最近阅读了一本架构方面的入门图书叫《从零开始学架构：照着做，你也能成为架构师》，部分内容比较不错，先做书摘总结，以便加深印象与未来回顾学习。
随着互联网访问用户的不断增长，单台服务器打遍天下的时间将很快过去，能力再强的服务器也会面临天花板。因此，采用多台廉价X86服务器对外同时提供服务，采用负载均衡进行服务器的业务调度，成为当前应用集群的实现必然之路。如下图。
本篇文章是在我看完《从零开始学架构》之后，以架构演变为主线，梳理了一下演变过程中出现的问题以及解决方案，文章中引用了这本书的一些内容和图片
墨墨导读：本文出自墨天轮“每日一练”专栏，此专栏已连更84天，欢迎关注https://www.modb.pro/topic/26446(复制到浏览器中打开或者点击“阅读原文”直达)，本文主要描述实例优化中内存的管理。
在Redis官网中,是这样介绍Redis的: The open source, in-memory data store used by millions of developers as a database, cache, streaming engine, and message broker. 翻译为: 被数百万开发人员用作数据库、缓存、流媒体引擎和消息代理的开源内存数据存储
随着云计算的大力发展。通过结构优化来提高软件性能，在软件研发中受到越来越大的重视。
要设计出一套能支撑几十亿人的系统是很困难的。对于软件架构师来说，这一直是一项很大的挑战，但是，从现在开始，看完我的文章，你就会觉得容易很多了。
简单谈一谈高并发服务器框架设计的基本思路 基本的服务器框架都是C/S结构的，请求和相应流程是这样的： 📷 这样的框架存在一个很严重的问题，当客户端高并发请求到来，服务器需要进行大量的数据库操作，假设
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
•主从复制延迟•写操作后的读操作指定发给数据库主服务器•读从机失败后再读一次主机•关键业务读写操作全部指向主机，非关键业务采用读写分离•分配机制•程序代码封装 如 TDDL•中间件封装 如 MySQL Router
软件架构的出现是为了解决系统规模增加后出现了系统耦合严重，开发效率低，逻辑复杂，扩展困难等问题。所以架构设计是为了解决软件复杂度而存在的，所以架构设计的目地是识别出需求的复杂点然后针对性的解决。系统设计时需要考虑：性能，系统的可扩展性，安全性，高可用，成本。 架构师的工作并不神秘，成熟的架构师需要对已经存在的技术非常熟悉，对已经经过验证的架构模式烂熟于心，然后根据自己对业务的理解，挑选合适的架构模式进行组合，再对组合后的方案进行修改和调整。
这样的框架存在一个很严重的问题，当客户端高并发请求到来，服务器需要进行大量的数据库操作，假设数据库最大连接数为
如果您的系统依赖PostgreSQL数据库并且您正在寻找HA的集群解决方案，我们希望提前告知您这是一项复杂的任务，但并非不可能实现。
在我们日常的测试工作中，不可避免的要对mysql的性能进行测试，对于大部分测试人员而言，工具的选择可能就是第一道门槛。
让我们设计一个类似Twitter的社交网络服务。该服务的用户将能够发布推文、关注他人以及喜爱的推文。
设计一个拥有上百万用户的系统是很有挑战性的，这将是一个不断优化、持续改进的过程。在本章中，我们先创建一个单用户的系统，然后逐渐将其扩展成可以服务上百万用户的系统。读完本章，你将掌握几个能帮助你破解系统设计面试难题的技巧。
万里征途总是从第一步开始的，构建一个复杂系统也是如此。我们从简单的部分着手，先让所有的功能都在一个服务器上运行。图1-1展示了如何配置单台服务器，让一切都在其上运行，包括Web应用、数据库、缓存等。
引言 本文介绍数据库中的架构设计； 通常，单机是无法满足大系统对数据库的读写要求的，必须用集群的方式来解决； 引入集群意味着提升了系统的复杂度，使系统变得复杂和不好维护； 通常采用数据库负载均衡策略、读写分离策略、分库分表策略等加以优化； 负载均衡 扩展性强：当系统要更高数据库处理速度时，只要简单地增加数据库服务器就可以得到扩展； 可维护性：当某节点发生故障时，系统会自动检测故障并转移故障节点的应用，保证数据库的持续工作； 安全性： 因为数据会同步的多台服务器上，可以实现数据集的冗余，通过多份数据来保证安全
众所周知，设计一个拥有上百万用户的系统是很有挑战性的，这将是一个不断优化、持续改进的过程。
在我之前的文章中，讨论了云计算背后的基本概念，包括其定义，特性和各种服务模型。在本文中，我将更加详细地讨论服务模型，特别是从开发者的角度来比较IAAS和PAAS。
虽然近十年来各种存储技术飞速发展，但关系数据库由于其ACID的特性和功能强大的SQL查询，目前还是各种业务系统中关键和核心的存储系统，很多场景下高性能的设计最核心的部分就是关系数据库的设计。
怎么解决高并发大流量问题？下面本篇文章就来给大家分享下高并发大流量 web 解决思路及方案，希望对大家有所帮助！
一、简介 数据库服务器需要CPU、内存、 磁盘和网络才能运行，了解这些资源对于DBA来说非常重要，因为任何的超载行为都可能成为限制因素，导致数据库服务器性能不佳。DBA的主要任务就是调整系统和数据库的配置，避免可用资源的过渡利用和利用不足。 首先，性能优化是一个持续的过程，安装MySQL通常是调整操作系统和数据库配置的第一步。而数据库是一个动态系统，这是一个永无止境的故事。你的MySQL数据库起初可能是CPU绑定的，因为你有足够的内存和很少的数据。随着时间地推移，它可能会改变，磁盘访问可能会变得更加频繁。正
