InfoQ出品的《阿里巴巴技术迷你书
》,里面介绍了许多阿里巴巴的案例,对架构理解有很强的帮助,建议大家阅读,开阔视野,提升境界。
(一)陶勇谈海量数据技术架构
1.数据需要从集中式走向分布式,实现水平拆分
2.大量数据支撑策略:1.压力分摊,集中转分布;2.多种存储方案(核心数据存oracle,做RAC;大表存mysql集群;弱关系数据KV-Store)
3.数据同步的三套产品:Erosa:Bin-log解析;Eromanga:增量数据发布订阅;Otter:数据双向同步
4.缓存需要注意的两点:1.切分粒度;2.生命周期,数据有效期
(二)潘磊谈阿里巴巴国际空间站
1.一般网站后台数据架构:数据库+搜索引擎+存储,让系统小型化,让读系统依附一些可线性扩展的cache,写系统集中到oracle或mysql上。
2.数据扩容问题解决思路:对数据进行水平拆分和垂直拆分,上端提供一致的访问手段自动进行路由,下端屏蔽对具体数据库的依赖。
3.成为一个真正的架构师:热爱技术,专研遇到的问题,成为行业的业务专家,善于学习书本知识和别人交流,针对薄弱环节系统性学习,勤于实践。
4.成为一个架构师,他必须要关心技术的所有外延,比如说操作系统、网络、存储,甚至数据库,所有关联到的东西。作为一个架构师,应该去全面的掌握问题,当然深度你可以根据应用的场景,可能会因场景而异,或者因人而异。
(三)潘磊谈阿里巴巴国际空间站
1.notify的
核心特性是: 提供事务支持、不保证消息顺序、消息可能会重复、
推模型
2.RocketQ(MetaQ) 主要面向消息有序的场景,能够提供更大的消息堆积能力
3.Notify主要面向需要更加安全可靠地交易类场景,无序,推模式
4.无状态节点可以任意扩容,通过随机算法或轮询的方式,有状态节点使用hash或tree做一层映射,同时需要考虑用数据扩容及迁移工具来配合节点扩容时的数据迁移。
(四)跨境网站的优化与挑战
1.
建立性能基线系统,基线系统是对性能的关键指标,
如DNS解析时间, StartRender、首屏加载时间、 Full load时间、服务端响应时间、应用
峰值QPS建立了基线,当超过基线的20%,系统会报警到相关页面的负责人这里,负责
人会关注并修复问题。
2.建立性能诊断系统,前端模拟浏览器行为,监控影像性能的因素,
例如请求数、 Dom节点数、 html大小、图片大小和数量。
3.阿里前端优化实践经验:
- 减少http请求是非常有效的措施
- 减少重定向
- 预加载
- 尽量减少cookie的大小
- 延时加载
- Ajax异步化减少DOM的节点数,加快渲染时间, first byte时间
- CDN加速,加长资源过期时间,减少回源
- DNS预解析
- js不要放在头部阻塞浏览器并行渲染
4.确定优化重点和关键指标,建立长期的优化跟踪机制和完善的配套性能诊断体系
(五)淘宝交易系统演进
1.
从单一整合功能的系统--->按技术服务拆分,通过服务框架发布查找服务--->引入消息框架解决高并发的处理问题--->将技术能力下沉到平台,支持上面的应用--->按业务将业务模块化,通过业务规则的灵活组合实现业务扩展
2.高质量的交易系统的7个特点:
- 第一,通过服务治理,把业务规则从原有功能中剥离,明确各个服务所提供功能的完备性及独立性,从系统边界上确保功能之间无耦合。
- 第二,通过集中式的业务规则管控,保证交易全链路的业务规则统一及业务规则灵活可配置。
- 第三,通过标准化的交易框架及组件化设计,保证服务在交易平台快速接入。
- 第四,通过异步并行及容错,提升系统响应速度,减少单点服务故障导致的整体不稳定。
- 第五,通过开关及预案机制,保证代码的兼容性发布,业务降级容错。
- 第六,通过流量管控,防止雪崩,保证在正常情况或者某个服务集群能力波动时,整个交易系统不被压垮。
- 第七,通过在前端应用中做前后端解耦,通过约定的数据模型,前端开发只负责页面展示和交互,实现前端、后端的并行开发,也使得不同终端的自适应可以以较低成本实现。
3.应对交易洪峰:流量管控机制,超出服务能力的请求拒绝,同时引导用户到静态化的页面上去
(六)蔡学镛谈CEP
1.衡量CEP功能的两个因素:EPL语言和分析引擎的效率