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在《億級流量系統架構》系列第一階段中,咱們從零開始,講述了一個大型數據平臺的幾個方面的構建,包括:數據庫
好!架構演進到這個時候,系統是否無懈可擊了呢?性能優化
固然不是!架構
自古以來,可以瓦解一個軍隊戰鬥力的,不只有外力衝擊,還有內部因素。併發
一樣,對於我們的億級流量系統,外部的衝擊咱們抗住了,如今的考驗,來自於系統自身。而首當其衝的,就是系統的可擴展性帶來的嚴重挑戰。。。運維
所以在第二階段,我們用了大量的篇幅,分爲上中下三篇,詳細的討論了該架構在可擴展性方面的痛點和改進。分佈式
跨過了2018年,你是否還記得這些痛點以及針對的技術方案呢?微服務
若是忘了,不要緊,跟着本文,溫故知新。筆者但願各位在重拾記憶的同時,能有新的收穫,而且能把文中的某些技術方案在本身公司中實際落地實踐。高併發
一樣,對於可擴展性方案的複習,也是爲後面系統在其餘方面的改進打下基礎,這樣大夥兒讀後面的文章時,不至於由於中間知識的斷層而一臉懵逼。。。
對億級流量架構可擴展性的討論,我們分紅了上中下三篇。其中上篇,開門見山,發現問題:實時計算平臺與數據查詢平臺之間耦合嚴重,並形成了諸多痛點:
總之,這些痛點,致使的結果是兩個團隊的同窗每天膩在一塊兒,並且是被迫的。。。
對於上面這些系統痛點的成因,你還有印象嗎?若是忘了,猛戳下面連接,先趕忙去複習一波吧,知道了病症,纔好對症下藥!
猛戳下方連接:
億級流量系統架構之如何在上萬併發場景下設計可擴展架構(上)?
好,經過了上篇文章,咱們已經知道了系統耦合形成的各類痛點,真的很痛!
那麼如今,就該針對這些痛點,對症下藥。看看下面的內容,你還能記起嗎?
整體來說,解耦以後,各個團隊各司其職,不用每天被迫膩在一塊兒。而沒有了人爲的各類干預,系統也運轉的更加流暢高效。
關於這些針對性的解決方案,筆者建議你們再仔細看看,這都是真實線上生產總結出的經驗,也許裏面的某些方案可以幫到你!
猛戳下方連接:
億級流量系統架構之如何在上萬併發場景下設計可擴展架構(中)?
講完了實際的落地方案,咱們來到了億級流量架構可擴展性的下篇。
在可擴展性中篇的討論中,咱們提到了解耦的好處之一,是能夠實現消息的「Pub/Sub」模型,即不一樣平臺均可以根據自身須要去訂閱同一份數據。
那麼下篇,咱們討論的主題就是基於消息中間件的「Pub/Sub」模型,並以RabbitMQ爲例,詳細闡述了其在代碼層面的落地實踐。
什麼是exchange?默認的exchange是啥?如何綁定本身的隊列到exchange上去消費?這些還記得嗎?若是忘了,猛戳下面的連接,趕忙的回顧一下!
整體來說,解耦以後,各個團隊各司其職,不用每天被迫膩在一塊兒。而沒有了人爲的各類干預,系統也運轉的更加流暢高效。
關於這些針對性的解決方案,筆者建議你們再仔細看看,這都是真實線上生產總結出的經驗,也許裏面的某些方案可以幫到你!
猛戳下方連接:
億級流量系統架構之如何在上萬併發場景下設計可擴展架構(下)?
以上就是關於億級流量可擴展性作的一個階段性小結,重構之路漫無止境,且環環相扣。筆者但願經過這個總結,在我們繼續上路以前,打牢基礎,加深理解,磨刀不誤砍柴工。
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十餘年BAT架構經驗傾囊相授
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做者:石杉的架構筆記 連接:https://juejin.im/post/5c263a936fb9a049ec6b2688 來源:掘金 著做權歸做者全部,轉載請聯繫做者得到受權!