功能拆分放到现在来说并不是什么新鲜事了，其概念最初在3GPP R14中就提及过，3GPP R15发布了定义，并引入了新的术语、接口和功能模块。
单数据库架构 一个项目在初期的时候，为了尽可能快地验证市场，其对业务系统的最大要求是快速实现。在这个阶段，代码开发人员为了能快速实现业务系统，一般都是将所有层级（MVC）的业务代码都写在同一个项目中，
扩展性（Extensibility）：指对现有系统影响最小的情况下，系统功能可持续扩展或提升的能力。是系统架构设计层面的开闭原则，架构设计考虑未来功能扩展，当系统增加新功能时，不需要对现有系统的结构和代码进行修改。
一、单体架构 单体架构在中等偏小的业务中比较常见，场景模式就是单个应用、单个数据库。一个程序包（例如war格式或者Jar格式）包含所有业务需求功能，这是一种比较传统的架构风格。 单体架构的缺陷 复杂性高,整个项目包含的模块多，依赖模糊，修改程序容易触发不可知问题。 扩展能力受限,单体应用只能整体进行扩展，无法针对业务模块的特性进行伸缩。 稳定性差,任何微小的问题，都可能导致整个应用服务直接挂掉。 二、微服务架构 微服务架构是一种架构概念，核心思想在于通过将业务功能和需求分解到各个不同的服务中进行管理，实现对
MyCat 是一个数据库分库分表中间件，使用 MyCat 可以非常方便地实现数据库的分库分表查询，并且减少项目中的业务代码。今天我们将通过数据库架构发展的演变来介绍 MyCat 的诞生背景，以及 MyCat 在其中扮演的角色，从而使得大家对 MyCat 的诞生及其作用有深入的理解。 单数据库架构 一个项目在初期的时候，为了尽可能快地验证市场，其对业务系统的最大要求是快速实现。在这个阶段，代码开发人员为了能快速实现业务系统，一般都是将所有层级（MVC）的业务代码都写在同一个项目中，所有的业务数据都存放在同一个
单体架构在中等偏小的业务中比较常见，场景模式就是单个应用、单个数据库。一个程序包（例如war格式或者Jar格式）包含所有业务需求功能，这是一种比较传统的架构风格，小编将从理论-实战，为大家剖析微服务架构。
在微服务时代，注册中心越来越被重视。服务治理逐渐跟业务服务并驾齐驱。所以本文想对注册中心进行体系化探索。注册中心，起源于分布式时代。不管是水平拆分架构，或者垂直拆分架构，对于多服务、多实例的支持，都需要对服务进行治理。注册中心被用于服务治理中的服务注册、服务发现、服务探活等场景。
这本书传达的思想是 网站要从小型网站陪伴着用户一起城战，逐步扩展到大型网站的架构演进的思路
当然另外一个就是我们选 Spring cloud 的原因就是 Spring cloud 本身做微服务架构生态非常完善。提供的微服务开发框架是超过 35 个以上，有一系列框架对，对接不同的数据源。包括 Spring boot 也非常好用，简化了整个开发过程。但是另外一点也稍微注意一下，作为一个 Java 开发者，有些人是用框架很熟，不懂底层。尤其是新入行的一些成员可能会被 Spring boot 给迷惑住。
导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第十部分。主要介绍了如何面向服务拆分架构，首先介绍了 SOA 架构，接着介绍了微服务架构，以及二者对比。微服务架构并非“银弹”，架构师要合理采用，避免掉入陷阱。
回忆一下微服务架构是如何进化产生的，最早出现的是单体应用架构，后来为了具备一定的扩展和可靠性，就有了垂直拆分架构，也就是加了个负载均衡，而到现在的微服务架构则是进一步在探讨一个应用系统该如何设计才能够更好的开发、管理更加灵活高效。
最近在思考架构方面一些最基本的问题，比如什么是架构？如何评价一个架构的好坏？是否有一些通用的基本原则指引架构设计？在面向对象设计方面，有单一职责、里氏替换、依赖倒置、接口隔离、迪米特、开闭原则等等基本原则；那么，在架构设计方面是否也有类似的基本原则呢？本文就先聊聊第一个问题。
最近两年，随着互联网红利的消失，对于人才需求似乎已失去往年那种唇枪舌剑的感觉，但我却发现，无论在社交平台，还是技术大会，又有人对 “架构师是用来干嘛的？” 这样的伪命题开始津津乐道，缘由也许是无事生非？还是抒发感情？又有谁在乎呢。
