所谓网站架构模式即为了解决大型网站面临的高并发访问、海量数据、高可靠运行灯一系列问题与挑战。为此，在实践中提出了许多解决方案，以实现网站高性能、高可靠性、易伸缩、可扩展、安全等各种技术架构目标。
3.在有限资源的情况下，一定是先解决当下最核心的问题，预测并发现未来可能出现的问题，一步步解决最痛点的问题，即满足需求的系统是不断迭代优化出来的 A.高并发原则 1.无状态：比较容易进行水平扩展，应用无状态，配置文件有状态 2.拆分：在系统设计初期，是做一个大而全的系统还是按功能模块拆分系统，这个需要根据环境进行权衡
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 难题与方案 1、亿级流量电商网站的商品详情页系统架构 面临难题：对于每天上亿流量，拥有上亿页面的大型电商网站来说，能够支撑高并发访问，同时能够秒级让最
一个tomcat打天下的时代，不能说完全淘汰了，在一个管理系统，小型项目中还经常使用，这并不过分，出于成本的考虑，这反而值得提倡。但如果要延伸到高并发场景下就必然要了解分布式系统：
微服务架构下，会引入很多服务问题，所以少不了需要做服务治理，包括：服务注册与发现、服务配置、服务限流、服务熔断、服务降级、负载均衡、链路追踪等。
今天看见有人聊目前系统有2亿的PV，该如何优化？当我看到这个话题的时候，突然在想自己工作中也遇到了不少高并发的场景了，所以即兴发挥，在这里简单总结和分享下服务端相关，欢迎指正和补充。
接口级故障是指系统没宕机、网络也没有中断，但处理业务出现了问题。例如业务响应缓慢、大量访问超时、大量访问出现异常。
在TLS握手期间 攻击者可以利用一个或者两个通信方对旧版本或者密码套件的支持发起一系列的攻击 本研究利用服务器与浏览器的协调 设计实现一种抵御TLS降级攻击的方法
在微服务架构中，微服务之间的数据交互通过远程调用完成，微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其它的微服务，此时如果链路上某个微服务的调用响应时间过长或者不可用，那么对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源，进而引起系统崩溃，导致“雪崩效应”。 服务熔断是应对雪崩效应的一种微服务链路保护机制。例如在高压电路中，如果某个地方的电压过高，熔断器就会熔断，对电路进行保护。同样，在微服务架构中，熔断机制也是起着类似的作用。当调用链路的某个微服务不可用或者响应时间太长时，会进行服务熔断，不再有该节点微服务的调用，快速返回错误的响应信息。当检测到该节点微服务调用响应正常后，恢复调用链路。
分布式架构是一种将系统拆分为多个独立的组件或服务，并在不同的计算节点上部署这些组件或服务的架构方式。它可以提供高性能和可用性的好处。下面我将详细介绍分布式架构在高性能和可用性方面的优势。
微服务架构风格，就像是把一个单独的应用程序开发为一套小服务，每个小服务运行在自 己的进程中，并使用轻量级机制通信，通常是 HTTP API。这些服务围绕业务能力来构建， 并通过完全自动化部署机制来独立部署。这些服务使用不同的编程语言书写，以及不同数据 存储技术，并保持最低限度的集中式管理。
什么是服务降级 如果看过我前面对服务限流的分析，理解服务降级就很容易了，对于一个景区,平时随便进出，但是一到春节或者十一国庆这种情况客流量激增，那么景区会限制同时进去的人数，这叫限流，那么什么是服务降
1 什么是服务降级? 如果看过我前面对服务限流的分析,理解服务降级就很容易了,对于一个景区,平时随便进出,但是一到春节或者十一国庆这种情况客流量激增,那么景区会限制同时进去的人数,这叫
什么是服务降级 如果看过我前面对服务限流的分析,理解服务降级就很容易了,对于一个景区,平时随便进出,但是一到春节或者十一国庆这种情况客流量激增,那么景区会限制同时进去的人数,这叫限流,那么什么是服务降
服务熔断： 一般是指软件系统中，由于某些原因使得服务出现了过载现象，为防止造成整个系统故障，从而采用的一种保护措施，熔断也可以称为过载保护
秒杀系统的设计是高级职位面试中非常高频的一道题目，它可以较好地考察候选人的知识体系情况。对于我们来说，学习秒杀系统的设计，能够让我们学以致用，设计系统的时候考虑得更加全面。今天就让树哥带你一起来看看怎么设计一个秒杀系统！
