一、什么是高并发 高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。 高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。 响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间。 吞吐量：单位时间内处理的请求数量。 QPS：每秒响应请求数。在互
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。本文为第九部分。首先整体介绍可扩展架构的基本思想——“拆”，以及如何拆；随后介绍了面向流程的拆分，即分层架构。
高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。
随着互联网技术的发展，传统的应用架构已满足不了实际需求，微服务架构就随之产生。那么传统应用架构到底出了什么问题呢?又如何解决?接下来我们将从传统单体架构的问题开始，对为什么需要微服务架构进行详细讲解。
从使用上来说以声明式API来降低运维的操作成本。在生态系统建设方面以极高的可扩展性来提升社区活跃度。从这两个方面既可以填充K8s的不足，也极大地简化了运维操作过程。
之前的文章提到过，领域驱动设计分成战略层次和战术层次，战略层次我们讨论的很多了，接下来我们主要看下战术层次要搞哪些事情，以及领域驱动如何以架构的形式落地呢。
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。
在回答这个问题之前，首先我们要明白，为什么会出现分布式架构技术？要了解这个问题的话我们需要往前回溯，从主流互联网系统发展的历程来看，我们可以看到在不同阶段，流行的系统架构其实是不一样的。比如一开始的单体应用把所有东西都部署在一起就可以满足业务需求，然后随着业务规模的发展，用户量和访问量逐步增加，这时系统会不断面临性能压力和存储压力，具体体现就是：
关于采用微服务架构还是单体架构，最近业界有不少相关的讨论。本文作者 Goksu Toprak 分析了两种架构风格的优势和适用场景。
近年来，对于打造高度可扩展的应用程序，软件架构师们挖掘了若干相关理念，并以最佳实践的方式加以实施。在今天的“信息时代”，这些理念更加适用于不断增长的数据集，不可预知的流量模式，以及快速响应时间的需求。本文将强调并重申其中的一些传统观念，并讨论他们如何在融合云计算的发展，还将讨论由于云计算的动态性而产生的一些前所未有的概念(如弹性)。 云计算的商业优势 在云中构建应用程序有一些明显的商业优势，这里列出机构主要特点： 前期基础设施投资几乎为零：如果你要建立一个大型的系统，它可能需要大量投资用于于机房，物理安全，
软件架构师负责将高层次的业务需求和技术要求转化为可执行的系统架构，并与团队合作将其变为现实。
大数据、云计算和虚拟化等技术的出现，使得传统的 IT 架构难以满足企业日益增长的数据存储需求。为应对这一挑战，软件定义存储（SDS，Software Defined Storage）和超融合基础架构（HCI，Hyper-Converged Infrastructure）应运而生，打破了传统 IT 系统复杂和繁冗的现状，优化了网络的可扩展性和管理方式。
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，它常被用于存储和管理大量的结构化数据。在面对高并发、大规模数据和高可用性需求时，MySQL的单节点架构可能无法满足要求。为了实现高可用性和扩展性，可以采用MySQL的分布式架构。
随着企业数字化转型深入，对于数据使用场景也呈现多元化趋势，正有越来越多数据被企业利用起来。如何为众多场景选择一款合适的数据库产品，是很多企业面临的问题。而另一方面，近些年来数据库技术蓬勃发展，初创新兴厂商大量涌现。据不完全统计，仅国内的数据库厂商就有近200家，还不算国外以及开源数据库产品。上述情况更加剧了企业选择数据库的困难。本文从一些角度切入，通过图谱的形式尝试为企业选择数据库产品描述出一条路径。
软件系统是可以随着需求变化或者技术变化而不断扩展和迭代的，我们常见的各种软件系统比如操作系统、各种知名开源软件系统都是如此。而在这个过程中，我们如何通过较小的代价去扩展我们的系统，是我们要重点考虑的。
