我想，成為一個架構(gòu)師?。?！

成為一個合格的架構(gòu)師，一定會面臨以下九大場景，80個架構(gòu)問題。

畫外音：

（1）文章較長，建議收藏；

（2）文章底部有視頻版本；

【第一章：技術(shù)選型】

創(chuàng)業(yè)初期架構(gòu)方案怎么選型？

（1）要考慮業(yè)務(wù)的需求與特點，初期往往“快速實現(xiàn)”更重要，此時系統(tǒng)的特點是請求量小，數(shù)據(jù)量小，服務(wù)器資源也非常有限；

（2）這個階段最重要的選型依據(jù)是：合伙人熟悉什么技術(shù)棧，使用什么技術(shù)棧；

（3）第一版往往采用ALL in one架構(gòu)；

（4）這個階段研發(fā)主要在寫CURD業(yè)務(wù)邏輯，引入DAO和ORM能極大提高工程效率；

畫外音：什么是ALL in one架構(gòu)？。

如果硬要問我，會選擇什么技術(shù)棧，我會二選一：

PHP體系（Linux，Apache，MySQL，PHP）

或者

Java體系（Linux，Tomcat，MySQL，Java）

使用開源框架組件還是自研？

我的觀點是：

（1）早期不建議自研；

（2）隨著規(guī)模的擴大，要控制技術(shù)棧；

（3）要淺淺的封裝一層；

（4）適當?shù)臅r候，造一些契合業(yè)務(wù)的輪子；

畫外音：為什么要控制技術(shù)棧？為什么要封裝一層？

什么情況下要進行容量評估？

至少在三種情況下，要進行容量評估：

（1）新系統(tǒng)上線；

（2）臨時運營活動；

（3）系統(tǒng)容量有質(zhì)變性增長；

系統(tǒng)層面，要評估哪些重要指標？

主要評估網(wǎng)絡(luò)帶寬、CPU、內(nèi)存容量、磁盤容量、磁盤IO等資源指標，系統(tǒng)層面主要看吞吐量指標。

畫外音：容量設(shè)計五大步驟是啥？

創(chuàng)業(yè)初期，系統(tǒng)層面存在瓶頸的時候，優(yōu)化原則是什么？

（1）最低成本，初期最大的成本是時間成本；

（2）用“錢”和“資源”快速解決系統(tǒng)問題，而不是過早的系統(tǒng)重構(gòu)；

（3）將ALL in one架構(gòu)升級為偽分布式架構(gòu)，是此階段的最佳實踐；

偽分布式的核心是什么？

偽分布式的本質(zhì)是單機變多機，但又不是真正的高可用，其核心是垂直拆分：

（1）業(yè)務(wù)垂直拆分；

（2）代碼垂直拆分；

（3）數(shù)據(jù)庫垂直拆分；

（4）研發(fā)團隊垂直拆分；

畫外音：偽分布式的優(yōu)化細節(jié)是啥？

【第二章：接入層架構(gòu)】

如何解決接入層的擴展性問題？

引入反向代理。

最常見的反向代理是什么？

Nginx。

引入反向代理之后，要解決什么新的問題？

（1）集群負載均衡；

（2）反向代理高可用；

畫外音：有哪些常見的負載均衡方法？如何保證反向代理高可用？

站點流量從小到大，接入層架構(gòu)如何演進？

整體可以分為五個階段：

（1）有反向代理技術(shù)之前，單體架構(gòu)要解決擴展性問題，可使用DNS輪詢架構(gòu)；

（2）有反向代理技術(shù)之后，初期可以使用反向代理解決擴展性問題；

（3）然后，需要升級為高可用反向代理架構(gòu)；

（4）多級反向代理，引入LVS&F5進一步擴充性能；

（5）想要無限性能，必須用DNS輪詢架構(gòu)；

畫外音：每個階段的邏輯與細節(jié)到底是怎么樣的？

Session，是接入層架構(gòu)非常關(guān)注的問題，如何保證Session一致性？

通常有四種方案：

（1）客戶端層解決；

