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分布式系统的架构思路

在互联网大行其道的今天,各种分布式系统已经司空见惯。搜索引擎、电商网站、微博、微信、O2O平台。。凡是涉及到大规模用户、高并发访问的,无一不是分布式。但不管那种业务,不管何种分布式系统,有一些基本的思想还是相通的。本文将对这些基本思想进行一个梳理汇总。 分拆 系统分拆 微信的架构师说过一句话:“大系统小做“。对于一个大的复杂系统,首先想到的就是对其分拆,拆成多个子系统。每个子系统自己的存储/Service/接口层,各个子系统独立开发、测试、部署、运维。 从团队管理角度讲,也可以不同团队用自己熟悉的语言体系,团队之间基于接口进行协作,职责清晰,各司其职。 子系统分拆 拆成子系统之后,子系统内部又可以分层,分模块。当然,这里“系统“,“子系统“,“层“,“模块“ 都只是一个相对概念。在一个系统里面,某个模块复杂到一定程度,会把它抽出来,单独做成一个系统;而在初期,很大简单模块,可能不回拆分,集中在一个系统里面。 这就像一个生物组织,自身是在不断成长、演化、有分有合,不断变化发展的。 存储分拆 Nosql:对于Nosql数据库,比如MongoDB,其天生就是分布式的,很容易实现数据的分片。 ...

数据库优化的几个阶段

引言 大家在面试的时候,是否遭遇过,面试官询问 那这个问题应该怎么答呢?其实写这个题材的原因是我这几天看到各公众号转的一篇数据库调优的知识(不上链接了),我就稍微翻了几下,上面动不动就来说要对数据库进行水平拆分,我就想反问各位读者,你们几个人经历过水平拆分?现在很多文章,实践性实在太差,只能说纯理论分析。 这篇文章最早来自知乎的一个提问,我在其基础上完善了一下。 第一阶段 优化sql和索引 这才是调优的第一阶段啊,为什么呢? 因为这一步成本最低啊,不需要加什么中间件。你没经过索引优化和SQL优化,就来什么水平拆分,这不是坑人么。 那步骤是什么样呢?我说个大概 (1)用慢查询日志定位执行效率低的SQL语句 (2)用explain分析SQL的执行计划 (3)确定问题,采取相应的优化措施,建立索引啊,等 我就不举例了,因为如何优化SQL的文章,一抓一大把,再贴过来,读者看着也累。 第二阶段 搭建缓存 在优化sql无法解决问题的情况下,才考虑搭建缓存。毕竟你使用缓存的目的,就是将复杂的、耗时的、不常变的执行结果缓存起来,降低数据库的资源消耗。 这里需要注意的是:搭建缓存后,系统的复杂性增加了。...

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