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在《亿级流量系统架构》系列第一阶段中,咱们从零开始,讲述了一个大型数据平台的几个方面的构建,包括:数据库
好!架构演进到这个时候,系统是否无懈可击了呢?性能优化
固然不是!架构
自古以来,可以瓦解一个军队战斗力的,不只有外力冲击,还有内部因素。并发
一样,对于我们的亿级流量系统,外部的冲击咱们抗住了,如今的考验,来自于系统自身。而首当其冲的,就是系统的可扩展性带来的严重挑战。。。运维
所以在第二阶段,我们用了大量的篇幅,分为上中下三篇,详细的讨论了该架构在可扩展性方面的痛点和改进。分布式
跨过了2018年,你是否还记得这些痛点以及针对的技术方案呢?微服务
若是忘了,不要紧,跟着本文,温故知新。笔者但愿各位在重拾记忆的同时,能有新的收获,而且能把文中的某些技术方案在本身公司中实际落地实践。高并发
一样,对于可扩展性方案的复习,也是为后面系统在其余方面的改进打下基础,这样大伙儿读后面的文章时,不至于由于中间知识的断层而一脸懵逼。。。
对亿级流量架构可扩展性的讨论,我们分红了上中下三篇。其中上篇,开门见山,发现问题:实时计算平台与数据查询平台之间耦合严重,并形成了诸多痛点:
总之,这些痛点,致使的结果是两个团队的同窗每天腻在一块儿,并且是被迫的。。。
对于上面这些系统痛点的成因,你还有印象吗?若是忘了,猛戳下面连接,先赶忙去复习一波吧,知道了病症,才好对症下药!
猛戳下方连接:
亿级流量系统架构之如何在上万并发场景下设计可扩展架构(上)?
好,经过了上篇文章,咱们已经知道了系统耦合形成的各类痛点,真的很痛!
那么如今,就该针对这些痛点,对症下药。看看下面的内容,你还能记起吗?
整体来说,解耦以后,各个团队各司其职,不用每天被迫腻在一块儿。而没有了人为的各类干预,系统也运转的更加流畅高效。
关于这些针对性的解决方案,笔者建议你们再仔细看看,这都是真实线上生产总结出的经验,也许里面的某些方案可以帮到你!
猛戳下方连接:
亿级流量系统架构之如何在上万并发场景下设计可扩展架构(中)?
讲完了实际的落地方案,咱们来到了亿级流量架构可扩展性的下篇。
在可扩展性中篇的讨论中,咱们提到了解耦的好处之一,是能够实现消息的“Pub/Sub”模型,即不一样平台均可以根据自身须要去订阅同一份数据。
那么下篇,咱们讨论的主题就是基于消息中间件的“Pub/Sub”模型,并以RabbitMQ为例,详细阐述了其在代码层面的落地实践。
什么是exchange?默认的exchange是啥?如何绑定本身的队列到exchange上去消费?这些还记得吗?若是忘了,猛戳下面的连接,赶忙的回顾一下!
整体来说,解耦以后,各个团队各司其职,不用每天被迫腻在一块儿。而没有了人为的各类干预,系统也运转的更加流畅高效。
关于这些针对性的解决方案,笔者建议你们再仔细看看,这都是真实线上生产总结出的经验,也许里面的某些方案可以帮到你!
猛戳下方连接:
亿级流量系统架构之如何在上万并发场景下设计可扩展架构(下)?
以上就是关于亿级流量可扩展性作的一个阶段性小结,重构之路漫无止境,且环环相扣。笔者但愿经过这个总结,在我们继续上路以前,打牢基础,加深理解,磨刀不误砍柴工。
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3三、亿级流量系统架构之如何在上万并发场景下设计可扩展架构(上)?
做者:石杉的架构笔记 连接:https://juejin.im/post/5c263a936fb9a049ec6b2688 来源:掘金 著做权归做者全部,转载请联系做者得到受权!