使用“微服务+云架构”轻松应对系统扩容!

简介: 不知道大家打开本文,有没有留意文章所在的分类节点:云计算。其实我的本意,是要将微服务跟云架构归类在一起。因为他们都有着一个相同的存在目的:方便扩容!  扩容。对于遇到过系统瓶颈,需要扩容的系统,恭喜你,你的系统一定是快速发展,遇到了访问量上升的情况!【云架构,系统扩容案例】先说下我个人的经历:我是做GPS防盗器系统的,硬件需要给后台服务器回发数据,所以硬件产品销售的越好,我的系统就需要面对越来越多的压力挑战。

不知道大家打开本文,有没有留意文章所在的分类节点:云计算。其实我的本意,是要将微服务跟云架构归类在一起。因为他们都有着一个相同的存在目的:方便扩容!  

扩容。对于遇到过系统瓶颈,需要扩容的系统,恭喜你,你的系统一定是快速发展,遇到了访问量上升的情况!


【云架构,系统扩容案例】

先说下我个人的经历:我是做GPS防盗器系统的,硬件需要给后台服务器回发数据,所以硬件产品销售的越好,我的系统就需要面对越来越多的压力挑战。感谢经历了这样的一个过程,让我深刻意识到了系统扩容架构设计的巨大价值。我的项目里,经历过这么三个阶段:

第一阶段:单机阶段

单机应用,单进程应用,事实证明只能承载几百设备并发。

通过改造多线程,IOCP设计模型,可以承载20000以上的并发

瓶颈点:难以突破单机应用的并发能力,每次遇到难点都得重构。在我的案例里,就是可以增加到30000负载,增加不到50000万负载!

第二阶段:手动拆分多服务器阶段

手动分布式分离设计,网站,socket接收程序,缓存,数据库,使用自建机房独立运行。事实证明,可以承载几十万设备并发

瓶颈点:自建机房防火墙设备有并发数限制,CISCO ASA 5515防火墙最大允许25万连接。

第三阶段:云架构阶段

云架构设计,通过修改系统,实现自动扩容。这个时候,客户端设备数再多也没事,因为阿里云SLB之后的ECS服务器数量可以随时添加和减少,目前已经达到了100多万的设备并发连接无压力。

瓶颈点:仅限于我,将来数据库压力还需要进一步优化,但是目前并发设备数上百万毫无压力,不过阿里云的分布式数据库DRDS似乎也能解决我的难点。


【微服务,模块化应用案例】

我的案例下,重点解释了云架构的作用,没有重点介绍微服务的作用。但是实际上,在几次改造过程中,已经使用了一点点微服务的功能:

模块化功能,刚才我的案例都是基于整体系统拆分,实际上还有个优化空间就是改造成微服务。“微服务应用”举例:

登录系统功能:目前同时登陆用户最多也就几百人。登陆功能代码跟着网站整体发布,负载均衡下需要一下子维护起来一下子更新几十台web机器,显然太多余。如果登陆功能这个“微服务”组件单独发布,那么只用2台web机器(“登录功能专用服务器”)专门负载登陆功能戳戳有余。将来这部分系统压力增加,只需要增加一台“登陆服务器”即可。

查询定位功能:每个人的定位页面都在高频率刷新访问,虽然只有几百人登陆,但是造成的访问次数却高达上万次。怎么办?专门拿出十几台web服务器,用于“定位查询服务器”。这样,如果监控到定位功能有问题,只需要从这十几台“定位查询服务器”中排查问题!

结论:微服务的目的在于软件开发层面的功能化拆分。对于使用微服务:小项目用起来费力,大项目用起来省心。

所以导致现在观点多种:

没接触过大项目的人觉得微服务就是个累赘;

接触过大项目的人承认微服务的价值,却不建议小项目使用微服务进行“高射炮打蚊子”

一直做大流量项目的人,提倡使用微服务。


【结论】

微服务的价值:在于将来访问量上升时,精准调控某一个瓶颈点的功能,主要属于开发层面的储备

云架构的价值:在于访问量上升时,直接增加服务器数量扩大系统承载阈值,主要属于运维层面的储备

微服务+云架构:大型系统的重要组合!


