单元化架构:驱动敏捷创新的系统拆解之道
单元化架构是一种通过业务逻辑或技术逻辑,将系统划分为多个独立的单元(或模块)来进行设计、开发、部署和运维的架构模式。它不仅增强系统的模块化和分布式特性,还能带来更强的系统扩展性和容错能力。
一、什么是单元化架构
单元化架构是一种将系统按业务逻辑或技术逻辑划分为多个相对独立的“单元”(或模块)来进行设计、开发、部署和运维的架构模式。每个单元可以看作一个小型的子系统,独立承担一个具体的业务功能(如用户管理、订单处理、库存管理等),并在技术上实现自治。单元化架构通常与微服务架构、领域驱动设计(DDD)等概念结合使用。
单元化架构的关键特点
- 独立性:每个单元独立开发、测试、部署和运维,具有高度的自治性。
- 边界清晰:单元间业务和数据边界明确,通常不会直接访问对方数据库。
- 松耦合:各单元间通过API、消息队列等方式通信,避免数据和逻辑的直接耦合。
- 灵活部署:可以独立扩展、升级单元,不影响其他单元运行。
二、为什么需要单元化架构
在系统复杂性、业务增长和快速迭代需求增多的情况下,传统的单体架构难以适应需求。单元化架构的引入可以帮助解决以下问题:
-
应对系统复杂性和业务增长
- 随着系统规模和业务复杂性增长,单体架构中的模块之间高度耦合,修改一个模块可能影响整个系统,开发和运维难度大增。
- 单元化架构通过独立单元将复杂系统解耦,提升模块化和维护性,便于应对复杂业务的快速增长。
稳定之道:服务器架构治理的核心方法与策略
随着信息技术依赖程度的加深,服务器架构的稳定性、安全性和可扩展性成为关键。服务器架构治理不仅是技术问题,更是确保业务连续性和提升企业竞争力的重要措施。本文将从核心方法和策略入手,探讨如何构建稳定可靠的服务器架构治理体系。
一、制定标准化的架构治理框架
服务器架构治理需要建立标准化的框架,以确保架构的各个方面在实施过程中保持一致性。
- 标准化配置:定义服务器的硬件和软件标准配置,包括操作系统、网络设置、安全防护措施等。标准化的配置文件和文档将使服务器架构具备更高的一致性和可维护性。
- 角色与权限划分:服务器治理需要清晰的权限划分。确保不同角色(如系统管理员、开发人员、数据库管理员等)拥有相应的访问控制,防止不必要的权限过大带来的风险。
- 变更管理流程:设立架构变更的审批流程,确保架构的任何调整都有合理的规划和风险评估。变更流程需要明确制定,避免因随意更改导致系统不稳定。
通过标准化和文档化的治理框架,能够为服务器架构奠定稳定和统一的基础。
二、架构设计原则:模块化与高可用性
1. 模块化设计
模块化架构可以让服务器功能模块化,使系统具备更好的可扩展性和维护性。常见的做法包括:
架构设计中如何高效的实现接口幂等,通用的设计方案和解决方式
在架构设计中,实现接口幂等性(Idempotence)是为了保证在网络请求重试等情况下,接口的多次调用不会产生副作用。以下是一些通用的设计方案和解决方法,并对它们的优缺点进行比较:1. 幂等键(Idempotency Key)
描述:
客户端生成一个唯一的幂等键,并在请求中携带。
服务器端使用这个幂等键来检查是否已经处理过该请求。
优点:
简单易实现,适用于需要保证请求唯一性的场景。
客户端控制幂等键,方便重试机制。
缺点:
需要客户端实现幂等键生成逻辑。
幂等键存储需要占用服务器存储资源。
适用场景:
金融交易、订单处理等需要确保操作唯一性的系统。
高性能服务器架构思路
在服务器端程序开发领域,性能问题一直是备受关注的重点。业界有大量的框架、组件、类库都是以性能为卖点而广为人知。然而,服务器端程序在性能问题上应该有何种基本思路,这个却很少被这些项目的文档提及。本文正式希望介绍服务器端解决性能问题的基本策略和经典实践,并分为几个部分来说明:
1. 缓存策略的概念和实例
2.缓存策略的难点:不同特点的缓存数据的清理机制
3.分布策略的概念和实例
4.分布策略的难点:共享数据安全性与代码复杂度的平衡
缓存
缓存策略的概念
我们提到服务器端性能问题的时候,往往会混淆不清。因为当我们访问一个服务器时,出现服务卡住不能得到数据,就会认为是“性能问题”。但是实际上这个性能问题可能是有不同的原因,表现出来都是针对客户请求的延迟很长甚至中断。我们来看看这些原因有哪些:第一个是所谓并发数不足,也就是同时请求的客户过多,导致超过容纳能力的客户被拒绝服务,这种情况往往会因为服务器内存耗尽而导致的;第二个是处理延迟过长,也就是有一些客户的请求处理时间已经超过用户可以忍受的长度,这种情况常常表现为CPU占用满额100%。
系统架构设计理论与原则、负载均衡及高可用系统设计速记速记
一、系统架构设计理论与原则这里主要介绍几种常见的架构设计理论和原则,常见于大中型互联系统架构设计。
(一)、CAP理论
1、什么是CAP
著名的CAP理论是由Brewer提出的,所谓CAP,即一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition Tolerance)。
(1)、Consistency(一致性):更新操作成功并返回客户端完成后,分布式的所有节点在同一时间的数据完全一致(All nodes see the same data at the same time)。
这里的一致性,一定要和传统的RDBMS中的事务一致性区分开。
在传统的RDBMS中,事务具有ACID4个属性,即原子性(Atomicity),一致性(Consistency),隔离性(Isolation)和持久性(Durable)。
ACID是关系型数据库的最基本原则,遵循ACID原则强调一致性,对成本要求很高,对性能影响很大。
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