（2）反向代理層解決；

（3）web-server層解決；

（4）后端服務(wù)層解決

畫外音：每種方案細節(jié)又是怎么樣的？

CDN，是接入層不得不談的問題，CDN架構(gòu)有哪些要了解？

引入CDN架構(gòu)，至少要考慮這五個問題：

（1）什么樣的資源適合靜態(tài)加速；

（2）CDN的架構(gòu)是怎么樣的；

（3）CDN是怎么實現(xiàn)“就近訪問的”；

（4）如何保證源站和鏡像站數(shù)據(jù)的一致性；

（5）資源更新，是推還是拉？

畫外音：學CDN，千萬不要去百度“斯塔爾報告”。

TCP接入，架構(gòu)上要考慮哪些問題？

至少要考慮這四個架構(gòu)設(shè)計點：

（1）TCP如何快速實現(xiàn)接入；

（2）TCP如何快速實現(xiàn)擴展，以及高可用；

（3）TCP如何快速實現(xiàn)負載均衡；

（4）TCP如何保證擴展性與耦合性的平衡；

畫外音：有沒有綜合方案，系統(tǒng)性解決負載均衡 + 高可用 + 可擴展 + 解耦合等一系列問題？

【第三章：急速性能優(yōu)化】

在互聯(lián)網(wǎng)公司發(fā)展早期，為了產(chǎn)品快速迭代，最常使用的架構(gòu)是什么？

ALL in one架構(gòu)。

如果此時業(yè)務(wù)發(fā)展很快，系統(tǒng)成了瓶頸，架構(gòu)優(yōu)化的方向是什么？

用最短時間，以對代碼最小的沖擊，極速擴充系統(tǒng)性能。

早期如何快速的擴充系統(tǒng)性能？

使用三大分離的性能優(yōu)化方法。

早期系統(tǒng)容易“白屏”，如何快速的提升用戶體驗，消除白屏？

動靜分離。

什么是動靜分離？

動靜分離，是“靜態(tài)頁面與動態(tài)頁面，分開不同的系統(tǒng)訪問”的架構(gòu)設(shè)計方法。

畫外音：如何來實施？分別對應(yīng)怎樣的技術(shù)點？

如果靜態(tài)頁面訪問這么快，動態(tài)頁面訪問這么慢，能否將“原本需要動態(tài)生成的頁面，提前生成靜態(tài)頁面”？

可以，這是“頁面靜態(tài)化”技術(shù)，能夠100倍提升訪問速度。

畫外音：這個技術(shù)適用怎么樣的業(yè)務(wù)場景？

早期系統(tǒng)的主要瓶頸，最容易出現(xiàn)在哪里？

數(shù)據(jù)庫讀性能扛不住。

如何快速提升數(shù)據(jù)庫讀性能？

讀寫分離，使用數(shù)據(jù)庫分組架構(gòu)，一主多從，主從同步，讀寫分離。

畫外音：讀寫分離，水平切分都是使用數(shù)據(jù)庫集群，有什么異同？

后臺運營系統(tǒng)，復(fù)雜的SQL語句對數(shù)據(jù)庫性能影響較大，怎么辦？

前臺與后臺分離。

畫外音：前后端分離，前臺后臺分離，是一回事么？如何快速實施前臺與后臺分離？

【第四章：微服務(wù)架構(gòu)】

系統(tǒng)初期，哪類技術(shù)棧最為流行？

（1）PHP語言的LAMP棧；；

（2）Java語言的LiToMyJa棧；

業(yè)務(wù)快速發(fā)展，三層架構(gòu)可能存在哪些問題？

（1）代碼頻繁拷貝；

（2）底層復(fù)雜性擴散；

（3）公共庫耦合；

（4）SQL質(zhì)量不可控，數(shù)據(jù)庫性能急劇下降；

（5）數(shù)據(jù)庫耦合，無法實現(xiàn)增加實例擴容；

可以通過什么架構(gòu)方案解決上述1-5問題？

微服務(wù)架構(gòu)。

如果要落地微服務(wù)架構(gòu)，服務(wù)粒度可以如何選擇？

常見的有以下四種粒度：

（1）統(tǒng)一服務(wù)層；

