一套就基本够用的web技术架构

一、前言

 在大中型web系统中，有没有一套就基本够用的web技术架构。显然是有的。一般的web

系统都是基于spring框架构建的，包括springCloud全家桶，还有各个大公司封装的一些架构。比如阿里的Dubbo系统，腾讯的架构，百度的架构。这些都属于超大型系统架构，架构师们搭建的这些架构不仅能满足本公司的系统开发，还可以封装出产品卖与其他公司。但是对于小型，或者中大型系统而言，复杂没那么高，有些基本的架构基本能满足业务系统的开发。

二、一套就够用的web技术架构

1、 web系统后端架构

2、数据处理经典架构

基本的大中型公司只要按照这这套系统进行建设，目前可以完全满足业务系统的开发。剩下的就是招聘对应的软件人才。 

三、web技术架构演进过程

超大型Web技术架构的演进过程可以大致分为以下几个阶段：

1. 单机构建网站阶段：在这个阶段，网站通常由一台服务器来承载所有的应用程序和数据库。这种方式的优点是简单易行，但随着用户量和数据量的增长，性能和可扩展性问题逐渐显现。
2. 应用与数据库分离阶段：为了解决单机构建网站阶段的性能瓶颈，将应用和数据库部署在不同的服务器上，实现负载均衡，提高网站的并发处理能力。
3. 垂直扩展阶段：当网站流量持续增长，单台服务器无法满足需求时，采取垂直扩展的方式，增加服务器的硬件配置，如增加CPU、内存等资源，以提高网站的并发处理能力。但这种方式成本较高，存在硬件瓶颈。
4. 横向扩展阶段：当垂直扩展无法满足需求时，开始采用横向扩展的方式。通过增加服务器数量，将负载分摊到多台服务器上，提高系统的并发处理能力和可用性。这需要采用负载均衡、缓存、数据库读写分离等技术来解决数据一致性和负载均衡的问题。
5. 微服务架构阶段：随着服务数量的不断增加，单一应用变得庞大而复杂，难以维护和扩展。此时可以采用微服务架构，将应用拆分成多个小型服务，每个服务独立部署和扩展，降低应用的耦合度和复杂度。微服务架构可以提高系统的可维护性和可扩展性。
6. 分布式架构阶段：随着业务的发展和系统规模的扩大，甚至跨越地域和数据中心，采用分布式架构是必要的。分布式架构将应用和数据分布到多个数据中心或地域，以提高系统的可用性和容灾能力。这需要解决分布式事务、数据一致性和网络延迟等问题。
7. 服务网格化阶段：在分布式架构的基础上，服务网格化进一步提高了系统的可维护性和安全性。通过服务网格，可以对服务的访问进行统一管理和控制，实现服务的自动路由、限流、熔断和监控等功能。

 四、web系统研发人员搭配

Web系统研发人员的搭配根据项目的需求和规模有所不同，但通常需要以下角色的专业人员：

1. 项目经理：负责整个项目的计划、组织、领导和监控，确保项目按期、按质、按预算完成。
2. 需求分析师：负责与利益相关者沟通，理解并分析系统的需求，编写需求规格说明书。
3. 系统架构师：负责设计系统的整体架构，包括技术架构、数据架构和安全架构等，确保系统能够满足需求并具备良好的扩展性和可维护性。
4. 前端开发工程师：负责Web界面的设计和开发，包括HTML、CSS、JavaScript等前端技术的实现。
5. 后端开发工程师：负责服务器端的开发和维护，包括后端框架、数据库设计和开发、API设计和开发等。
6. 测试工程师：负责制定测试计划和测试用例，执行测试并编写测试报告，确保系统的质量和稳定性。
7. 运维工程师：负责系统的部署、维护和监控，确保系统的高可用性和稳定性。
8. 数据库管理员：负责数据库的设计、备份、恢复和管理，保证数据库的安全和稳定性。
9. 安全工程师：负责系统的安全设计和安全漏洞的检测，确保系统的安全性。

以上是Web系统研发中常见的角色，根据项目需求和规模，可能还需要其他专业的角色，如UI设计师、用户体验师等。在实际项目中，人员的搭配应根据实际情况进行合理配置，确保项目的顺利进行。

五、目前流行 web技术栈

1. 微服务架构：随着业务复杂度的增加，单一应用变得庞大而复杂，难以维护和扩展。微服务架构可以将应用拆分成多个小型服务，每个服务独立部署和扩展，降低应用的耦合度和复杂度。Spring Cloud、Dubbo等是常见的微服务架构框架。
2. 容器化技术：容器化技术如Docker和Kubernetes可以帮助开发人员快速部署和管理微服务。容器化技术可以提供轻量级的隔离环境，提高应用的可靠性和可维护性。
3. 前端框架：React、Vue和Angular等前端框架可以帮助开发人员快速构建用户界面，提高开发效率和可维护性。
4. 消息队列：消息队列如Kafka、RabbitMQ等可以帮助解耦系统中的服务和组件，提高系统的可扩展性和可靠性。
5. 缓存技术：Redis、Memcached等缓存技术可以减少数据库的负载，提高系统的响应速度和并发处理能力。
6. 搜索引擎：Elasticsearch、Solr等搜索引擎可以帮助开发人员快速查询和处理大量数据。
7. 分布式数据库：如Cassandra、Couchbase等分布式数据库可以提高数据库的可扩展性和容错能力。
8. 大数据技术：如Hadoop、Spark等大数据技术可以帮助处理和分析大规模数据。