作者：邴越，某电商平台架构师，曾任阿里巴巴中台资深开发工程师，云栖社区专家，关注分布式系统和高可用架构。
高可用，英文单词High Availability，缩写HA，它是分布式系统架构设计中一个重要的度量。业界通常用多个9来衡量系统的可用性，如下表：
1. 降级： 服务降级是当服务器压力剧增的情况下，根据当前业务情况及流量对一些服务和页面进行有策略的降级，以此释放服务器资源来保证核心任务的正常运行。降级往往会指定不同的级别，面临不同的异常等级来执行不同的处理。
“高可用性”是架构设计中的重点目标，功能的分离与降级就是保证高可用性的常用方案 功能分离的思路是区分开 核心业务、非核心业务，让核心业务尽量不受非核心业务影响 功能降级的思路是在访问量过大使系统资源不足，或者出现问题时，优先保证核心业务，把非核心业务直接降级 功能分离 逻辑分离 例如用户登录、注册、交易是核心功能，是网站整体业务流程必须的，核心功能有问题后，用户就不能正常使用了 例如发送通知、日志处理就是非核心功能，虽然很重要，但不是必须的业务流程 非核心功能可能会频繁修改升级，必须保证非核心
四层负载均衡：首先DNS解析到LVS/F5，然后LVS/F5转发给Nginx，再由Nginx转发给后端Real Server
一般的业务服务系统大体上就是通过网络远程对DB进行读写。如果流量突然飙大，总有一个资源会遇到瓶颈。按照经验大概出问题地方是DB磁盘io、CPU、带宽、连接数、内存其中的一个或几个。不同的业务，不同的系统设计，出问题的地方会有所不同。如果流量增大数倍，势必某个资源会在瞬间被榨干，然后所有的服务都会“开小差”，引起用户的抱怨。而解决问题的关键，是在问题发生时，尽量减少出问题的资源被访问。 对于这个问题，我这里给出两个回答，一个是应付面试的，一个面向实际的。大家各取所需。 面试中怎么回答 面试官其实就想听到几个术
项目中的一个case，有一块东西，是要用多线程做一些事情，小伙伴做项目的时候，没有太留神，资源隔离，那块代码，在遇到一些故障的情况下，每个线程在跑的时候，因为那个bug，直接就死循环了，导致那块东西启动了大量的线程，每个线程都死循环
在某个小乡镇的某个银行柜台，只有一个窗口办理业务，后边很多人在排队，业务办理很慢，突然间办理业务的电脑坏了、或者说工作人员午休或下班了，后边排队等待办理业务的并不知道前边什么情况，可能会继续排队。
本文直接从性能优化开始谈起，并非意味着寻找性能瓶颈无关紧要，性能优化一般都存在于发现性能瓶颈之后。找到性能瓶颈自然是优化的第一步，毕竟所谓有的放矢。我们今天主要讨论的是找到了性能问题之后，到底该怎么办？
微服务架构风格，就像是把一个单独的应用程序开发为一套小服务（在Java中或许可以直接说成是SpringBoot更易于你的理解），每个小服务运行在自己的进程中，并使用轻量级机制通信，通常是HTTP API。这些服务围绕业务能力来构建，并通过完全自动化部署机制来独立部署。这些服务使用不同的编程语言书写,以及不同数据存储技术，并保持最低限度的集中式管理。
缓存雪崩 数据未加载到缓存中，或者缓存同一时间大面积的失效，从而导致所有请求都去查数据库，导致数据库CPU和内存负载过高，甚至宕机。
多个微服务之间调用的时候，假设微服务A调用微服务B和微服务C，微服务B和微服务C又调用其他的微服务，这就是所谓的“扇出”，如果扇出的链路上某个微服务的调用响应时间过长，或者不可用，对微服务A的调用就会占用越来越多的系统资源，进而引起系统崩溃，所谓的“雪崩效应”。
复杂分布式体系结构中的应用程序有数十个依赖关系，每个依赖关系在某些时候将不可避免地失败。
在分布式系统中，如果某个服务节点发生故障或者网络发生异常，都有可能导致调用方被阻塞等待，如果超时时间设置很长，调用方资源很可能被耗尽。这又导致了调用方的上游系统发生资源耗尽的情况，最终导致系统雪崩。
例如由于日志文件过大导致硬盘无法写入、网络路由无效等可以通过调整硬件状态进行恢复的失败情况。
高并发场景下，服务器可能会因为爆炸性的流量冲击导致拒绝服务，甚至整个服务集群都会因为出现雪崩效益而大面积宕机。那么，如何在高并发场景下依然能提供稳定且高效的服务？