有时候要下个定义挺难的，那么就从具体来说吧。博主曾经在京东工作过，大家都知道京东是个大型网站，这点应该没有异议。那它有哪些特点呢？
收到“忠粉”小伙伴的反馈，之前的知识文章篇幅太长，看之乏力。小编采纳建议，之后的文章尽量以通俗易懂，简短概述，长文拆分的方式进行。
一个大中型的图书馆信息系统涉及到许多方面的技术与方案，本文着重讨论与Web服务器性能有关的一些内容。 本人有幸作为项目负责人之一参与了某大型图书馆数字化信息系统的设计和基于Web应用软件的开发工作。由于在数字化图书馆信息系统中流通着的大多是数字化的索引、文摘、全文、图像或音频视频等多媒体值息，対Web服务器性能有着较高的要求。 结合实际工程经验，本文将从硬件实现手段（缓存服务器、均衡负载设备、Web双机镜像、CPU和网卡的提升、网络带宽扩充）和软件实现手段（三层C/S软件结构设计、应用程序部署）等两个大方面论述如何提高Web服务大路的性能，以便使用户能够更快捷、高效、安全地使用应用系统。
在诞生之初始，应用与数据库是部署在同一台机器上，这时的用户量、数据量规模都比较小，这样的架构既简单实用、便于维护，成本又低，成为了这个时代的主流架构方式。随着用户量的增大，访问量急剧增加；于是到了下一步；
我们公司的网站做项目使用的是自己封装的Mysql查询函数（注意，是函数，不是过程），没有使用框架，使用的模板也是老板自己写的，所以做读写分离是件比较麻烦的事情。
设计一个支持百万用户的系统是具有挑战性的，这是一段需要不断改进和不断提升的旅程。在本章中，我们将构建一个支持单个用户的系统，并逐渐扩展以服务于数百万用户。阅读本章后，您将掌握一些技巧，帮助您解决系统设计面试问题。
之前做的压测性能标准、产品说明书的性能需求部分、运营人员提出的性能指标、通过生产环境换算出的性能指标等
开发一个网站的应用程序，当用户规模比较小的时候，使用简单的：一台应用服务器+一台数据库服务器+一台文件服务器，这样的话完全可以解决一部分问题，也可以通过堆硬件的方式来提高网站应用的访问性能，当然，也要考虑成本的问题。
我承认我有赌的成分，点进去一看，果然是广告。说真的，内容看起来还是很有吸引力的，但是贫穷阻止了我消费的冲动。
概述 最近.NET的世界开始闹腾了，微软官方终于加入到了对.NET跨平台的支持，并且在不久的将来，我们在VS里面写的代码可能就可以通过Mono直接在Linux和Mac上运行。那么大家（开发者和企业）为什么那么的迫切的希望.NET跨平台呢？第一个理由是便宜，淘宝号称4万多台服务器全部运行在Linux，Linux平台下还有免费的MySql,这些都是免费的，这些省下来直接就是利润呀，做企业的成本可以降低又没有任何损失，何乐而不为呢？第二个理由是在Linux系统下还有很多非常优秀的构架（当然同样也是免费的），分
数据库服务器可以一起工作，这样如果主要的服务器失效则允许一个第二服务器快速接手它的任务（高可用性），或者可以允许多个计算机提供相同的数据（负载均衡）。理想情况下，数据库服务器能够无缝地一起工作。提供静态网页服务的网页服务器可以非常容易地通过把网页请求均衡到多个机器来组合。事实上，只读的数据库服务器也可以相对容易地组合起来。不幸的是，大部分数据库服务器收到的请求是读/写混合的，并且读/写服务器更难于组合。这是因为尽管只读数据只需要在每台服务器上放置一次，但对于任意服务器的一次写动作却必须被传播给所有的服务器，这样才能保证未来对于那些服务器的读请求能返回一致的结果。
主要介绍：复制功能介绍，mysql二进制日志，mysql复制拓扑，高可用框架，单点故障，读写分离和负载均衡
文章整理自：https://www.smartly.io/blog/scaling-our-analytical-processing-service-sharding-a-postgresql-database-with-citus
随着计算机系统规模变得越来越大，将所有的业务单元集中部署在一个或若干个大型机上的体系架构，已经越来越不能满足当今计算机系统。同时，随着微型计算机的出现，越来越多廉价的PC机成为了各大企业IT架构的首选，分布式的处理方式越来越受到业界的青睐。本文将介绍分布式架构的发展历史和分布式架构的一些相关概念。
1.基于协议。性能测试的对象是网络分布式架构的软件，而网络分布式架构的核心是网络协议 2.多线程。人的大脑是单线程的，电脑的cpu是多线程的。性能测试就是利用多线程的技术模拟多用户去负载 3.模拟真实场景。用户的访问时间，访问频率都不是固定的。
事务问题：一致性。 【问题】 如何保证主机和从机的数据一致？？？主从复制的延迟性问题。
拆分粒度不应该过分追求细粒度，要考虑适中不能过大或过小。按照单一职责原则和康威定律，在业务域、团队还有技术上平衡粒度。拆分后的代码应该是易控制，易维护的，业务职责也是明确单一的。 AKF扩展立方体，是一个叫AKF的公司的技术专家抽象总结的应用扩展的三个维度。理论上按照这三个扩展模式，可以将一个单体系统，进行无限扩展。AKF扩展立方如图所示。
随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天百万级甚至上亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。
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