IM应用从服务端数据的角度来看，它是一种很特殊的应用场景，抛开基础数据、增值业务和附属功能不谈，单从IM聊天工具的立身之本——聊天数据来说，理论上是不需要在服务端存储的（或者说只需要短暂存储——比如离线消息，上线即拉走），这也是为什么微信在前段时间号称绝不存储用户聊天数据的原因（从技术上说这不是没有道理的，但到底有没有存储，这已经超越技术范畴了，不在此文讨论之列 ^_^）。
自动化机器学习技术是非常重要的基础研究，也是如今深度学习模型优化中的热点方向，我们开辟了一个专栏，专门讲解AutoML在深度学习模型优化中的一些重要思路，本次来给大家进行总结。
抛开自己配置错误的一些原因，Fluentd性能问题的最主要原因是因为Fluentd是使用Ruby写的，而Ruby有全局锁(GIL)，因而在一个Ruby进程里面同时最多只有一个线程在运行。这样的话，Ruby的多线程对需要更多计算资源的操作显得无能为力，具体的体现可以用top查看进程的运行情况，如果Fluentd到达性能瓶颈的话，Fluentd的进程会一直占用100%左右的计算资源，再也不能提升，对于有四个核的计算机来说，最多也就使用的1/4的计算能力，这是极其浪费的。而且当Fluentd进程到达瓶颈后，数据会处理不完，导致数据收集的速度落后于数据产生的速度。
RD：单库数据量太大，数据库扛不住了，我要申请一个数据库从库，读写分离。 DBA：数据量多少？ RD：5000w左右。 DBA：读写吞吐量呢？ RD：读QPS约200，写QPS约30左右。 上周在公司
如果业务量剧增，数据库可能会出现性能瓶颈，这时候我们就需要考虑拆分数据库。从这几方面来看：
分布式事务场景如何设计系统架构及解决数据一致性问题，个人理解最终方案把握以下原则就可以了，那就是：大事务=小事务（原子事务）+异步（消息通知），解决分布式事务的最好办法其实就是不考虑分布式事务，将一个大的业务进行拆分，整个大的业务流程，转化成若干个小的业务流程，然后通过设计补偿流程从而考虑最终一致性。
事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元，事务具有以下4个属性，通常简称为事务的ACID属性：
项目规划（设计清晰的路线图，确保做出明智的决定）设计风险管理策略确定风险判断项目可能出现的风险，评估结果可能会影响项目的规划，评估完每个风险后，再组织项目时间规划列出可能所有可能出现的风险，并且对风险进行分级风险评估：影响*可能性= 实际风险风险管理：工具--风险矩阵风险，影响，可能性，得分控制风险：工具：风险TAMET转义风险：风险转义给第三方A接受风险：了解风险，当风险发生时给予解决M降低风险：降低风险发生的可能性或影响E清除风险：尽你所能将风险解决确定风险策略后，工具-制定风险管理规划风险，策略，负责
＂鹅厂网事＂由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营，我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息，同时分享腾讯在网络与服务器领域，规划、运营、研发、服务等层面的实战干货，期待与您的共同成长。 网络平台部以构建敏捷、弹性、低成本的业界领先海量互联网云计算服务平台，为支撑腾讯公司业务持续发展，为业务建立竞争优势、构建行业健康生态而持续贡献价值！ 前言 随着公司服务器规模增长速度放缓，项目经理团队从以往IDC建设大军中逐步过渡转型，向网络建设项目和业务支撑类项目等其
系统体系结构是定义系统的结构、行为和系统视图的概念模型。架构师将其系统的形式化描述或表示出来，以支持结构和行为的推理的方式组织。
额，数据库读写分离虽然不难，但并不是所有的“数据库扛不住”的场景，都应该用读写分离。今天花1分钟简单介绍下这个场景。
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我们放下代码与技术，讨论历史之名，来梳理软件架构发展历程中出现过的名词术语，以全局的视角，从这些概念的起源去分析它们是什么，它们取代了什么，它们为什么能够在竞争中取得成功，为什么变得不可或缺，以及它们为什么会失败，在斗争中被淘汰，逐渐湮灭于历史的烟尘当中。
虽然很多互联网公司的体量很大、用户非常多，但你千万不要被这些现象迷惑了。实际上，90% 以上的系统能够发展到上百万、上千万数据量已经很不错了。对于千万的数据量，开源的 MySQL 都可以很好地应对，更别说一些商业数据库了。