（2）按業(yè)務(wù)劃分服務(wù)；

（3）按庫劃分服務(wù)；

（4）按接口劃分服務(wù)（需要輕量級進程等語言層面支持）；

微服務(wù)架構(gòu)，可能帶來什么問題？

可能帶來的潛在問題有：

（1）系統(tǒng)復(fù)雜性上升；

（2）層次間依賴關(guān)系變得復(fù)雜；

（3）運維，部署更麻煩；

（4）監(jiān)控變得更復(fù)雜；

（5）定位問題更麻煩；

不要以為，引入一個RPC框架就是“微服務(wù)架構(gòu)”了，微服務(wù)架構(gòu)要解決很多問題。

微服務(wù)架構(gòu)要解決哪些問題？

至少要解決高可用，無限性能擴展，負載均衡等眾多架構(gòu)基礎(chǔ)問題。

如何解決高可用的問題？

每一層解決高可用問題的方案不一樣，涉及虛IP，反向代理，集群，連接池，數(shù)據(jù)庫分組，緩存冗余，故障轉(zhuǎn)移等諸多技術(shù)。

畫外音：高可用的方法論是什么？

如何解決無限性能擴展的問題？

每一層解決高可用問題的方案不一樣，涉及Scale up，Scale out，DNS輪詢，反向代理，連接池，水平切分等諸多技術(shù)。

畫外音：無限性能的方法論是什么？

如何解決負載均衡的問題？

負載均衡分為兩類：

（1）同構(gòu)均勻分攤；

（2）異構(gòu)按能力分攤；

異構(gòu)服務(wù)器負載均衡，常見的這么幾種方案：

（1）靜態(tài)權(quán)重法；

（2）動態(tài)權(quán)重法，涉及“保險絲”算法；

同時，動態(tài)權(quán)重法還可以實現(xiàn)服務(wù)器的過載保護。

畫外音：什么是“保險絲”算法？什么是過載保護？

哪一個組件，和高可用，無限性能擴展，負載均衡相關(guān)？

連接池。

連接池的核心是什么？

兩個核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：連接數(shù)組，鎖數(shù)據(jù)；

三個核心接口：初始化，拿出連接，放回連接；

畫外音：如何快速掌握連接池內(nèi)核？

【第五章：數(shù)據(jù)庫架構(gòu)】

工程上，數(shù)據(jù)庫要設(shè)計一些什么？

（1）根據(jù)“業(yè)務(wù)模式”設(shè)計表結(jié)構(gòu)；

（2）根據(jù)“訪問模式”設(shè)計索引結(jié)構(gòu)；

架構(gòu)上，數(shù)據(jù)庫還必須考慮什么？

（1）讀性能提升；

（2）高可用；

（3）一致性保障；

（4）擴展性；

（5）垂直拆分；

畫外音：我C，我居然從來沒考慮過這些問題。

提升系統(tǒng)讀取速度，有哪幾種常見方法？

（1）建立索引；

（2）增加從庫；

（3）增加緩存；

一個數(shù)據(jù)庫分組集群，主從同步，讀寫分離，能不能在主庫和從庫建立不同的索引？

可以，例如：

（1）主庫只響應(yīng)寫請求，不建立索引；

（2）線上從庫，建立線上訪問索引；

（3）后臺從庫，建立后臺訪問索引；

如何保證數(shù)據(jù)庫的高可用？

核心思想是：冗余+故障自動轉(zhuǎn)移：

（1）寫庫高可用，冗余寫庫；

（2）讀庫高可用，冗余讀庫；

數(shù)據(jù)冗余會帶來什么副作用？

會引發(fā)一致性問題：

（1）兩個寫庫數(shù)據(jù)可能不一致；

（2）主庫和從庫數(shù)據(jù)可能不一致；

寫庫高可用，兩個寫庫相互同步數(shù)據(jù)，自增ID可能沖突導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致，有什么優(yōu)化方案？

