这是我参与「第三届青训营-后端场」笔记创作活动的的第6篇笔记.
一、架构
软件架构：有关软件整体结构与组件的抽象描述，用于指导软件系统各个方面的设计
方法选择的指导，地基
单机
把所有功能都实现在一个进程里，部署在一台机器上
优点：简单
缺点：
流量大时慢，服务能力有瓶颈 C10K problem
运维需要停服
单体 垂直应用 | 垂直切分
单体架构：分布式部署，不分应用的全栈
垂直应用架构：按应用垂直切分的单体，按类划分
优点：
水平扩容
运维不需停服
缺点：
职责太多，开发效率不高
爆炸半径大
SOA 微服务 | 水平切分
SOA：将应用的不同功能单元抽象为服务，定义服务之间的通信标准
微服务架构：SOA的去中心化演进
问题：
数据一致性
高可用：如何合作
治理：其中有步骤坏了如何容灾
解耦vs过微：运维成本较高
演进
需求量越来越大：增加人手
越做越复杂：分工合作
蛋糕越来越大，需要垂直（增加人手，保证稳定）和水平（增加层级，独立性增强）切分
二、企业级后端架构剖析
云计算
通过软件自动化管理，提供计算资源的服务网络。是现代互联网大规模熟悉分析和存储的基石。
基础
虚拟化技术：整租vs合租，虚拟化机器可以共同使用
编排方案：业主vs租赁平台
架构
IaaS：买房子vs租赁平台，忽略物理层面的区别，只从逻辑层面看
PaaS：清包vs全包，云计算服务，增强统一管理，无需自己手动
SaaS：从零培训vs雇佣有经验的，降低用户学习成本，交给云计算平台
FaaS：手工vs机器，增强效率，很多服务无需自己配置
把精力放在业务层面，而非底层细节
云原生
公有云、自由云、混合云
弹性资源
虚拟化容器，快速扩缩容
计算资源类型
服务资源调度：微服务，大服务
计算资源调度：在线，数据显示；离线，数据计算
消息队列：在线，削峰，解耦（用户操作简单，服务细节对其透明）；离线大数据分析
存储资源类型
经典：对象，大数据（消费记录）
关系型数据库：强关系属性的记录
元数据：服务发现，数据量不大，但是用处多
NoSQL：KV存储（键值对）
将存储资源当成服务
微服务架构
业务功能单元解耦，统一通信标准
通信标准：HTTP、RPC
微服务中间件提供HTTP/RPC功能：比较性能、服务治理、协议可解释性这些能力来选择
不用在业务逻辑中实现符合通信标准的交互逻辑，交给框架
DevOps
敏捷开发，CI/CD
是云原生时代软件交付的利器，贯穿整个软件开发周期
结合自动化流程，提高软件开发与交付的效率
服务网格
业务与治理解构，异构系统的治理统一化，复杂治理能力
服务网格：微服务之间通讯的中间层，高性能网络代理，业务代码与治理解耦
相比于RPC/HTTP框架：
异构系统治理统一化；与业务进程解耦，生命周期易管理
三、企业级后端架构挑战
问题
基础设施层面
物理资源有限：机器、带宽
资源利用率受制于部署服务
用户层面
网络通信开销大
网络抖动导致运维成本提高
异构环境下，不同实例资源水位不均（不同的用户、机器资源利用率可能不一样）
离在线资源并池
核心收益：降低物理资源成本
解决思路：
提供更多的弹性资源，增加收入
在线业务：IO密集型，潮汐性，实时性
离线业务：计算密集型，非实时性
同一个机器做离在线隔离：可以用容器虚拟化，Cgroup
自动扩缩容
核心收益：降低业务成本
解决思路：
利用在线业务潮汐性
指标：CPU的使用量
微服务亲和性部署
核心收益：降低业务成本，提高服务可用性
解决思路：
将满足亲和性条件的容器调度到一台宿主机，受网络的影响变小
微服务中间件与服务网格通过共享内存通信
服务网格控制面实施灵活、动态的流量调度
流量治理
核心收益：提高微服务调用容错性，容灾，提高开发效率
解决思路：
基于微服务中间件&服务网格的流量治理：熔断、重试，单元化，复杂环境（功能、预览）的流量调度
CPU水位负载均衡
核心收益：打平异构环境算力差异，为自动扩缩容提供正向输入
解决思路：
IaaS：提供资源探针
服务网格：动态负载均衡
四、后端架构实战
问题
输入：
服务网格数据面（在容器中，与控制面相连）：支持带权重的负载均衡策略
注册中心（与服务网格相连）存储了所有容器的权重信息
宿主机能提供：容器的资源使用情况与物理资源信息（如cpu型号）
关键点：
紧急回滚能力
大规模：稳定性，计算瓶颈
极端场景
自适应静态权重
方案：
采集宿主机物理资源信息
调整容器注册的权重
优势：
复杂度低
完全分布式，可用性高
微服务中间件无适配成本
缺点：
无紧急回滚能力
缺乏自适应能力
自适应动态权重 Alpha
方案：
容器动态权重自适应调整，统一到动态权重决策中心
服务网格的服务发现&流量调度能力
缺点：
过度流量倾斜可能异常，权重100/1的时候如果100的服务挂了，大部分流量失效
Beta
方案：
服务网格上报RPC指标，到不同主机容器延迟多少，统一计算
缺点：
时序数据库压力大，存储的数据太多，每几秒都记录
动态权重决策中心职责多，迭代->变更->风险
Release
优化动态权重决策中心：模仿垂直水平划分
微服务化
引入消息队列削峰、解耦
离在线链路切分
梳理强弱依赖
