架构师,我想很多人都知道,其实该职位头衔在最早的IT领域是没有的,它是近些年来由互联网的发展所引发的需求,因为现阶段的数据量及高并发的活跃好动,引起了不少传统的技术人员的力不从心,企业愈发关注到了系统架构的重要性,所以不同行业开始招募架构技术人员,架构师就诞生了。
以下三个条件不适合做架构设计
对架构不感兴趣,但又迫于需求;
入IT行业,年限小于4年的;
主观能动性弱,又安于现状的;
更好的梳理业务的结构体系;
更好的拓展、维护及性能优化;
更好的适应企业业务灵活的推进;
更好的适应大数据的冲洗和应对;
更好的稳定性、低成本及快速迭代;
架构设计需要注意的地方,不是怎么把架构搭建起来,而是必须根据业务需求,严格分析,实现该需求需要什么技术会更好及更长远发展的考虑;
另外,构建好的架构虽然可以运行,但是性能需要跟起来,否则架构设计会适得其反,增加不必要的工作量,那么下面就详细介绍下架构设计的策略。
平台的需求
客户需求
在线购物、在线支付或货到付款;
购买商品后,客户可以与客服沟通;
购买商品过程,物流的管理及跟踪;
收取到商品后,商品、物流评价打分;
客户的需求为最高,也代表了企业的核心需求,当然,企业需求还包括其它很多非功能性需求,具体请查看需求梳理部分。
根据业务的需求进行子系统模块划分,可以划分为商品子系统、购物子系统、支付子系统、物流子系统、客服子系统、评论子系统;而非核心需求可拆分出客服子系统、评论子系统及接口子系统。另外,根据各个子系统的核心等级,可拆分出核心子系统和非核心子系统,前者包括商品子系统、购物子系统、支付子系统及物流子系统;后者,则包括评论子系统、客服子系统及接口子系统。需要注意的是一般大型电商平台的物流系统是单独分离出来的系统(入库、出库、库存管理、配送管理及货品管理),而这里划分为子系统的主要目的是为演示核心架构,本架构中物流子系统一般作为对接和管理独立子系统的对接模块哦。
为了解决各个模块子系统间的耦合、维护及拓展性;
方便单独部署子系统,避免集中部署导致一个出问题,全部不能用;
分配专门的团队,负责具体的子系统,最大化工作效率安排;
应对大数据,高压力时,保护核心子系统正常使用;
在上面的业务架构图中,将核心和非核心业务进行拆分,同时每个系统都要独立部署实现,做到大数据量压下,各个系统独立运作,提高可用性,必要时可以暂停掉非核心系统的资源开销,保证核心业务正常为用户服务。
在上面业务架构图基础上,我们需要一个技术架构的演变过程,一切只为满足用户的体验和支撑为前提,所以技术架构的搭建不是一蹴而就的,而是随着业务的不断衍变,系统的架构会逐渐完善更新,以实现应对业务数据量的冲击。
记得很早的时候,很多中小企业所采用的架构设计十分简单,基本使用一台服务器来满足一切需求部署,比如:一台服务器同时用作应用部署、数据库存储以及图片存储等,不料的是待用户数据达到50万以上,系统出现很多性能问题,尽管对数据库和程序做个各种性能优化,结果仍无明显改善,架构如下:
后来,IT程序猿发现图片的读写严重影响了系统性能,并将图片单独存放在独立服务器中,并且在架构中引入了Cache中间件,比如:Memcache,这种做法是可取的,而且比原来性能提高了1-2个性能级别,架构设计如下:
前几年,一般的电商网站的做法是选用三台服务器,一台部署应用,一台部署数据库,一台部署NFS文件系统,做到将各个规模庞大并耗用性能的部分剥离到不同服务器设备,再配备必要的缓存中间件,基本可以满足近1000万的数据量,具体的架构图如下:
但是,目前主流使用的网站架构已经不同,大多采用集群的方式来实现负载均衡和高可用性,架构可以是下面的样子:
注意:
如果涉及到多台网站服务器的话,就会存在Session如何同步的问题,一般也是最为常用的做法,就是使用Cache中间件来存储和管理Session信息。
这里为解决高并发,高可用的大型电商网站的架构设计方案,主要采用了分布式、集群、负载均衡、反向代理、消息队列及多级缓存技术。该架构设计方案,是现今比较流程的大型电商网站采用的架构模式,比如:淘宝、京东等,也许会有细微不同的地方,但大同小异哦!具体的架构图方案如下:
这里主要总结的是优化架构,架构按层次结构罗列组织,共分为四层,层次分工明确,高拓展,低耦合,负载均衡、集群、分布式及缓存等技术的使用,架构如下:
好了,电商平台的架构设计就介绍到这里。
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