随着互联网的发展，现在的系统要支撑数亿人同时在线购物、通信、娱乐的需要，相应的软件体系结构也变得越来越复杂。
自从做了一些平台化系统之后，发现最原始的抽象，建模，分层，内聚，低耦合，面向对象变得越来越重要了，有的时候技术就是这样，那些最本质，最朴实的东西，有种返璞归真的感觉，当然其他很多事情也一样，因为不管是技术，架构还是其他事情，我们都是要去提出问题并解决问题的，而将问题划分成小的问题去解决是最重要的方法论。
作者：丁浪，非著名架构师。关注高并发、高可用的架构设计，对系统服务化、分库分表、性能调优等方面有深入研究和丰富实践经验。热衷于技术研究和分享。 声明：版权归丁浪作者本人所有，转载请联系作者本人。 一，
通常来说，人们认可云计算作为一种计算方式，它允许通过互联网以“服务”的形式向外部用户交付灵活、可扩展的IT功能。其中有三个关键词：可扩展、服务和互联网，因此说云计算是在互联网上部署和交付应用，且可按需求而扩展。
目前，在很多OLTP场景中，MySQL数据库都有着广泛的应用，也有很多不同的使用方式。从数据库的业务需求、架构设计、运营维护、再到扩容迁移，不同的MySQL架构有不同的特点，适应一定的业务场景，或者解决一定的业务问题。
Nginx是Envoy出现之前网络通信中间件领域非常有代表性的开源系统，功能强大，性能出色，扩展性很强，已经形成了强大的生态，成为HTTP流量管理领域事实上的标杆。Envoy作为后起之秀，虽然定位和目标上与Nginx有不少差异，但架构设计层面，Envoy和Nginx都有很多的可取之处。
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。 2、高性能分析：读写都操作主库，很容易产生瓶颈。大部分互联网应用读多写少，读会先成为瓶颈，进而影响写性能。另外，备库只是单纯的备份，资源利用率50%，这点方案二可解决。 3、一致性分析：读写都操作主库，不存在数据一致性问题。 4、扩展性分析：无法通过加从库来扩展读性能，进而提高整体性能。 5、可落地分析：两点影响落地使用。第一，性能一般，这点可以通过建立高效的索引和引入缓存来增加读性能，进而提高性能。这也是通用的方案。第二，扩展性差，这点可以通过分库分表来扩展。
交换机的交换架构是框式交换机才有的概念，它最主要的作用是任意输入端可以交换为任意输出端。交换架构的最基本组成为：输入端口、输出端口和连接输入输出端口的交换网络。
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应用系统演进过程中，应用层可以通过服务化，微服务，云化做扩展，数据库则往往成为难以扩展的点或者变为系统瓶颈。
1、高可用分析：高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。
1.高可用分析： 高可用，主库挂了，keepalive（只是一种工具）会自动切换到备库。这个过程对业务层是透明的，无需修改代码或配置。
随着新冠病毒疫情的缓解和控制，全球旅游业逐渐开始重新复苏。尤其在一些度假胜地，游客数量已经恢复到疫情前的水平。
注：图中圈出的是数据同步的地方，数据同步（从库从主库拉取binlog日志，再执行一遍）是需要时间的，这个同步时间内主库和从库的数据会存在不一致的情况。如果同步过程中有读请求，那么读到的就是从库中的老数据。如下图。
我在一个软件企业从事软件系统架构设计工作，2005年4月，我公司承担了某高校的应用集成项目，该校领导决定投资建立一个可扩展的统一集成平台，以解决学校信息系统中复杂、分散、异构的数据信息之间的交换、相互转换、共享等问题. 为了集成已有的系统，保护用户投资，同时，又要使已有的系统之间能够通信，使已有的系统与新开发系统之间也能够通信.在该项目中，我们采用中心辐射型消息代理技术,将中心辐射型集成模型引入到高校应用集成，结合相关标准，建立了一个适应于IT技术发展的教育应用的可扩展集成架构. 在中心福射集成架构中，消息系统具有高度可扩展性，容易与其他系统进行集成，对于异构系统的集成效果显著.该项目完成至今已接近1年，从运行的效果来看，达到了项目的预期目标.项目验收时 得到了同行专家和该大学领导及有关人员的好评.
