上面介绍的只是最基础的软件架构设计流程,为了保证软件的柔性可用,经常还会RPC服务组件(让网络分布式应用开发变得更容易)、消息中间件(将模块之间的交互异步化)等方案。 (3)网络架构设计 A)运维架构 架构设计需要保证每个环节都能快速迭代配置,尤其是在服务器CPU、内存、存储、带宽几个方面需要做到高可用性。 以新零售个性化推荐动态Feed为例,我们梳理下整个网络结构设计的流程。首先需要根据业务数据分析网络系统需求。一般Feed信息流前3页访问量往往占了90%以上,因此在做缓存设计的时候,我们完全可以在缓存数据中只保存每个用户最近的100条数据,其他的需要用户下拉再从数据库中实时生成。 然后需要从技术上解决高并发和高性能的问题。因为Feed性能压力主要集中在查询请求量上,而且一条Feed数据经常是数百甚至上百万人访问,因此Feed很适合采用缓存系统。当访问压力不大时,采用单层缓存数据就可以了。如果日均访问量达到了百万人次而且峰值非常明显,则最好采用双层缓存机制以增加系统扩容的灵活性。当写入Feed量很小但是访问量暴增时,只需扩容L1层服务即可;写入量暴增,则对L2层服务快速扩容。缓存扩容主要是提升QPS、带宽瓶颈以及缓存数据库性能。
如果希望降低研发成本,也可以考虑购买腾讯云个性化推荐服务,这些中间处理过程就全部交给云服务去处理,这样可以集中力量解决业务层问题。
Feed中除了文本数据外,还会有大量图片甚至视频数据,此时可以采用该CDN做文件缓存。Local Cache+ 分布式缓 存,这是常见CDN缓存策略。此时比较经济的选择,是购买CDN云服务,发布Feed时,把这些图片和视频数据先Post到服务器,然后再同步到CDN云服务中去。 然后是数据库的分布式架构。网络架构师拿到软件架构师的数据结构后,首先对Feed数据区分冷热数据。Feed数据冷热一般都非常明显,可以按时间维度拆分做分表(例如每天Feed数据是独立一张分表)进行冷热数据分离,并对冷热数据采用不同的存储方案降低成本。Feed数据还有快速检索的需求,因此需要通过建立索引提高检索速度。
B)服务拨测系统 运维发布系统后,运维团队的压力才真正开始。随着用户量的不断增加,稳定性、性能和监控成了刚需。每个客户请求过来,都需要在后台不同机器之间不停地调用并返回。只要有1个接口出现问题,就会导致整个系统出现性能下降、服务延时甚至崩溃。 此时,就需要有效的服务追踪系统。对新零售企业而言,最经济有效的办法是采用腾讯云拨测系统。通过部署抽样接口到云拨测系统,特别是在高峰时段进行监测,即可通过手机短信或邮件监控服务异常。
C)日志统计系统 日志统计系统建议直接采用腾讯云日志服务。
此外,还要考虑全链路压测、服务器登录安全性、运维权限分配、流量峰后降级预案、共享Docker集群资源等问题,确保系统可用性、安全性、单位成本。 6、创建版本计划 当架构设计完成并评审后,研发项目经理开始对需求和架构进行切分,形成版本计划。 版本主要作用是用来明确研发节奏,方便团队协作,特别是方便测试和产品发布。 一般产品研发节奏都是按每周1个小版本,以便安排和协作。但是因为APP有发布周期和推广成本的考虑,因此会每隔几周发布一个大版本。 每个版本都包括若干需求点,因此自然就明确了测试范畴,这样测试范围就不会无限制蔓延,可以让产品节奏非常明确,形成快速迭代和敏捷开发的研发风格。 版本落地到代码管理层面上,关键就是代码管理系统(一般都选用Git)中的Trunk版本。首先项目经理需要在Git中创建Trunk版本,并为每个研发人员创建分支版本。研发人员在分支版本中测试没有问题的版本代码,将由架构师或项目经理合并到Trunk版本中,这个版本经过编译后进行功能和系统测试,没问题后再同步到运维发布系统中发布。 7、开发阶段 (1)开发测试环境准备 主要是部署Web、APP开发测试环境,以及部署需求管理系统、代码管理系统Git等。
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