服务器架构随着应用场景的不同采用的架构方式也是不一样的,而今天我们就通过案例分析来简单学习一下,在服务器架构中的可扩展性都有哪些特点。
MySQL的可扩展性架构的可扩展性往往和并发是息息相关,没有并发的增长,也就没有必要做高可扩展性的架构,这里对可扩展性进行简单介绍一下,常用的扩展手段有以下两种Scale-up:纵向扩展,通过替换为更好的机器和资源来实现伸缩,提升服务能力Scale-out:横向扩展,通过加节点(机器)来实现伸缩,提升服务能力对于互联网的高并发应用来说,无疑Scaleout才是出路,通过纵向的买更的机器一直是我们所避讳的问题,也不是长久之计,在scaleout的理论下,可扩展性的理想状态是什么?可扩展性的理想状态一个服务,当面临更高的并发的时候,能够通过简单增加机器来提升服务支撑的并发度,且增加机器过程中对线上服务无影响(nodowntime),这就是可扩展性的理想状态!MySQL架构的演变MySQL简单网站架构(V1.0)一个简单的小型网站或者应用背后的架构可以非常简单,数据存储只需要一个mysqlinstance就能满足数据读取和写入需求(这里忽略掉了数据备份的实例),处于这个时间段的网站,一般会把所有的信息存到一个databaseinstance里面。
在这样的架构下,电脑培训http://www.kmbdqn.cn/来看看数据存储的瓶颈是什么?单实例单业务,依然存在V1.0所述瓶颈,遇到瓶颈时可以考虑往本文更高V版本升级,若是读请求导致达到性能瓶颈可以考虑往V3.0升级,其他瓶颈考虑往V4.0升级
设计师有设计思维,同样的架构师在开发服务器和软件的时候也有自己的架构思维。
今天,电脑培训http://www.kmbdqn.cn/就一起来了解和学习一下,架构师是如何来培养和提高自己的思维能力的,下面就开始今天的主要内容吧。
架构的本质是管理复杂性,抽象、分层、分治和演化思维是架构师征服复杂性的四种根本性武器。
掌握了抽象、分层、分治和演化这四种基本的武器,你可以设计小到一个类,一个模块,一个子系统,或者一个中型的系统,也可以大到一个公司的基础平台架构,微服务架构,技术体系架构,甚至是组织架构,业务架构等等。
架构设计不是静态的,而是动态演化的。
只有能够不断应对环境变化的系统,才是有生命力的系统。
所以即使你掌握了抽象、分层和分治这三种基本思维,仍然需要演化式思维,在设计的同时,借助反馈和进化的力量推动架构的持续演进。
架构师在关注技术,开发应用的同时,需要定期梳理自己的架构设计思维,积累时间长了,你看待世界事物的方式会发生根本性变化,你会发现我们生活其中的世界,其实也是在抽象、分层、分治和演化的基础上构建起来的。
另外架构设计思维的形成,会对你的系统架构设计能力产生重大影响。
可以说对抽象、分层、分治和演化掌握的深度和灵活应用的水平,直接决定架构师所能解决问题域的复杂性和规模大小,是区分普通应用型架构师和平台型/系统型架构师的一个分水岭。
良好的架构设计思维的培养,离不开工作中大量高质量项目的实战锻炼,然后是平时的学习、思考和提炼总结。
另外,基本的架构设计思维,其实在我们大学计算机课程(比如数据结构和算法)中可以找到影子,只不过当时以学习为主,问题域比较小和理想化。
所以大学教育其实非常重要,基本的架构设计思维在那个时候就已经埋下种子,后面工程实践中进一步消化和应用,随着经验的积累,我们能够解决的问题域复杂性和规模逐渐变大,但基本的武器还是抽象、分层和分治等思维。
如果大家了解微服务和分布式服务器架构等技术的话,那么对于如何解决系统运行中出现的BUG造成的破坏和损失这些问题也应该有自己独到的见解吧。
今天,电脑培训http://www.kmbdqn.cn/就一起来了解一下,在服务器运行过程中出现的问题都有哪些解决方法。
随着微服务和分布式云架构的崛起,Web变得日趋复杂,“随机性”的故障因此变得越来越难以预测,而我们对这些系统的依赖却与日俱增。
这些故障给公司造成巨大损失,也给用户带来很大的麻烦,影响他们进行在线购物、交易或打断他们的工作。
即使是一些简单的故障也会触及公司的底线,因此,宕机时间就成为很多工程团队的KPI。
2017年,有98%的企业表示,一小时的宕机时间将给他们带来超过10万美元的损失。
一次服务中断有可能让一个公司损失数百万美元。
近,英国航空的CEO透露,2017年5月发生的一次技术故障造成数千名乘客滞留机场,给公司造成8000千万英镑的损失。
企业需要想办法解决这些问题,因为等到下一次事故发生就为时已晚。
为此,混沌工程应运而生。
混沌工程旨在将故障扼杀在襁褓之中,也就是在故障造成中断之前将它们识别出来。
通过主动制造故障,测试系统在各种压力下的行为,识别并修复故障问题,避免造成严重后果。
混沌工程将预想的事情与实际发生的事情进行对比,通过“有意识地搞破坏”来提升系统的弹性。
混沌工程简史混沌工程先出现在互联网巨头公司中,这些公司拥有大规模的分布式系统,因为这些系统太过复杂,他们需要一些新的手段来测试它们。
2010年NetflixEngTools团队开发出了ChaosMonkey。
当时,Netflix从物理基础设施迁移到AWS上,为了保证AWS实例的故障不会给Netflix的用户体验造成影响,他们开发了这个工具,用来测试系统。
2011年SimianArmy诞生,在ChaosMonkey的基础上增加了故障注入模式,可以测试更多的故障场景。
Netflix认为,云的特点是冗余和容错,但没有哪个组件能够保证100%的可用性,所以他们必须设计出一种云架构,在这种架构里,个体组件的故障不会影响到整个系统。
2012年Netflix在GitHub上开源了ChaosMonkey,并声称他们“已经找到了应对主要非预期故障的解决方案。
通过经常性地制造故障,我们的服务因此变得更有弹性。
”2014年Netflix团队创建了一种新的角色,叫作混沌工程师。
BruceWong发明了这个角色,并由DanWoods在Twitter上向广大的工程社区推广。
DanWoods解释说,“我从KoltonAndrus那里学到了更多有关混沌工程的知识,他把它叫作故障注入测试”。
2014年10月,当时Gremlin的联合创始人KoltonAndrus还在Netflix,他们在SimianArmy的基础上提出了故障注入测试(FIT)概念,开发者可以更灵活地控制注入故障的“杀伤力范围”。
因为SimianArmy有时候会造成非常严重的故障,所以Netflix的开发者对它抱有疑虑,而FIT可以更好地控制故障粒度,于是他们就由此想出了混沌工程这个概念。
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