【架构设计】总览（更新中）

技术人员的职业规划和发展：不仅要关注专业技术（术），还要有自己的分析能力（道），并且要懂得顺势而为（势）。很多事情你看似简单，但其中会有很多思考（认知层）、执行（技术层）和借势（战略层）的操作，不是每一个人都能做好的。
架构设计的关键思维是判断和取舍，程序设计的关键思维是逻辑和实现。

背景

架构设计的主要目的是为了解决软件系统复杂度带来的问题。分布式架构解决了“单点”和“性能容量”的问题，但却新增了系统设计，以及管理和运维的问题。

问题一：异构系统的不标准问题
问题二：系统架构中的服务依赖性问题
问题三：故障发生的概率更大
问题四：多层架构的运维复杂度更大

复杂度分析

高性能

单机复杂度：计算机内部复杂度最关键的地方就是操作系统。操作系统和性能最相关的就是进程和线程。
集群的复杂度：任务分配、任务分解

高可用

系统的高可用方案五花八门，但万变不离其宗，本质上都是通过“冗余”来实现高可用。通过冗余来实现的高可用系统，状态决策本质上就不可能做到完全正确。

计算高可用
存储高可用

可扩展性

正确预测变化
“2年法则”：只预测2年内的可能变化，不要试图预测5年甚至10年后的变化。
完美应对变化
方案一：提炼出“变化层”和“稳定层”
方案二：提炼出“抽象层”和“实现层”
1写2抄3重构原则

低成本、安全、规模

低成本：往往只有“创新”才能达到低成本目标
安全：功能、架构
规模：规模带来复杂度的主要原因就是“量变引起质变”

模块一：架构原理与技术认知

原则：合适原则、简单原则、演化原则
技术认知：

架构设计认知：立足于点、连接成线、扩散成面
架构拆分->系统解耦->职责单一->开发效率
分析问题的认知：业务方、管理者和技术人员
能力边界认知：模块或者子系统层面、全系统层面、某一领域层面
架构设计方案：
复杂来源（识别复杂度）->解决方案（设计备选方案）->评估标准（评估和选择备选方案）->技术实现（详细方案设计）

模块二：分布式技术原理与设计

CAP 理论：C（Consistency）是数据一致性、A（Availability）是服务可用性、P（Partition tolerance）是分区容错性。C、A、P 只能同时满足两个目标，而由于在分布式系统中，P 是必须要保留的，所以要在 C 和 A 间进行取舍。假如要保证服务的可用性，就选择 AP 模型，而要保证一致性的话，就选择 CP 模型。
知识体系包括四个角度：