（1）為每個寫庫指定不同的初始值，相同的增長步長；

（2）生成不同的ID；

（3）一個寫庫提供服務(wù)，一個寫庫作為高可用影子主；

主從延時，有什么優(yōu)化方案？

（1）業(yè)務(wù)容忍；

（2）強制讀主；

（3）在從庫有可能讀到舊數(shù)據(jù)時，選擇性讀主（非常帥氣的方案）；

底層表結(jié)構(gòu)變更，水平擴展分庫個數(shù)發(fā)生變化，底層存儲引擎升級，數(shù)據(jù)庫如何平滑過度？

如果業(yè)務(wù)能夠接受，可以停服擴展。

否則，可以使用以下三種方法：

（1）追日志平滑擴容法，平滑過度；

（2）雙寫平滑擴容法，平滑過度；

（3）秒級平滑擴容法（非常帥氣的方案）；

畫外音：如何在秒級，實現(xiàn)讀寫實例加倍？容量加倍？

數(shù)據(jù)庫垂直拆分的最佳實踐是什么？

數(shù)據(jù)庫垂直拆分，盡量把：

（1）長度短；

（2）訪問頻率高；

（3）經(jīng)常一起訪問；

的數(shù)據(jù)放在主表里。

【第六章：緩存架構(gòu)】

工程上，緩存一般有幾種使用方式？

（1）進程內(nèi)緩存；

（2）進程外緩存，也就是緩存服務(wù)；

如果有多個服務(wù)使用進程內(nèi)緩存，如何保證一致性？

常見的有三種方法：

（1）服務(wù)節(jié)點同步通知；

（2）MQ異步通知；

（3）犧牲少量一致性，定期后端更新；

絕大部分情況，還是應(yīng)該使用緩存服務(wù)，緩存的使用，有什么注意點？

以下幾點，應(yīng)該要注意：

（1）服務(wù)與服務(wù)之間不要通過緩存?zhèn)鬟f數(shù)據(jù)；

（2）如果緩存掛掉，可能導(dǎo)致雪崩，此時要做高可用緩存，或者水平切分；

（3）調(diào)用方不宜再單獨使用緩存存儲服務(wù)底層的數(shù)據(jù)，容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致，以及反向依賴；

（4）不同服務(wù)，緩存實例要做垂直拆分，不宜共用緩存；

互聯(lián)網(wǎng)緩存操作細節(jié)，最佳實踐是什么？

Cache Aside Pattern。

Cache Aside Pattern的細節(jié)是什么？

它分為讀緩存最佳實踐，以及寫緩存最佳實踐。

讀緩存最佳實踐是：先讀緩存，命中則返回；未命中則讀數(shù)據(jù)庫，然后設(shè)置緩存。

寫緩存最佳實踐是：

（1）淘汰緩存，而不是修改緩存；

（2）先操作數(shù)據(jù)庫，再操作緩存；

畫外音：為什么呢？

緩存的本質(zhì)是“冗余了數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)”，可能存在什么問題？

緩存與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)不一致。

什么場景下容易出現(xiàn)不一致？

寫后立即讀業(yè)務(wù)場景。

畫外音：為什么呢？

出現(xiàn)不一致時，優(yōu)化思路是什么？

及時把緩存中的臟數(shù)據(jù)淘汰掉。

具體要怎么淘汰，保證緩存與數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的一致性呢？

（1）服務(wù)同步二次淘汰法；

（2）服務(wù)異步二次淘汰法；

（3）線下異步二次淘汰法；

畫外音：二次淘汰法，是很常見的一種實踐。

目前緩存服務(wù)最常用的是什么？

Redis和memcache。

什么時候選擇使用Redis？

以下場景優(yōu)先使用Redis：

（1）需要支持復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；

（2）需要支持持久化；

（3）需要天然高可用；

（4）value存儲內(nèi)容比較大；

如果只是純KV，可以使用memcache。

畫外音：純KV場景，為什么memcache會更快呢？

【第七章：架構(gòu)解耦】

配置文件，是互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)中不可缺少的一環(huán)。依賴（調(diào)用）某個下游服務(wù)集群，將下游集群信息放在自身配置文件里是一種慣用做法，該做法可能導(dǎo)致什么問題？

