【从0开始学架构】
李运华老师（从0开始学架构）学习笔记什么是架构
架构的定义可以按不同的角度去诠释：
[*]从业务角度 ：erp的采购模块、发票模块、商品模块
[*]从物理部署角度 ：nginx;mysql;web服务器
[*]从开发规范角度：MVC框架：model、view、controller
架构计划的目标
解决软件系统复杂度带来的题目 ：分析系统的复杂度在哪，并通过架构计划来解决
复杂度的来源
高性能
单机高性能
要实现单机的高性能通常要思量的是多线程并发技术，保证cpu的运行服从
多机高性能
任务分配
多台机器实现高性能，第一个复杂度就是怎么实现任务分配
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任务分配器比如是nginx。
要思量的点：任务分配的算法；任务分配器和业务服务器断开连接了怎么办。
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业务哀求再次增长，任务分配器也需要增多，接纳DNS轮询（将相同域名映射到不同ip地址）将哀求打到不同的任务分配器。复杂度再次增长。
任务分解
光靠扩充机器，来实现高性能是不够的，业务越复杂，单台机器的性能就越差。需要将系统的功能变简单进而提拔性能。复杂系统变简单系统就需要任务分解，任务分解就会带来复杂度。
任务分解的复杂度紧张体现在，改怎么分？分的越细越好么？
高可用
高可用是指，不管发生什么事变，系统都能够对外提供服务，要做到这点，就需要冗余
复杂度来源
计算高可用
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[*]选什么任务分配器
[*]连接断开怎么处置惩罚（任务分配器和计算服务器）
[*]分配算法是什么
存储高可用
存储高可用的紧张复杂度体现在：怎样淘汰或者规避数据不一致对业务造成的影响
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可扩展
复杂度来源一：猜测变革
现在用的mysql，猜测以后要用Oracle，这种是不好猜测出来的
复杂度来源二：应对变革
纵然能够猜测到变革，应对变革也是复杂的。
[*]需要划分出哪个是稳定层，哪个是变革层
[*]需要计划稳定层和变革层之间的接口。（接纳计划模式）
架构计划三原则
合适原则
架构计划要得当本身的业务需求，规模小就不要做什么抗住亿级并发的系统
简单原则
演化原则
演化优于一步到位
架构计划流程
识别复杂度
切入点是高性能、高可用、可扩展，然后按优先级排序，优先级最高的最先去解决
计划备选方案
针对识别出的复杂度，计划多个备选方案，但不需要详细计划，从中选择一个合适的
详细方案计划
选择出合适的方案后，针对这个方案进行详细计划
架构计划流程
高性能解决方案
高性能数据库集群
读写分离
复制延迟
[*]写操作后的读操作指定主机（不建议，新来的程序员可能不知道）
[*]读从机没有则去主机读（主机可能禁受不住而崩溃）
[*]关键业务全部指向主机
分配机制
[*]代码分配：接纳shardingsphere来分库分表
[*]中心件封装
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分库分表
高性能缓存
关系型数据库不能存储数据结构,并且IO服从差，查询速度慢，接纳缓存来解决
高性能负载均衡
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[*]DNS负载均衡
[*]F5负载均衡
[*]nginx负载均衡
高可用解决方案
存储高可用
主备复制
长处：简单 缺点：备机只是备份作用，比力浪费；主机故障需要人工干预设置备机为主机
主从复制
长处：简单 缺点：需要人工干预设置从机为主机
双机切换
解决上述架构都需要人工干预的题目
互联式
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主机同步数据的同时，同步状态，状态同步失败，则备机自动提拔为主机
中介式
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模仿式
备机模仿成客户端向主机发送哀求
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主主复制
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得当于那些临时性、可丢失、可覆盖的数据场景。例如，用户登录产生的 session 数据（可以重新登录天生）、用户行为的日志数据（可以丢失）、论坛的草稿数据（可以丢失）等
数据分区
会合式
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互备式
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独立式
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计算高可用
本质上照旧通过冗余来实现高可用，并使用负载均衡算法，将哀求打到不同的机器上
业务高可用
接纳异地多活，洲、国、区、城（敏感数据不异地多活，方式数据不一致导致出现题目）
可扩展解决方案
拆！
面向流程拆
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面向服务拆
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