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系统架构

关于系统架构

系统架构是构建高质量软件系统的基础。本模块涵盖系统设计原则、分布式系统、微服务、高可用、高性能等核心主题。

🏗️ 架构体系

01 - 系统设计

软件设计的核心原则和模式

02 - 分布式系统

构建可靠的分布式系统

03 - 高可用

保障系统的可用性

04 - 高性能

优化系统性能

05 - 微服务

构建可扩展的微服务架构

06 - 数据库架构

数据库设计和优化

07 - 缓存架构

提升系统性能的缓存策略

  • 缓存模式:Cache-Aside、Write-Through、Write-Behind
  • 缓存策略:LRU、LFU、过期策略

08 - 消息队列

构建异步和解耦的系统

  • MQ 模式:点对点、发布订阅
  • 可靠性保证:消息持久化、幂等性

09 - 安全

保障系统安全

  • 认证与授权:OAuth、JWT
  • 加密:对称加密、非对称加密
  • 安全防护:SQL 注入、XSS、CSRF

10 - 可观测性

监控和诊断系统

  • 日志:日志收集、分析
  • 指标:监控指标、告警
  • 链路追踪:分布式追踪

🎯 学习路径

mermaid
graph TB
    A[系统设计原则] --> B[架构模式]
    B --> C[分布式系统]
    C --> D[微服务架构]
    D --> E[高可用设计]
    D --> F[高性能优化]
    E --> G[可观测性]
    F --> G

💡 核心概念

架构设计原则

原则说明应用场景
单一职责一个模块只做一件事服务拆分、类设计
开闭原则对扩展开放,对修改关闭插件系统、策略模式
依赖倒置依赖抽象而非实现接口设计、依赖注入
高内聚低耦合模块内部紧密,模块间松散微服务设计

CAP 理论

CAP 定理

分布式系统最多只能同时满足以下三项中的两项:

  • C (Consistency):一致性
  • A (Availability):可用性
  • P (Partition tolerance):分区容错性

常见选择:

  • CP:ZooKeeper、HBase
  • AP:Cassandra、DynamoDB
  • CA:传统关系型数据库(单机)

微服务模式

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                  API Gateway                     │
│         (认证、限流、路由、聚合)                  │
└──────────┬─────────┬─────────┬──────────────────┘
           │         │         │
    ┌──────▼──┐  ┌───▼────┐  ┌▼──────────┐
    │ 用户服务 │  │订单服务│  │ 支付服务   │
    └──────┬──┘  └───┬────┘  └┬──────────┘
           │         │         │
    ┌──────▼─────────▼─────────▼──────────┐
    │         服务注册与发现中心            │
    │         (Consul / Eureka)           │
    └─────────────────────────────────────┘

🔧 实践建议

1. 架构设计

  • ✅ 从业务出发,不要过度设计
  • ✅ 优先考虑可维护性而非性能
  • ✅ 使用成熟的技术栈
  • ✅ 保持架构的演进性

2. 性能优化

优化顺序

  1. 数据库优化:索引、查询优化
  2. 缓存:Redis、CDN
  3. 异步化:消息队列
  4. 水平扩展:分库分表、负载均衡

3. 高可用保障

可用性级别:
- 99.9%  (3 个 9)  → 年停机时间 8.76 小时
- 99.99% (4 个 9)  → 年停机时间 52.56 分钟
- 99.999% (5 个 9) → 年停机时间 5.26 分钟

实现手段:

  • 负载均衡
  • 主从切换
  • 熔断降级
  • 限流保护

📚 经典案例

秒杀系统设计

挑战

  • 瞬时高并发
  • 库存超卖
  • 用户体验

解决方案

用户请求

【前端】
    - 按钮防重复点击
    - 验证码

【接入层】
    - CDN 静态资源
    - Nginx 限流

【应用层】
    - Redis 预减库存
    - 消息队列削峰

【数据层】
    - MySQL 扣减库存(乐观锁)
    - 订单异步处理

海量数据处理

场景:10 亿条用户数据查询

方案

  1. 分库分表:按用户 ID hash
  2. 索引优化:建立合适的索引
  3. 读写分离:主库写,从库读
  4. 缓存:热点数据放 Redis
  5. ES 搜索:复杂查询用 Elasticsearch

🚀 进阶资源


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