可能導(dǎo)致上下游嚴重耦合：

（1）上游痛：擴容的是下游，改配置重啟的是上游；

畫外音：架構(gòu)設(shè)計中典型的反向依賴。

（2）下游痛：不知道誰依賴于自己，難以實施服務(wù)治理，按調(diào)用方限流；

為了解決上述問題，常見的配置架構(gòu)演進是怎么樣的？

（1）“配置私藏”架構(gòu)；

（2）“全局配置文件”架構(gòu)；

（3）“配置中心”架構(gòu)；

除了配置中心，消息總線MQ也是互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)中的常見解耦利器。

一般來說，什么時候不使用MQ？

上游實時關(guān)注執(zhí)行結(jié)果時，通常不使用MQ，而使用RPC調(diào)用。

什么情況下，可以使用MQ來解耦？

以下四種情況，可以使用MQ來解耦：

（1）數(shù)據(jù)驅(qū)動的任務(wù)依賴；

（2）上游不關(guān)心執(zhí)行結(jié)果；

（3）上游關(guān)注結(jié)果，但執(zhí)行時間很長，例如跨公網(wǎng)調(diào)用第三方服務(wù)；

（4）削峰填谷，流量控制，保護下游；

上下游IP耦合，可以如何解耦？

使用內(nèi)網(wǎng)域名來代替內(nèi)網(wǎng)IP。

多個模塊，因為公共庫而耦合在一起，可以如何解耦？

粗暴方案：代碼各自拷貝一份（不太推薦）。

優(yōu)化方案：

（1）垂直拆分，個性業(yè)務(wù)代碼“上浮”；

（2）服務(wù)化，共性業(yè)務(wù)代碼“下沉”；

多個模塊，因為數(shù)據(jù)庫而耦合在一起，可以如何解耦？

數(shù)據(jù)庫耦合，需要對架構(gòu)進行調(diào)整：

（1）第一步，公共數(shù)據(jù)訪問服務(wù)化，數(shù)據(jù)私藏；

（2）第二步，個性數(shù)據(jù)訪問，自己家的數(shù)據(jù)自己管理；

畫外音：數(shù)據(jù)庫耦合，當數(shù)據(jù)庫成為瓶頸時，增加數(shù)據(jù)庫實例也難以拆分擴容，非常頭疼。

微服務(wù)拆分不完全，導(dǎo)致耦合，可以如何解耦？

（1）底層微服務(wù)功能要盡量通用；

（2）杜絕底層switch case不同業(yè)務(wù)類型的業(yè)務(wù)邏輯代碼；

（3）個性化代碼上浮，公共代碼下沉，是更古不變的架構(gòu)解耦準則；

畫外音：架構(gòu)復(fù)雜時，微服務(wù)是好事，但拆分不徹底反而會有坑。

【第八章：架構(gòu)分層】

為什么互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)分層會越來越多？

當系統(tǒng)越來越復(fù)雜的時候，為了：

（1）讓上游更高效的獲取與處理數(shù)據(jù)，必須復(fù)用；

（2）讓下游能屏蔽數(shù)據(jù)的獲取細節(jié)，必須封裝；

上述復(fù)用和封裝，在系統(tǒng)架構(gòu)上的呈現(xiàn)，就是“分層”。

每次都要連接數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)，編碼非常低效，有什么痛點？

每次數(shù)據(jù)庫訪問，都需要：

（1）創(chuàng)建連接，創(chuàng)建資源；

（2）拼裝SQL；

（3）執(zhí)行SQL并獲取結(jié)果集；

（4）通過游標遍歷結(jié)果集，拿到每一行，分析行數(shù)據(jù)，拿到每一列；

（5）關(guān)閉連接，回收資源；

很多重復(fù)的代碼要編寫，效率很低。

怎么優(yōu)化？

分層抽象，分離DAO層。

單體架構(gòu)，編碼非常低效，有什么痛點？

每次數(shù)據(jù)獲取，都需要：

（1）關(guān)注緩存細節(jié)（Redis？MC？）；

（2）關(guān)注存儲引擎細節(jié)（MySQL？）；

（3）關(guān)注分庫分表；

（4）關(guān)注數(shù)據(jù)路由規(guī)則；

很多重復(fù)的代碼要編寫，效率很低。

怎么優(yōu)化？

分層抽象，分離基礎(chǔ)服務(wù)層（微服務(wù)）。

微服務(wù)架構(gòu)，編碼非常低效，有什么痛點？