软件系统与硬件和建筑系统最大的区别在于软件是可扩展的。一个硬件生产出来后一般都不会进行改变了，而且都会一直使用，知道不能使用为止；一栋房子建好了是不会去改变其整体架构，顶多也是进行装修，但是整体架构是不会变的。
关于数据分片的话题，近期非常火热。一方面是由于用户在海量数据、高并发访问的诉求日益增长；另一方面分布式数据库发展迅速、技术路线各异，难以选择。近期的一篇关于数据分片的文章吸引到我，文中对数据分片从技术角度做了分析归类，提出一种很好的归纳方法。本文尝试延展这一观点，对数据分片进行归类阐述。
缘起：受@萧田国 萧总邀请，上周五晚上在“高效运维1号群”内分享了《58同城数据库软件架构设计与实践》（这个topic今年在数据库大会上分享过），应组织方要求，发出纪要。 ---- 一、基本概念 二
对于业务系统本身在架构设计的时候考虑扩展，原来更多的都是谈的IT基础技术架构本身的高可用性和高扩展性。而对于业务系统扩展性，简单来说就是如何灵活的应对需求的变化和扩展，如果减少在处理变更或扩展中代码不断产生的坏味道。
本文包含数据库架构原则、常见的四种架构方案、两种一致性解决方案、以及作者个人的一些见解。
正如云计算通常将硬件和整个物理层抽象化一样，云原生计算将此原则扩展到所有内部环境。因此，云原生方法是混合IT的基础，它试图抽象多个公共云、私有云、内部虚拟化和遗留环境，为人们提供端到端、基于策略的控制和工作负载可迁移性。
作业区域工服穿戴识别系统基于yolov7视频智能图像识别技术，作业区域工服穿戴识别系统利用深度学习技术，不需人为干预自动识别现场施工作业人员未按要求穿工作服行为，作业区域工服穿戴识别系统代替后台工作人员执勤时的人眼判断。YOLOv7 研究团队提出了基于 ELAN 的扩展 E-ELAN，新的 E-ELAN 完全没有改变原有架构的梯度传输路径，其中使用组卷积来增加添加特征的基数（cardinality），并以 shuffle 和 merge cardinality 的方式组合不同组的特征。这种操作方式可以增强不同特征图学得的特征，改进参数的使用和计算效率。
在前面两篇文章《个人 CPU 的型号、代际架构与微架构》 和 《聊聊近些年 CPU 在微架构、IO 速率上的演进过程》 ， 我们介绍了个人台式机电脑中的 CPU 型号规则、核设计细节，以及各代 CPU 的关键变化。在这一节中，让我们进入到和大家手头工作相关度更高的服务器 CPU 原理部分。
说到系统设计的三高，每一高都是一个很庞大的话题，甚至可以用一本书甚至N本书来详细阐述。其中高可扩展性是系统架构的众多目标之一。归根结底，系统的架构要为最终的业务服务，脱离业务来谈架构其实比耍流氓更无耻。
工地烟火AI监控识别分析系统通过yolov7网络模型技术，工地烟火AI监控识别分析系统对工地或者厂区现场监控区域内的烟火进行实时分析报警。工地烟火AI监控识别分析系统YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同，研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。除了架构优化之外，该研究提出的方法还专注于训练过程的优化，将重点放在了一些优化模块和优化方法上。这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性，但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
作者：13 GitHub：https://github.com/ZHENFENG13 版权声明：本文为原创文章，未经允许不得转载。 此篇已收录至《大型网站技术架构:核心原理与案例分析》读书笔记系列，点击访问该目录获取完整内容。 前言 所谓架构，一种通俗的说法就是“最高层次的规划，难以改变的决定”，这些规划和决定奠定了事物未来发展的方向和最终的蓝图。 而软件架构即“有关软件整体结构与组件的抽象描述，用于指导大型软件系统各方面的设计”。 一般来说软件架构需要关注性能、可用性、伸缩性、扩展性和安全性这
分布式、微服务、集群和SOA（面向服务的架构）是现代软件架构中的一些重要概念，它们之间有一些联系和关系，但又有一些区别。下面是它们之间的关系解释：
机器之心报道 编辑：小舟 来自德克萨斯大学奥斯汀分校、悉尼科技大学和谷歌的研究者提出了一个无需训练就能自动扩展框架 As-ViT，其能以高效和有原则的方式自动发现和扩展 ViT。 当前 Vision Transformers （ViT）领域有两个主要的痛点：1、缺少对 ViT 进行设计和扩展的有效方法；2、训练 ViT 的计算成本比卷积网络要大得多。 为了解决这两个问题，来自得克萨斯大学奥斯汀分校、悉尼科技大学和谷歌的研究者提出了 As-ViT（Auto-scaling Vision Transformer
一般初创软件，为快速上线，几乎不考虑分层。但随业务越发复杂，就会导致逻辑复杂、模块相互依赖、代码扩展性差等各种问题。
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