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软件架构是互联网软件开发公司中的一个核心岗位,而今天我们就一起来了解一下,学习软件架构技术需要了解哪些内容。
一、架构的调整是否必须按照固定演变路径进行?
不是的,架构演变顺序只是针对某个侧面进行单独的改进,在实际场景中,可能同一时间会有几个问题需要解决,或者可能先达到瓶颈的是另外的方面,这时候就应该按照实际问题实际解决。如在政府类的并发量可能不大,但业务可能很丰富的场景,高并发就不是重点解决的问题,此时优先需要的可能会是丰富需求的解决方案。
二、架构应该设计到什么程度?
对于单次实施并且性能指标明确的系统,架构设计到能够支持系统的性能指标要求就足够了,但要留有扩展架构的接口以便不备之需。对于不断发展的系统,如电商平台,应设计到能满足下一阶段用户量和性能指标要求的程度,并根据业务的增长不断的迭代升级架构,以支持更高的并发和更丰富的业务。
三、服务端架构和大数据架构有什么区别?
所谓的“大数据”其实是海量数据采集清洗转换、数据存储、数据分析、数据服务等场景解决方案的一个统称,在每一个场景都包含了多种可选的技术,如数据采集有Flume、Sqoop、Kettle等,数据存储有分布式文件系统HDFS、FastDFS,NoSQL数据库HBase、MongoDB等,数据分析有Spark技术栈、机器学习算法等。总的来说大数据架构就是根据业务的需求,整合各种大数据组件组合而成的架构,一般会提供分布式存储、分布式计算、多维分析、数据仓库、机器学习算法等能力。而服务端架构更多指的是应用组织层面的架构,底层能力往往是由大数据架构来提供。
四、有没有一些架构设计的原则?
N+1设计。系统中的每个组件都应做到没有单点故障;
回滚设计。确保系统可以向前兼容,在系统升级时应能有办法回滚版本;
禁用设计。应该提供控制具体功能是否可用的配置,在系统出现故障时能够快速下线功能;
监控设计。在设计阶段就要考虑监控的手段;
多活数据中心设计。若系统需要极高的高可用,应考虑在多地实施数据中心进行多活,至少在一个机房断电的情况下系统依然可用;
采用成熟的技术。刚开发的或开源的技术往往存在很多隐藏的bug,出了问题没有商业支持可能会是一个灾难;
资源隔离设计。应避免单一业务占用全部资源;
架构应能水平扩展。系统只有做到能水平扩展,才能有效避免瓶颈问题;
非核心则购买。非核心功能若需要占用大量的研发资源才能解决,则考虑购买成熟的产品;
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