从零开始学架构
2025-03-31 23:22:09 0 举报AI智能生成
《从零开始学架构》的思维导图，作为学习路线图和知识整理的辅助工具，凸显了书籍中最核心的内容，展现了一张全面、系统的学习架构图谱。以简洁、清晰的视觉图像形式，其文件类型通常是图片或PDF格式。通过用色彩丰富的图标与连线对重点概念和逻辑关系进行连接，这种形象化的方式不仅易于理解，还方便复习和记忆。在讲述时，通常会使用“结构性强”、“逻辑清晰”、“概括性佳”等修饰性语句来描述该思维导图所具有的特点。用户借助这样的思维导图，可以更好地把握软件架构的学习脉络，快速地串联起书中的要点和难点，以达到深化理解和高效学习的效果。
作者其他创作
大纲/内容
第1部分 概念和基础
第1章 架构基础
1.1 架构的定义
系统与子系统
系统：由关联个体组成，遵循规则运作的整体（如微信系统）
子系统：大系统中的组成部分（如微信的支付子系统）
模块与组件
模块：逻辑拆分单元（如登录模块）
组件：物理可替换单元（如MySQL组件）
框架与架构
框架：规范（如Spring MVC）
架构：系统顶层结构（如MVC分层结构）
1.2 架构设计目的
常见误区
追求"高性能/高可用"为先
流程强制要求
真实目的
解决软件复杂度（核心问题驱动设计）
示例：电商秒杀系统需优先解决高并发而非可扩展性
1.3 复杂度来源
高性能
单机瓶颈（CPU/IO）
集群扩展（Redis分片）
高可用
硬件故障（硬盘损坏）
软件缺陷（内存泄漏）
可扩展性
业务变化预测（插件化设计）
低成本
技术创新（如Ceph替代商业存储）
安全
防御DDoS攻击
规模
量变引发质变（MySQL单表超千万性能下降）
第2章 架构设计原则
合适原则
案例：Twitter初期用Ruby快速迭代而非Java
简单原则
案例：MySQL主从复制优于复杂分布式事务
演化原则
案例：Facebook每3-5年重构架构
第3章 架构设计流程
识别复杂度
聚焦核心问题（如订单系统优先解决高并发）
备选方案设计
3-5种方案（如分库分表 vs 读写分离 vs 缓存）
方案评估
技术/业务/团队适配性分析
成本收益比计算
细化设计
接口定义（RESTful API规范）
容错机制（超时重试策略）
第2部分 高性能架构模式
第4章 存储高性能
关系数据库优化
读写分离
主库写，从库读（延迟问题处理）
分库分表
水平拆分（按用户ID哈希）
垂直拆分（分离订单/用户表）
NoSQL选型
K-V存储
Redis集群（哨兵模式）
文档数据库
MongoDB分片（自动平衡）
列式存储
HBase Region划分
缓存策略
穿透防护
布隆过滤器+空值缓存
雪崩预防
随机过期时间+本地缓存
热点处理
多级缓存（Redis+本地Guava）
第5章 计算高性能
单服务器模式
Reactor
Nginx事件驱动模型
单线程非阻塞IO
Proactor
Windows IOCP完成端口
集群负载均衡
分类
四层（LVS） vs 七层（Nginx）
算法
加权轮询（服务器性能差异）
一致性哈希（减少数据迁移）
第3部分 高可用架构模式
第6章 CAP理论
三选二约束
CP系统：ZooKeeper（强一致性）
AP系统：Cassandra（高可用优先）
第7章 FMEA方法
功能分解
识别核心链路（如支付流程）
故障模式
数据库主节点宕机
影响分析
订单数据丢失风险
改进措施
主从自动切换+半同步复制
第8章 存储高可用
主从复制
半同步复制（数据一致性保障）
数据集群
Paxos算法（多副本一致性）
分区规则
范围分区（按时间分片）
哈希分区（一致性哈希环）
第9章 计算高可用
对称集群
Nginx集群（无状态节点）
非对称集群
Master选举（ZooKeeper实现）
第10章 业务高可用
异地多活
单元化部署（微信多机房设计）
限流策略
令牌桶算法（Guava RateLimiter）
降级预案
关闭非核心功能（如推荐服务）
第4部分 可扩展架构模式
第11章 可扩展核心
核心思想
分离变与不变（插件化设计）
第12章 分层架构
经典三层
表现层（MVC中的View）
业务层（Service逻辑）
数据层（DAO封装）
第14章 微服务
拆分原则
领域驱动设计（DDD聚合根）
陷阱规避
避免过度拆分（通信成本考量）
基础设施
服务网格（Istio Sidecar代理）
第5部分 架构实战
第16章 消息队列设计
需求分析
顺序性（Kafka分区保序）
可靠性（RocketMQ事务消息）
方案对比
RabbitMQ（AMQP协议） vs Kafka（高吞吐）
第17章 架构演进
技术驱动力
用户量增长（淘宝从PHP到Java）
业务复杂化（微信消息架构三次重构）
第19章 架构重构
渐进式改造
灰度发布（逐步替换旧模块）
防腐层设计（隔离新旧系统）
第20章 开源应用
选型三要素
社区活跃度（Apache项目优先）
运维成本（K8s vs Docker Swarm）
二次开发
扩展点设计（如Flink自定义Source）
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