每次數(shù)據(jù)獲取，都需要：

（1）要訪問很多RPC接口，獲取很多公共的數(shù)據(jù)；

（2）站點層與基礎(chǔ)服務(wù)層之間的連接關(guān)系非常復(fù)雜；

（3）不同垂直業(yè)務(wù)之間有需要共性業(yè)務(wù)，代碼要冗余很多次；

很多重復(fù)的代碼要編寫，效率很低。

怎么優(yōu)化？

分層抽象，分離共性業(yè)務(wù)服務(wù)層。

畫外音：可以先簡單理解為“中臺業(yè)務(wù)服務(wù)”。

PC/H5/APP多端業(yè)務(wù)，編碼非常低效，有什么痛點？

每次數(shù)據(jù)獲取，都需要：

（1）大部分業(yè)務(wù)邏輯相同，只有少量展現(xiàn)/交互不一樣；

（2）一旦一個服務(wù)RPC接口升級，多端都要升級；

（3）一旦一個服務(wù)bug出現(xiàn)，多端都要升級；

（4）PC/H5/APP多端相同的邏輯存在大量代碼拷貝；

很多重復(fù)的代碼要編寫，效率很低。

怎么優(yōu)化？

分層抽象，前后端分離。

大數(shù)據(jù)量，高并發(fā)量的微服務(wù)架構(gòu)，編碼非常低效，有什么痛點？

數(shù)據(jù)庫側(cè)數(shù)據(jù)獲取，往往：

（1）根據(jù)業(yè)務(wù)進行數(shù)據(jù)路由，水平切分；

（2）不確定路由的接口，要遍歷全庫；

（3）有時候要多個庫拿數(shù)據(jù)，然后到內(nèi)存排序，例如跨庫分頁需求；

（4）…

很多微服務(wù)有很多重復(fù)的代碼要編寫，效率很低。

怎么優(yōu)化？

分層抽象，數(shù)據(jù)庫中間件。

可以看到，架構(gòu)分層，對研發(fā)效率的提升，與復(fù)雜性的屏蔽，至關(guān)重要。

【第九章：架構(gòu)進階】

負載均衡、數(shù)據(jù)收集、服務(wù)發(fā)現(xiàn)、調(diào)用鏈跟蹤。這些非業(yè)務(wù)的功能，一般是誰實現(xiàn)的呢？

（1）互聯(lián)網(wǎng)公司一般會有一個“架構(gòu)部”，研發(fā)框架、組件、工具與技術(shù)平臺；

（2）業(yè)務(wù)研發(fā)部門直接使用相關(guān)框架、組件、工具與技術(shù)平臺，享受各種“黑科技”帶來的便利；

對于上述“黑科技”的使用與推廣，存在什么問題？

框架、組件、工具與技術(shù)平臺的使用與推廣，往往會遇到以下一些問題：

（1）業(yè)務(wù)研發(fā)團隊，需要花大量時間去學習、使用基礎(chǔ)框架與各類工具；

（2）架構(gòu)部，對于“黑科技”不同語言客戶端的支持，往往要開發(fā)C-client，Python-client，go-client，Java-client多語言版本；

（3）架構(gòu)部，“黑科技” client要維護m個版本， server要維護n個版本，兼容性要測試m*n個版本；

（4）每次“黑科技”的升級，都需要推動上下游進行升級，這個周期往往是以季度、半年、又甚至更久，整體效率極低；

畫外音：每次fastjson漏洞升級，要1個月。

如何來進行優(yōu)化？

一個思路是，解耦，將業(yè)務(wù)服務(wù)拆分成兩個進程：

（1）一個進程實現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯（不管是調(diào)用方，還是服務(wù)提供方），biz，即上圖白色方塊；

（2）一個進程實現(xiàn)底層技術(shù)體系，proxy，即上圖藍色方塊；

畫外音：負載均衡、監(jiān)控告警、服務(wù)發(fā)現(xiàn)與治理、調(diào)用鏈…等諸多基礎(chǔ)設(shè)施，都放到這一層實現(xiàn)。

他們之間有這樣一些特點：

（1）biz和proxy共同誕生，共同消亡，互為本地部署，即上圖虛線方框；

（2）biz和proxy之間，為本地通訊，即上圖黑色箭頭；

（3）所有biz之間的通訊，都通過proxy之間完成，proxy之間才存在遠端連接，即上圖紅色箭頭；

這樣就實現(xiàn)了“業(yè)務(wù)的歸業(yè)務(wù)，技術(shù)的歸技術(shù)”，實現(xiàn)了充分解耦，如果所有節(jié)點都實現(xiàn)了解耦，整個架構(gòu)會演變?yōu)椋?/span>

