中大型网站技术架构演变过程
\"随着业务进一步扩展,应用程序变得非常臃肿,这时我们需要将应用程序进行业务拆分,如百度分为新闻、网页、图片等业务。每个业务应用负责相对独立的业务运作。业务之间通过消息进行通信或者同享数据库来实现。\"
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\"随着业务进一步扩展,应用程序变得非常臃肿,这时我们需要将应用程序进行业务拆分,如百度分为新闻、网页、图片等业务。每个业务应用负责相对独立的业务运作。业务之间通过消息进行通信或者同享数据库来实现。\"
这篇就当成最近研究网站架构问题的一个小小的总结记录,当然肯定不全面,这个领域很大的。后面如果有新的认知,继续补充说明。但是核心的概念和基本原理搞明白就好办,剩下的就是工具应用和开发细节问题了。不过,“细节出魔鬼”,可别以为架构师的活好做。
架构不是静态的,而是动态演化的。只有能够不断应对环境变化的系统,才是有生命力的系统。所以即使你掌握了以上所有的架构思维,仍然需要演化式思维,在设计的同时,借助反馈和进化的力量推动架构的持续演进。
总结整理了诸如国外wikipedia、Facebook、Yahoo!、YouTube、MySpace、Twitter,国内如优酷网等大型网站的技术架构,以飨读者。本文着重凸显每一幅图的精彩之处与其背后含义,而图的说明性文字则从简从略。
技术便是支撑京东的服务品质不断提升的重要因素,全景主图技术就是其中一项。效果如下,相比以往仅展示3-5张静态图片,现在只需转动手机便可看到商品的360度视角信息,如此便更能让消费者选择到心仪的商品。
随着业务的复杂性增大、系统吞吐量增长,所有功能统一部署难度加大,各个功能模块相互影响,使系统变的笨重且脆弱;因此需要对业务进行拆分、对系统进行解耦、对系统内部架构升级,来提升系统容量及健壮性。
基于 Docker 的容器技术是在2015年的时候开始接触的,两年多的时间,作为一名 Docker 的 DevOps,也见证了 Docker 的技术体系的快速发展。本文主要是结合在公司搭建的微服务架构的实践过程,做一个简单的总结。
在数据量很大的情况下效率就不言而喻了,本来想着用HBase的MR来做,或者直接把各纬度的数据通过HADOOP的MR处理完存到HBase里面,后来与朋友聊天后被朋友严重鄙视了一顿,鄙视的内容基本是嫌弃我们的数据量太小根本用不到HBase更用不到MR,在朋友的极力蛊惑之下决定用ElasticSearch来实现以下简称ES,好吧,那我们还是从传统的搭建-采坑-填坑-再采坑-再填坑开始。
随着公司业务发展,对大数据的获取和实时处理的要求就会越来越高,日志处理、用户行为分析、场景业务分析等等,传统的写日志方式根本满足不了业务的实时处理需求,所以本人准备开始着手改造原系统中的数据处理方式,重新搭建一个实时流处理平台,主要是基于Hadoop生态,利用Kafka作为中转,SparkStreaming框架实时获取数据并清洗,将结果多维度的存储进HBase数据库。
1946年,世界上第一台电子计算机在美国的宾夕法尼亚大学诞生,它的名字是:ENICAC ,这台计算机的体重比较大,计算速度也不快,但是而代表了计算机时代的到来,再以后的互联网的发展中也有基础性的意义。
穷人指没钱或者不愿花太多钱(我既属于前者也属于后者TT),分布式网络主要指主机网络环境分布在不同的地理环境比如不同省或者不同国家(谁还没有一个比较便宜的国外vps不是\\~\\~)
分布式调用链其实就是将一次分布式请求还原成调用链路。显式的在后端查看一次分布式请求的调用情况,比如各个节点上的耗时、请求具体打到了哪台机器上、每个服务节点的请求状态等等。
在架构设计中,作为系统高可用性技术的重要组成部分,容灾设计强调的是系统对外界环境影响具备快速响应能力,尤其是当发生灾难性事件并对IDC节点产生影响时,能够具备节点级别的快速恢复能力,保障系统的持续可用。
在产品需求调整上,为了在实现细节上保持一致性也具有一定的难度;Web 端与客户端长连接的形式不同,前者使用 WebSocket ,后者使用 Socket ,无形中也增加了后端的维护成本。为了解决这些问题,我们基于 WebSocket 协议开发了一套跨平台的长连接组件。