作者：伈情，喜玩Java、Python、Golang!热爱架构设计、SOA、微服务、高并发、分布式、性能优化、DevOps、大数据、消息队列等....!在互联网应用支撑系统&现金交易系统有些许经验 来自：nickid.cn/2017/04/分布式事务/ 一，题记 分布式事务场景如何设计系统架构及解决数据一致性问题，个人理解最终方案把握以下原则就可以了，那就是：大事务=小事务（原子事务）+异步（消息通知），解决分布式事务的最好办法其实就是不考虑分布式事务，将一个大的业务进行拆分，整个大的业务流程，转化
导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第十一部分。主要介绍了如何面向功能拆分架构，首先介绍了微内核架构的基本架构设计，以及几种常见架构的实现与特点。最后分享了微内核架构典型开源规则引擎 JBoss Drools。
前面两期我们给大家介绍了基于强化学习和进化算法的模型结构搜索，它们的共同特点就是搜索空间是连续的，并且计算量很大，本期我们介绍可微分架构的网络搜索，其搜索空间是连续的，并且相比强化学习和进化算法具有计算优势。
近来，可微分架构搜索因其高效率、高性能的竞争优势引起了人们的极大关注。它在浅层网络中搜索最优架构，然后在深层评价网络中测量其性能。这导致架构搜索的优化与目标评价网络无关，发现的架构是次优的。为了解决这个问题，本文提出了一种新型的循环可微分架构搜索框架（CDARTS）。考虑到结构差异，CDARTS 在搜索网络和评价网络之间建立了循环反馈机制。首先，搜索网络生成一个初始拓扑进行评估，这样可以优化评价网络的权重。其次，搜索网络中的架构拓扑通过分类中的标签监督，以及来自评价网络的正则化通过特征提炼进一步优化。重复上述循环，搜索网络和评价网络共同优化，从而实现拓扑结构的进化，以适应最终的评价网络。在CIFAR、ImageNet 和 NAS-Bench-201 上的实验和分析证明了所提出的方法的有效性。
有网友对《假如让你来设计数据库中间件》一文中，数据库中间件仅仅支持四类SQL存有疑问： partition key普通查询 partition key上的IN查询 非partition key上的查询 有限功能的排序+分页查询 这四类SQL就能满足公司业务的需求么，这个结论是怎么来的？ 看来《假如让你来设计数据库中间件》的架构结论并不能让刨根究底的网友们满意，于是把13年底，需求调研的过程细节也说一说，作为一个一线架构师，治学还是得严谨。 一、业务侧的分库后SQL需求 先说结论，通过初步的调研，发现58各
尽管可微分架构搜索(DARTS)发展迅速，但它长期存在性能不稳定的问题，这极大地限制了它的应用。现有的鲁棒性方法是从由此产生的恶化行为中获取线索，而不是找出其原因。各种指标如海森特征值等被提出来作为性能崩溃前停止搜索的信号。然而，如果阈值设置不当，这些基于指标的方法往往很容易拒绝好的架构，更何况搜索是内在的噪声。在本文中，进行了一种更细微更直接的方法来解决塌陷问题。本文首先证明了跳连与其他候选操作相比具有明显的优势，它可以很容易地从劣势状态中恢复过来并成为主导。因此，本文提出用辅助跳过连接来剔除这种优势，确保所有操作的竞争更加公平，在各种数据集上的大量实验验证了它可以大幅提高鲁棒性。
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。
GPU全虚拟化的方式由于其性能和多虚拟机共享性方面的优势，一直是GPU厂家所努力支持的方向。本文通过几张架构图，看一下GPU全虚拟化中的Intel GVT-g和NVIDIA vGPU以及他们的统一架构Mediated Device。
注：本文更适用于中大型项目，小项目开心就好了。因为时代的原因，对部分词汇描述可能不是那么准确，欢迎指正。
之前说一个 iOS 开发者成长到一定阶段，就会遇到瓶颈，解决的方法是熟悉设计模式。接触到 App 的架构App 的架构就类似于现代建筑的脚手架或是地基——一旦确定，App 的骨架和结构就已经定型，剩下的工作就是在现成的架构中舔砖加瓦。那么具体来说，我们为什么要关心 App 的架构？有三点原因。
