课程目录

01.什么是架构

√：了解抽象定义、问题、演进、例子。

02.企业级后端架构解析

->对企业中（后端）架构的剖析，看架构在企业里是一个什么样的“玩法”。

03.企业级后端架构挑战

->企业面临的（后端）架构挑战是什么？工作中如何解决？

04.后端架构实战

->用一个例子说明：架构中一个问题的产生到解决，的实践过程。

02. 企业级后端架构剖析

2.0 企业级后端架构剖析-背景

• 前情提要：我的蛋糕店经过3年蓬勃发展，积累了良好的口碑和用户基础。接下来需要扩大规模：
• 问题考虑：

  • 店面怎么盘

    • 买（买店面开）
    • 租（觉得买太贵了、还要和地税局什么的打交道，很麻烦）

  • 师傅怎么招

    • 现有师傅的亲人全家出马（一开始店面比较小）
    • 招培训班出身的（利用社会上已有的资源，上手比较快）

  • 是否继续坚持纯手工创作？

    • 坚持手工（手工蛋糕比较好吃，且有独家秘方，但做的慢）
    • 加入机器（等到口碑好了，考虑局部用机器做，给对手工要求不敏感的客户）

  • 规模扩大以后，工作重心应该是？

    • 精进蛋糕制作手艺（纵向深挖）
    • 蛋糕店重点方向梳理&未来规划（宏观长远）

2.1 企业级后端架构剖析-云计算

• 概念

  • 通过软件进行自动化管理，给软件提供计算资源的服务网络
  • 也是现代互联网大规模数据分析和存储的基石

• 层次图

1. 会员激励：活动策划、联名IP、满意度分析、卖蛋糕、研发新品

2. 制作招牌蛋糕：某蛋糕机

3. ┌培训、带新┐：某蛋糕师傅培训机构：和面、雕花、塑形、撒料

   电器、装修：某装修公司：房屋装修、电器配套、定期打扫、生活缴费

   └交易、过户┘：某房屋租赁平台

4. 地区1、地区2

-基础

1. 虚拟化技术-整租VS合租
2. 编排方案-业主VS租赁平台

-架构

1. IaaS（Infrastructure as a Service）

• 买房子VS房屋租赁平台

2. PaaS（Platform as a Service）

• 清包VS全包

3. SaaS（Software as a Service）

• 从零培训VS雇佣培训过的师傅

4. FaaS（Function as a Service）

• 纯手工制作VS蛋糕机批量生产

• 意义

  • 蛋糕机做蛋糕的速度肯定比做蛋糕快很多。自己做蛋糕需要搭很多相关设施，但如果用蛋糕机，很多东西就非常简单。

  • 抛开底层：

    • 若使用云计算能力，我们只需要把重心关注到上层：eg.
      • 在“会员激励”上如何做更好,提高用户粘性，让更多客户来我们店积累口碑；
      • 我们可能会定期做活动策划（节日、满减日），使蛋糕店更生龙活虎；
      • 也可以跟外部做联动IP；
      • 也能有更多精力去做满意度分析；
      • 卖蛋糕、研发新品才是非常非常核心的东西。
    • 如果我们使用云计算，就可以专注于更加业务层面的东西，而不去过分关注跟“房子、装修、师傅、制作手续”相关的事情。

  • 这就是云计算 提供给 整个使用云计算的能力，使在云计算上跑服务的人，更能关注业务层面、而非底层细节。

2.2 企业级后端架构剖析-云原生

• 云原生技术 为组织（公司） 在公有云、自由云、混合云等新型的动态环境中，构建和运行可弹性拓展的应用提供了可能。

• （这个“云”可以认为就是云计算里的那个“云”。公有云、自由云、混合云是不同云的 部署形态，这些不同部署形态 促成 不同互联网机房的 新型动态环境。帮助企业构成可以运行的、弹性拓展的虚拟化技术的集合）

