从零开始学架构
01 | 架构到底是指什么？
系统与子系统
系统泛指由一群有关联的个体组成，根据某种规则运作，能完成个别元件不能单独完成的工作的群体。它的意思是“总体”“整体”或”联盟“。
关键词： 关联、规则、能力。
子系统也是由一群有关联的个体所组成的系统，多半会是更大系统中的一部分。
模块与组件
模块和组件都是系统的组成部分，只是从不同的角度拆分系统而已。
从逻辑的角度来拆分系统后，得到的单元就是“模块”；从物理的角度来拆分系统后，得到的单元就是“组件”。
框架与架构
框架关注的是“规范”，架构关注的是“结构”。框架的英文是 Framework，架构的英文是 Archiecture。
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02 | 架构设计的历史背景
软件开发进化史
机器语言 -> 汇编语言 -> 高级语言
第一次软件危机与结构化程序设计（20 世纪 60 年代~20世纪70年代）
结构化程序设计的主要特点是抛弃 goto 语句，采取“自顶向下、逐步细化、模块化”的指导思想。
虽然“软件工程”提出之后也曾被视为软件领域的银弹，但后来事实证明，软件工程同样无法根除软件危机，只能在一定程度上缓解软件危机。
第二次软件危机与面向对象（20 世纪 80 年代）
根本原因还是在于软件生产力远远跟不上硬件和业务的发展。
第一次软件危机的根源在于软件的“逻辑”变得非常复杂，而第二次主要体现在软件的“扩展”变得非常复杂。
虽然面向对象开始也被当作解决软件危机的银弹，但事实证明，和软件工程一样，面向对象也不是银弹，而只是一种新的软件方法而已。
03 | 架构设计的目的
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
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遵循这条准则能够让“老鸟”架构师有的放矢，而不是贪大求全。
04 | 复杂度来源：高性能
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软件系统中高性能带来的复杂度主要体现在两方面，一方面是单台计算机内部为了高性能带来的复杂度；另一方面是多台计算机集群为了高性能带来的复杂度。
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，操作系统是软件系统的运行环境，操作系统的复杂度直接决定了软件系统的复杂度。
操作系统和性能最相关的就是进程和线程。
人工录入 -> 批处理指令 -> 进程 -> 线程
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操作系统调度的最小单位就变成了线程，而进程变成了操作系统分配资源的最小单位。
集群复杂度
通过大量机器来提升性能，并不仅仅是增加机器这么简单，让多台机器配合起来达到高性能的目的，是一个复杂的任务。
1. 分配任务 （水平拆分）
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随着性能的增加，任务分配器本身又会成为性能瓶颈，当业务请求达到每秒 10 万次的时候，单台任务分配器也不够，任务分配器本身也需要扩展为多台机器，这时的架构又会演变成这样。
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2.任务分解（垂直拆分）
业务越来越复杂，单台机器处理的性能会越来越低，单纯只通过任务分配的方式来扩展性能，收益会越来越低。如果系统的子业务足够内聚（有边界），可以进行垂直拆分。
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既然将一个大一统的系统分解为多个子系统能够提升性能，那是不是划分得越细越好呢？
这样做性能不仅不会提升，反而还会下降，最主要的原因是如果系统拆分得太细，为了完成某个业务，系统间的调用次数会呈指数级别上升，而系统间的调用通道目前都是通过网络传输的方式，性能远比系统内的函数调用要低得多。
虽然系统拆分可能在某种程度上能提升业务处理性能，但提升性能也是有限的，最终决定业务处理性能的还是业务逻辑本身，业务逻辑本身没有发生大的变化下，理论上的性能是有一个上限的，系统拆分能够让性能逼近这个极限，但无法突破这个极限。因此，任务分解带来的性能收益是有一个度的，并不是任务分解越细越好。
05 | 复杂度来源：高可用
高可用定义：
系统无中断地执行其功能的能力，代表系统的可用性程度，是进行系统设计时的准则之一。
"无中断"的难点
- 硬件故障
- 软件出bug
- 不可抗力（自然灾害、断电、挖断光纤）
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。
高性能增加机器目的在于“扩展”处理性能；高可用增加机器目的在于“冗余”处理单元
通过冗余增强了可用性，但同时也带来了复杂性。
计算高可用
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存储高可用
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高可用状态决策
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-
协商式
-
民主式
脑裂 （解决方法：过半数同意才选举成功，缺点：可用性降低
Paxos算法
06 | 复杂度来源：可扩展性
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预测变化
软件系统与硬件或者建筑相比，有一个很大的差异：软件系统在发布后还可以不断地修改和演进，这就意味着不断有新的需求需要实现。
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应对变化
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无论采取哪种形式，通过剥离变化层和稳定层的方式应对变化，都会带来两个主要的复杂性相关的问题。
- 系统需要拆分出变化层和稳定层
- 需要设计变化层和稳定层之间的接口
常见的应对变化的方案是提炼出一个“抽象层”和一个“实现层”。
07 | 复杂度来源：低成本、安全、规模
低成本
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