百度 App(大型 App) 复杂度来源 1. 业务规模大：百度 App 技术方向及子方向 70+，单端代码量 180w+； 目标：隔离各组件间影响避免故障蔓延，并控制整体 App 的复杂度； 2. 团队规模大：有代码权限的数百人 ; 目标：保障高效并行开发； 3. 公司内部接入业务多：30+, 非单纯基础库，与百度 App 关系复杂； 目标：处理接入业务与百度 App 架构及架构中各组件关系，保障快速高效接入与基础能力复用。 4. 迭代速度快：3 周一个版本，2 周开发 1 周测试； 目标：避免高速迭代情况下组件化程度劣化。 5. 技术形态多：H5、NA、Hybrid、Talos、Flutter 并存； 目标：保障基础能力复用，构建系统支撑。 另外启动速度、体积等准入流程的约束；以及目标的多样性也是大型 App 复杂度来源因素；由背景产生的目标是天生的技术需求，除此之外，百度 App 在不同阶段有不同的产品技术目标。
来源：blog.csdn.net/mucaoyx/article/details/84498468
前者更能体现出架构师在业务角度和技术角度的前瞻性能力，后者多是出现在业务高速发展阶段，大部分时间只能疲于应付吧。
软件开发是根据用户要求建造出软件系统或者系统中的软件部分的过程。软件开发是一项包括需求捕捉、需求分析、设计、实现和测试的系统工程。软件一般是用某种程序设计语言来实现的。通常采用软件开发工具可以进行开发。软件分为系统软件和应用软件，并不只是包括可以在计算机上运行的程序，与这些程序相关的文件一般也被认为是软件的一部分。 软件设计思路和方法的一般过程，包括设计软件的功能和实现的算法和方法、软件的总体结构设计和模块设计、编程和调试、程序联调和测试,然后进行编写再提交程序。
今日头条创立于2012年3月，到目前仅4年时间。从十几个工程师开始研发，到上百人，再到200余人。产品线由内涵段子，到今日头条，今日特卖，今日电影等产品线。
近三年了纷享逍客的疯狂进入，给了国内移动CRM厂商强大的压力，年初纷享逍客宣布战略调整，几乎所有的移动CRM厂商内心一阵狂喜，最大的强敌突然离场，也可以让他们长舒一口恶气，终于不用再看纷享逍客这个冤家在眼前耀武扬威了。 而我们最先想到的莫过于销售易了，起初两家的战略和战术打法有着异曲同工之处，并且还出现了产品更迭相互拷贝的现象，在市场表现上两家又截然不同，一个相对内敛，一个过于张扬，特别是当纷享逍客前几轮超常规的融资和超常规的广告宣传时，都给了销售易等友商无法言表的压抑。就在纷享宣传融资和战略调整不久，销售
BAT一直是程序员心神向往的地方，那些最最前沿的一线互联网技术都出自这些合称为大厂的地方，那里人才济济，哪怕实战经验不好的程序员进了那里，都会受到技术的熏陶，培养出来的技术人员，不说能够执掌一方，至少也能够独当一面。但是，大厂也不是你想进就能进的，必须得有一些技术能力的积累，如果你学历不如人家，那么你就应该努力从技术能力上碾压他。
可微分的神经架构搜索方法在自动机器学习中盛行，主要是由于其搜索成本低，设计搜索空间灵活。然而，这些方法在优化网络方面存在困难，因此搜索到的网络往往对硬件不友好。本文针对这一问题，在优化中加入可微分的时延损失项，使搜索过程可以在精度和时延之间进行平衡系数的权衡。延迟预测模块（LPM）是对每个网络架构进行编码，并将其输入到一个多层回归器中，通过随机抽样收集训练数据，并在硬件上对其进行评估。本文在NVIDIA Tesla-P100 GPU上评估了该方法。在100K采样架构（需要几个小时）的情况下，延迟预测模块的相对误差低于10%。嵌入延迟预测模块，搜索方法可以减少20%的延迟，同时保留了精度。本文的方法还能简洁的移植到广泛的硬件平台上，或用于优化其他不可微的因素，如功耗。
微服务架构(Microservices Architecture)是一种架构风格和设计模式，提供将应用分割成一系列细小的服务，每个服务专注于单一业务功能，运行于独立的进程中，服务之间边界清晰，采用轻量级通信机制相互沟通、配合来实现完整的应用，满足业务和用户的需求。（引用自http://www.csdn.net/article/2015-07-20/2825258） 微服务的优点： 可独立部署、升级、替换、伸缩 自由选择开发语言 高效利用资源 故障隔离 总结下来就是：灵活、稳定、省资源。 微服务的缺点： 服
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