12306大型系统设计考虑思路

插话:系统设计是一个不断迭代的过程,在迭代过程中发现问题并修复问题,这是一个持续的过程,目前没有什么完美架构银弹,场景、时间不同,即使相同的需求系统设计也会不同。
但是如果设计系统前,能有一些好的基础系统设计能力,能够让你在未来更容易达到一个比较满意的目标
一个好的设计要做到,解决现有的需求和问题,把控实现和进度的风险,预测和规划未来,但不要过度设计,在迭代中演进和完善

12306型系统设计 - 只是一些原则,并不是规定,可自行根据自己的业务场景拆分和组合

  1. 高并发原则
    1. 无状态 - 可简单理解无共享资源
    2. 服务拆分
    3. 分布式服务化
    4. 消息队列
    5. 数据异构
    6. 缓存银弹
    7. 并发话
  2. 高可用原则
    1. 降级
    2. 限流
    3. 切流量
    4. 可回滚
  • 无状态:可简单理解无共享资源,如果设计的应用是无状态的,那么应用比较容易进行水平扩展。像数据源这种就是有状态的,这时可通过配置文件或配置中心指定,方便应用水平扩展
  • 服务拆分:一般刚开始用户量不大的时候,为了快速开发业务,基本所有的功能都是在一个系统中,当随着业务快速发展,用户量渐渐增多,系统越来越庞大,快速迭代就变得越来越不现实了,有时候为了开发一个小功能,可能会造成牵一发动全身,因此就需要进行服务拆分,一般拆分的考虑维度如下几种
    • 系统维度:按照系统功能/业务拆分
    • 功能维度:对一个系统进行功能再拆分。比如:抽奖系统可以拆分为后台创建奖品系统、奖品发放系统等
    • 读写维度:根据读写比例拆分。比如商品系统,可以拆分成商品读服务,商品写服务,不同的服务设计不同
    • AOP维度:根据访问特征,按照AOP进行拆分。比如。商品详情页可以分为CDN、页面渲染系统
    • 模块维度:按照基础或者代码维护特征进行拆分。代码结构一般按照三层架构(Web、Service、DAO)进行拆分
  • 分布式服务化:
  • 消息队列:使用消息队列可以实现服务解耦、异步处理、流量削峰/缓冲等
  • 数据异构:
    • 数据异构:订单分库分表使用订单ID做分片策略,这时有通过用户ID进行查询,每次都要对所有表进行查询并聚合数据,效率太低,可通过数据异构解决,耦合一份数据使用用户ID做分片策略,简单就是用数据耦合的方式解决该问题
    • 数据闭环:当一个页面需要查询10几个接口才能完整的显示,可以通过将这10几个接口的数据聚合起来存储,这样前端只需要调用一次即可完成展示
  • 缓存银弹:
    • 浏览器端缓存
    • APP客户端缓存
    • CDN缓存
    • 接入层缓存
    • 应用层缓存
    • 分布式缓存
  • 并发化:比如一个接口中需要调用很多个接口,尽量将这些接口并行化,而不是串行调用
  • 降级:降级思路如下:
    • 开关集中化管理
    • 可降级的多级读服务:比如服务抵用降级只读本地缓存、只读分布式缓存、只读默认降级数据
    • 开关前置化:比如可以在前端请求时就消减流量
    • 业务降级:保障核心接口,将一些非核心接口直接关闭或者不处理
  • 限流:限流的目的是防止恶意请求流量、恶意攻击、或者防止流量超出系统的峰值。可参考如下思路-越早限流越好
    • 恶意请求的流量只访问到cache
    • 对于穿透到后端的应用流量可以考虑使用一些 limit 的技术
    • 对于恶意IP可使用nginx 进行屏蔽
  • 切流量:
    • DNS
    • HttpDNS
    • LVS/HaProxy
    • Nginx
  • 可回滚:当程序或者数据出现问题时,如果有版本化机制,那么就可以通过回滚恢复到最近一个正确的版本,比如事物回滚、代码库回滚、部署版本回滚、数据版本回滚、静态资源版本回滚等。通过回滚机制可保证系统某些场景下的高可用

设计系统时,应多思考墨菲定律

  1. 任何事都没有表面看起来那么简单
  2. 所有的事都会比你预计的要长
  3. 可能出错的事总会出错
  4. 如果你担心某种情况会发生,那么它就更有可能发生

系统划分时,应多思考康威定律

  1. 系统架构是公司组织架构的反映
  2. 应该按照业务闭环进行系统拆分/组织架构划分,实现闭环/高内聚/低耦合,减少沟通成本
  3. 如果沟通出现问题,那么就应该考虑进行系统和组织架构的调整
  4. 在合适时机进行系统拆分,不要一开始就把系统/服务拆分的非常细,虽然闭环,但是每个人维护的系统多,维护成本高
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