架构概论
- Reliable Scalable Distributed（可靠的、可扩展的、分布式的），高并发，可靠性，性能
- Distributed Middleware（分布式中间件）
- Micro Service（微服务）
- DevOps（开发运维一体化），Docker，K8s，CI/CD
- Service Mesh，解决性能问题，每一个物理节点上有一个代理节点，节点与节点之间通信，代理节点完成末端的统一接口，这样就可以让我们的集群网络通信、开发成本降低
- AIOps（人工智能运维）
- ChatOps（聊天室运维）
- Serviceless（无服务化）
顶层设计
- 按需、预期未来，规划企业架构
- 业务全局出发，制定可落地的架构方案
- 技术选型、难题解决规划
- 方案与代码，广度与深度
- 技术+管理(人，资源，技术)
核心需求
- 分布式、高并发、高性能、高可用、可扩展、松耦合、高内聚、可复用、边界、安全、成本、规模等等
- 服务、缓存、消息、搜索、调度、任务、数据、监控、配置、网关等等
- Paxos、CAP、BASE、ACID、raft、rpc、Reactor、SLA、SLB等等
关键词汇
- 缓冲 Buffer：解决上下游速度不匹配的问题，消息队列、批处理都属于 Buffer
- 缓存 Cache：解决 I/O 性能问题，在内存中存储热点数据，提升慢速磁盘 I/O 和程序使用的过程，PageCache、内存到 CPU 中的三级缓存、Redis、本地缓存等都属于 Cache
- 复用 Pool：降低复杂度，提升性能，连接池、线程池、内存池、对象池都属于 Pool
- 分治 Sharding：分而治之，单机、集群都适用，降低时间复杂度
- 亲密(粘性)sticky：让某一个线程亲密到某一颗 CPU上，将相同 id 的商品路由到一台机器上，或者是将相同 ip 地址/相同 session 在负载均衡时负载到一台机器上，这样可以减少资源的重复分配，ThreadLocal、数据路由等都属于 sticky
- 权衡 Balance or trade-off：技术选型，在技术之间做一个均衡
喝啤酒理论：假设你住在24层，在1层有12瓶啤酒，现在你想喝啤酒，但是有一个要求，你必须把啤酒从1层带到24层去喝，你可以有两种选择：一种是每次拿1瓶回去喝，另一种是拿个箱子把12瓶酒全部装回去喝。很显然，第二种方式是更优的，它相比第一种方式，减少了来回跑动所付出的代价。这种理论实际上就体现了缓冲的概念。
技术词汇：
- QPS：Queries Per Second（2/8 定理：0.8并发量/0.2天秒）
- TPS：Transactions Per Second
- RT：Response-time
- PV：Page View
- UV：Unique Visitor
- 并发数：同时访问服务器站点的连接数
- 线程数：（（挂起时间+运行时间）/ 运行时间 ）* CPU 2倍（状态（挂起，运行）->时间）
各种中间件的性能：https://help.aliyun.com/
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从过去到未来
- 从web server到web container
- Servlet从NIO到WebSocket
- 同步到异步
AFK拆分原则
- 前后端分离原则
- 服务无状态原则
- 通信无状态原则