• 层次图：

  • 云原生（Cloud Native）

  • 1.弹性资源：

    • 虚拟化扩容器
    • 快速扩缩容
    • （云原生提供的这个虚拟化扩容器是可以快速扩缩容的。不用去关注底层物理的形态。基于这样的虚拟资源与云计算提供的资源调度能力，可以快速做容器的扩缩容。如果是用的物理机器，要对机器做扩缩容，我们需要购买机器，给它装系统，再给装入机房里。如果用云原生，从用户的角度看，资源可以无限扩展；使用时扩出来，不使用时缩回去。）
  • 2. 微服务架构：
    • 业务功能单元解耦
    • 统一的通信标准
    • （使业务功能有比较好的解耦，业务之间的职责划分得比较清晰。同时SOA那里有统一的服务标准，使服务之间通畅地通信，建立紧密的联系。部署形态是松耦合的，服务之间可以存在非常复杂的调用网络，使业务形态产生更多样化的可能。）
  • 3. DevOps：
    • 敏捷开发
    • CI/CD
    • （假设我们整个服务已经部署在云上，那如何做开发、测试、连桥等等，这一整套的工具都是有开源方案或有些企业会在上面做耕耘。DevOps就是开发、运营相关的技术栈）
  • 4. 服务网格：
    • 业务与治理解构
    • 异构系统的治理与统一化
    • 复杂的治理能力
    • （在微服务架构之下，功能服务之间产生的调用模式，是如何在企业内部落地的呢？首先，业务 会有它自己的 业务代码。那如果使用服务网格的话，它的优点有：1.业务可以再做进一步的松咬合->就如使用云计算可以暂不关注PaaS、FaaS、SaaS等底层逻辑，而可以更专注于服务逻辑。服务网格的作用是相似的，可以使服务和网络通信做解耦。2.因为它是解耦后的中间层，那么它就为一些异构系统->eg.比如有些使用的是go语言、有些是c++、python、java等，服务网格就是为这些不同业务系统提供统一的治理方案。3. 服务网格具有的中心化的方案，使很多复杂的能力成为可能。）

2.2.1 企业级后端架构剖析-云原生之 弹性计算资源

• 弹性计算资源类型：

1. 服务资源调度

• 微服务：和面、雕花（可以快速完成这个服务所承载的能力）
• 大服务：烤箱（做烘培时在相当长时间是会被占用的、使用度比较高）
• （按服务调度所使用资源的量级作大致分类：eg.使用和数、内存小->微服务；大体量等->大服务）

2. 计算资源调度

• 在线：热销榜单（在线计算资源：热门榜单、热销榜单的展示。刷新越多，使用资源的就越多）
• 离线：热销榜单更新（榜单要动态更新，用户访问数据的分析、访问量的分析会比较大，适合离线的去做调度）

3. 消息队列

• 在线：削峰、解耦（消息队列有很大的吞吐量，它可以把消息队列里入队的海量的数据作削峰处理。并且，消息队列的生产者只负责把消息投递到队列里。客户买蛋糕需要排队，只负责排队就可以了，生产者不需要关心队头队尾，是如何消费的。就能起到好的解耦）
• 离线：大数据分析（支持大数据分析的套件，能用消息队列，把一整套数据流程搭建起来。）
• （也可以划在计算资源里的，“消息队列”。与计算调度资源比较类似，可以分为在线和离线。）

2.2.2 企业级后端架构解析-云原生之弹性存储资源

• 弹性存储资源类型：
• （有很多数据是需要存在硬盘或实体化的存储，以免机器在重启的时候丢失。而弹性存储资源也分很多类型，以下是常见4类）

1. 经典存储（经典存储内又包含2类）

• 对象：宣传视频（使用对象存储）
• 大数据：用户消费记录（放在大数据存储里）
• （）

2. 关系型数据库

• 收银记录（某用户 在when 买了what蛋糕 花了how much钱 用的which手机号，这种具有强关系属性的数据存储，适合这类存）
• （）

3. 元数据 -服务发现：蛋糕店通讯录（）

• （不是很大，但是会适用到很多不同的场景。比如蛋糕店有很多师傅，可以用名字去找想找的师傅。如果不用名字称呼师傅的话，我们需要知道师傅住在哪里，电话号是多少，这样就很难定位这个师傅。这就是服务发现所起到的作用。一开始，肯定是用的名字去做索引。这就是个简单的服务发现场景）

4. NoSQL（强结构化，不是特别相关的）

• KV：来个xx蛋糕（你给我一个key，我把对应的value返回给你）

• （比如缓存，分布式植入等，就是一种KV式存储。）

• 总结：将存储资源当成服务一样

• （用的时候，就不用关心是不是需要部署什么数据库啊、部署元数据的数据库等等。就把这些数据库当成服务那样。你在上面搭建自己的业务的时候，可以在平台里搜“我需要这样的使用场景，我去找这样类型的存储服务就好了”。此即 云原生 弹性资源 的概念）

2.2.3 企业级后端架构解析-云原生之Dev

• 概念

1. DevOps是云原生时代软件交付的利器，贯穿整个软件开发周期。
2. 结合自动化流程，提高软件开发、交付效率。

• 概念图：

1. 设计

• • 容量
  • 技术选型
  • 服务化
  • 同步/异步
  • 观测性
• • 容灾
  • 兜底
  • 降级
  • 流控
  • 隔离

2. 开发

3. 测试

• 1.单测
• 2.集成测试

4. 上线

• 1. 构建
• 2. 部署

5.调优/重构

• 1.
  • 性能瓶颈
  • 运维黑洞
• • 成本优化
  • 体验提升

6.赋能or开源