原文地址: https://www.opengps.cn/Blog/View.aspx?id=279 文章的更新编辑依此链接为准。欢迎关注源站原创文章!
目录
相关文章
|
10月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 运维
量化合约系统开发架构入门
量化合约系统核心在于数据、策略、风控与执行四大模块的协同,构建从数据到决策再到执行的闭环工作流。强调可追溯、可复现与可观测性,避免常见误区如重回测轻验证、忽视数据质量或滞后风控。初学者应以MVP为起点,结合回测框架与实时风控实践,逐步迭代。详见相关入门与实战资料。
|
10月前
|
存储 人工智能 搜索推荐
拔俗AI助教系统:基于大模型与智能体架构的新一代教育技术引擎
AI助教融合大语言模型、教育知识图谱、多模态感知与智能体技术,重构“教、学、评、辅”全链路。通过微调LLM、精准诊断错因、多模态交互与自主任务规划,实现个性化教学。轻量化部署与隐私保护设计保障落地安全,未来将向情感感知与教育深度协同演进。(238字)
1237 0
|
10月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
拔俗AI学伴智能体系统:基于大模型与智能体架构的下一代个性化学习引擎
AI学伴智能体系统融合大模型、多模态理解与自主决策,打造具备思考能力的个性化学习伙伴。通过动态推理、长期记忆、任务规划与教学逻辑优化,实现千人千面的自适应教育,助力因材施教落地,推动教育公平与效率双提升。(238字)
1202 0
|
10月前
|
前端开发 JavaScript BI
如何开发车辆管理系统中的车务管理板块(附架构图+流程图+代码参考)
本文介绍了中小企业如何通过车务管理模块提升车辆管理效率。许多企业在管理车辆时仍依赖人工流程,导致违章处理延误、年检过期、维修费用虚高等问题频发。将这些流程数字化,可显著降低合规风险、提升维修追溯性、优化调度与资产利用率。文章详细介绍了车务管理模块的功能清单、数据模型、系统架构、API与前端设计、开发技巧与落地建议,以及实现效果与验收标准。同时提供了数据库建表SQL、后端Node.js/TypeScript代码示例与前端React表单设计参考,帮助企业快速搭建并上线系统,实现合规与成本控制的双重优化。
|
10月前
|
人工智能 自然语言处理 安全
AI助教系统:基于大模型与智能体架构的新一代教育技术引擎
AI助教系统融合大语言模型、教育知识图谱、多模态交互与智能体架构,实现精准学情诊断、个性化辅导与主动教学。支持图文语音输入,本地化部署保障隐私,重构“教、学、评、辅”全链路,推动因材施教落地,助力教育数字化转型。(238字)
1735 23
|
10月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 缓存
面向边缘通用智能的多大语言模型系统:架构、信任与编排——论文阅读
本文提出面向边缘通用智能的多大语言模型(Multi-LLM)系统,通过协同架构、信任机制与动态编排,突破传统边缘AI的局限。融合合作、竞争与集成三种范式,结合模型压缩、分布式推理与上下文优化技术,实现高效、可靠、低延迟的边缘智能,推动复杂场景下的泛化与自主决策能力。
824 3
面向边缘通用智能的多大语言模型系统:架构、信任与编排——论文阅读
|
10月前
|
Cloud Native Serverless API
微服务架构实战指南:从单体应用到云原生的蜕变之路
🌟蒋星熠Jaxonic,代码为舟的星际旅人。深耕微服务架构,擅以DDD拆分服务、构建高可用通信与治理体系。分享从单体到云原生的实战经验,探索技术演进的无限可能。
微服务架构实战指南:从单体应用到云原生的蜕变之路
|
11月前
|
消息中间件 数据采集 NoSQL
秒级行情推送系统实战:从触发、采集到入库的端到端架构
本文设计了一套秒级实时行情推送系统,涵盖触发、采集、缓冲、入库与推送五层架构,结合动态代理IP、Kafka/Redis缓冲及WebSocket推送,实现金融数据低延迟、高并发处理,适用于股票、数字货币等实时行情场景。
1634 3
秒级行情推送系统实战:从触发、采集到入库的端到端架构
|
11月前
|
人工智能 监控 测试技术
告别只会写提示词:构建生产级LLM系统的完整架构图​
本文系统梳理了从提示词到生产级LLM产品的八大核心能力:提示词工程、上下文工程、微调、RAG、智能体开发、部署、优化与可观测性,助你构建可落地、可迭代的AI产品体系。
1294 52
|
11月前
|
SQL 前端开发 关系型数据库
如何开发一套研发项目管理系统?(附架构图+流程图+代码参考)
研发项目管理系统助力企业实现需求、缺陷与变更的全流程管理,支持看板可视化、数据化决策与成本优化。系统以MVP模式快速上线,核心功能包括需求看板、缺陷闭环、自动日报及关键指标分析,助力中小企业提升交付效率与协作质量。