DNS域名解析 整个过程大体描述如下，其中前两个步骤是在本机完成的，后8个步骤涉及到真正的域名解析服务器：1、浏览器会检查缓存中有没有这个域名对应的解析过的IP地址，如果缓存中有，这个解析过程就结束。浏览器缓存域名也是有限制的，不仅浏览器缓存大小有限制，而且缓存的时间也有限制，通常情况下为几分钟到几小时不等，域名被缓存的时间限制可以通过TTL属性来设置。这个缓存时间太长和太短都不太好，如果时间太长，一旦域名被解析到的IP有变化，会导致被客户端缓存的域名无法解析到变化后的IP地址，以致该域名不能正常解析，这段时间内有一部分用户无法访问网站。如果设置时间太短，会导致用户每次访问网站都要重新解析一次域名。
我所在的部门采用得基于vue的Nuxt框架来实现ssr同构渲染，但是Nuxt并未提供相应的降级策略。当node服务端请求出现偶发性错误（非接口服务挂掉），本来应该在首屏渲染的模块会因无数据而显示空白，双十一等高流量情况下，出现人肉“运维”的无奈，想象一下其他小伙伴陪着对象，吃着火锅、唱着歌，你在电脑前抱着忐忑不安的心情盯着监控系统....我们需要一个降级方案以备不时之需。
在微服务之间进行服务调用是由于某一个服务故障，导致级联服务故障的现象，称为雪崩效应。雪崩效应描述的是提供方不可用，导致消费方不可用并将不可用逐渐放大的过程。
这是高并发系统三大利器的最后一篇文章了，前面两篇如果没看的话可以先去看下前面的文章《高并发系统三大利器之限流》《高并发系统三大利器之缓存》。说到服务降级，大多数人可能会认为熔断和降级是一样的。我曾经也一度是这样认为的，直到有一天一个面试官问我熔断和降级有啥区别吗？我直接回答没啥区别，然后就让我回去等通知了，我才知道它们还是有区别的。我们先看下服务降级的定义：
近年来，各大厂Google、微软、阿里、腾讯等都在提高可用的概念。高可用（High Availability，简称HA）是指系统或服务在遭受故障或异常情况时仍能持续提供稳定和可靠的运行能力。
redis中的五种常用类型分别是string,Hash,List,Set,ZSet。
我们生活在一个由软件系统驱动的世界。它们已融入我们的日常生活，其持续、可靠的性能不再是奢侈品，而是必需品。企业现在比以往任何时候都更需要确保其系统保持可用性、可靠性和弹性。这种必要性是由满足客户和超越竞争对手的愿望推动的。实现这一目标的秘诀是什么？构建容错软件系统。
官方文档：https://github.com/Netflix/Hystrix/wiki
临近双十一，从 2009 年第一届双十一开始，成交量只有 5000 万，到去年 2019 年，成交量达到了 2684 亿。今年迎来了第十二届双十一，想想都挺激动。
缓存比较好理解，在大型高并发系统中，如果没有缓存数据库将分分钟被爆，系统也会瞬间瘫痪。使用缓存不单单能够提升系统访问速度、提高并发访问量，也是保护数据库、保护系统的有效方式。大型网站一般主要是“读”，缓存的使用很容易被想到。
在实际业务中,出现资源不可用的原因种类可能很多,有的概率很低,比如网线被挖断了,机房失火,地震等等导致网络不可用,有的概率相对来说很高比如服务器硬件资源不足,服务器故障等等。这些问题都可能会导致对应的资源不可用。
在股票市场，熔断这个词大家都不陌生，是指当股指波幅达到某个点后，交易所为控制风险采取的暂停交易措施。相应的，服务熔断一般是指软件系统中，由于某些原因使得服务出现了过载现象，为防止造成整个系统故障，从而采用的一种保护措施，所以很多地方把熔断亦称为过载保护。大家都见过女生旅行吧，大号的旅行箱是必备物，平常走走近处绰绰有余，但一旦出个远门，再大的箱子都白搭了，怎么办呢？常见的情景就是把物品拿出来分分堆，比了又比，最后一些非必需品的就忍痛放下了，等到下次箱子够用了，再带上用一用。而服务降级，就是这么回事，整体资源快不够了，忍痛将某些服务先关掉，待渡过难关，再开启回来。
Hystrix是一个处理分布式系统的延迟和容错的开源库，在分布式系统中，许多依赖不可避免的会调用失败，比如超时，异常等，Hystrix能够保证在一个依赖出问题的情况下，不会导致整体服务失效，避免级联故障，以提高分布式系统的弹性。
可能大家在看到这个标题的时候，会觉得，只不过又是一篇烂大街的SSR从零入门的教程而已。别急，往下看，相信你或多或少会有一些不一样的收获呢。
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