡的算法,将用户请求流量均衡地分发到集群中不同的服务器上
Nginx是一款高性能的HTTP和反向代理服务器,能够选择高效的epoll、kqueue、eventport最为网络I/O模型,在高连接并发的情况下,能够支持高达5万个并发连接数的响应,而内存、CPU等系统资源消耗却非常低,运行非常稳定。Redis是一款开源的内存数据结构存储,用作数据库、分布式缓存、消息中间件,支持多种数据结构。Redis内置了主从复制、事务以及不同级别的持久化功能,并通过Sentinel和自动分区的Cluster提供了高可用性。
谈谈架构师的职责;以前的研发流程是怎么样的?如果你来设计研发流程,能否提高效率和质量;系统设计文档包括哪些内容。
严格来说,我算是全栈开发者,不是用Node.js通吃的伪全栈,而是掌握了HTML、CSS、JavaScript / JQuery、Vue、Android以及Java技术体系的真全栈。我并不是跟大家吹嘘自己技多不压身,因为掌握前端技术完全是生活所迫。如果可以选,我宁愿把花在JavaScript的时间用去学习Java。