（1）綠色為biz；

（2）藍色為proxy；

整個服務(wù)集群變成了網(wǎng)格狀，這就是Service Mesh服務(wù)網(wǎng)格的由來。

Service Mesh的行業(yè)開源最佳實踐是什么？

Istio。

Istio的架構(gòu)核心是什么？

Istio架構(gòu)分為兩層：

（1）數(shù)據(jù)平面(data plane)；

（2）控制平面(control plane)；

其架構(gòu)核心方法論是：控制與實施分離。

畫外音：具體envoy，mixer，citadel，pilot和galley的職責與細節(jié)，見《大專欄》。

前面所有章節(jié)講的都是單機房架構(gòu)，單機房架構(gòu)的特點是什么？

架構(gòu)分層之間，是全連接。

理想化的多機房架構(gòu)，特點是什么？

架構(gòu)分層之間，是同連接，即：站點，服務(wù)，數(shù)據(jù)全部單元化，僅連接同機房。

理想化的多機房架構(gòu)，存在什么問題？

（1）并非所有的業(yè)務(wù)都能“單元化”；

（2）如果不能“單元化”，跨機房的數(shù)據(jù)同步存在較大延時；

有什么折衷方案？

可以實施“折衷多機房架構(gòu)”。

什么是“折衷多機房架構(gòu)”？

站點，服務(wù)，數(shù)據(jù)做不到全量單元化，做不到“只”連接同機房，但可以“最小化”跨機房連接，整個架構(gòu)，可以只有兩個地方跨機房：

（1）數(shù)據(jù)庫寫庫（相比讀，寫的比例較?。?/span>

（2）數(shù)據(jù)庫一處主從同步（本來就有延時）；

折衷多機房架構(gòu)，有什么優(yōu)點？

機房區(qū)分主次，落地性強，對原有架構(gòu)沖擊較小，業(yè)務(wù)幾乎不需要進行單元化改造。

畫外音：更多多機房架構(gòu)細節(jié)，詳見《大專欄》。

18次直播回看，以及《架構(gòu)師訓練營》，系統(tǒng)性的詳聊了上面這80個問題，感興趣的同學可以掃碼看細節(jié)。

18次直播精華回看，有哪些內(nèi)容？

（1）每秒100w請求，秒殺架構(gòu)

（2）千萬粉絲，feed架構(gòu)

（3）千萬同時在線，IM架構(gòu)

（4）每秒100w檢索，搜索引擎內(nèi)核架構(gòu)

（5）MQ內(nèi)核細節(jié)

（6）RPC內(nèi)核細節(jié)

（7）數(shù)據(jù)庫架構(gòu)

（8）多機房多活架構(gòu)與細節(jié)

（9）分布式調(diào)用鏈追蹤架構(gòu)與細節(jié)

（10）3周自研自動化上線平臺

（11）區(qū)塊鏈中的架構(gòu)理念

（12）數(shù)據(jù)庫性能瓶頸定位

（13）反范式數(shù)據(jù)庫設(shè)計

（14）微服務(wù)抽離與解耦

（15）經(jīng)典架構(gòu)10問

（16）微服務(wù)與數(shù)據(jù)庫架構(gòu)10問

（17）技術(shù)人職業(yè)發(fā)展規(guī)劃

（18）InnoDB內(nèi)核架構(gòu)與細節(jié)

每次1-2小時不等，全部已放出。

50節(jié)架構(gòu)師訓練營干貨重放，有哪些內(nèi)容？

第一階：技術(shù)選型（5節(jié)，已放出）

第二階：接入層架構(gòu)（5節(jié)，已放出）

第三階：極速性能優(yōu)化（3節(jié)，已放出）

第四階：微服務(wù)架構(gòu)（7節(jié)，已放出）

第五階：數(shù)據(jù)庫架構(gòu)（6節(jié)，已放出）

第六階：緩存架構(gòu)（7節(jié)，已放出）

第七階：架構(gòu)解耦（6節(jié)，已放出）

第八階：架構(gòu)分層（5節(jié)，已放出）

第九階：架構(gòu)進階（6節(jié)，已放出）

把控住這些，應(yīng)該能成為一名P8的架構(gòu)師吧？

《大專欄》，有沒有折扣？

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以怎樣的節(jié)奏學習最合適？

建議平均每天花1-2小時（可倍速）。

大概多久能學完？

快的話，能堅持的話，1個月之內(nèi)。

如何學習《大專欄》？

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