[转]分层架构设计 – 6 APP架构分层
互联网分层架构的本质,是数据的移动。 互联网分层架构演进的核心原则:让上游更高效的获取与处理数据(复用),让下游能屏蔽数据的获取细节(封装)。 不管数据怎么移动,最终都会汇聚到客户端。服务端的分层架构设计已经讲了很多,客户端的分层架构设计应该怎么玩呢,服务端的分层架构设计是否有能够借鉴的地方呢,今天和大家简单聊一聊。
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互联网分层架构的本质,是数据的移动。 互联网分层架构演进的核心原则:让上游更高效的获取与处理数据(复用),让下游能屏蔽数据的获取细节(封装)。 不管数据怎么移动,最终都会汇聚到客户端。服务端的分层架构设计已经讲了很多,客户端的分层架构设计应该怎么玩呢,服务端的分层架构设计是否有能够借鉴的地方呢,今天和大家简单聊一聊。
不少朋友经常会问我以下问题: 58到家有没有使用数据库中间件 使用了什么数据库中间件,是自研,还是第三方 怎么实现的,是基于客户端的中间件,还是基于服务端的中间件 使用中间件后,join/子查询/集函数/事务等问题是怎么解决的 … 你是不是也有类似的疑问?
通用业务服务化之后,系统的典型后端结构如上: web-server通过RPC接口,从通用业务服务获取数据 biz-service通过RPC接口,从多个基础数据service获取数据 基础数据service通过DAO,从独立db/cache获取数据 db/cache存储数据 随着时间的推移,系统架构并不会一成不变,业务越来越复杂,改版越来越多,此时web-server层虽然使用了MVC架构,但以下诸多痛点是否似曾相识?
《互联网分层架构的本质》简述了两个观点: 互联网分层架构的本质,是数据的移动 互联网分层架构演进的核心原则:是让上游更高效的获取与处理数据,让下游能屏蔽数据的获取细节 《分层架构:什么时候抽象DAO层,什么时候抽象数据服务层》中的观点是: 当手写代码从DB中获取数据,成为通用痛点的时候,就应该抽象出DAO层,简化数据获取过程,提高数据获取效率,向上游屏蔽底层的复杂性 当业务越来越复杂,垂直拆分的系统越来越多,数据库实施了水平切分,数据层实施了缓存加速之后,底层数据获取复杂性成为通用痛点的时候,就应该抽象出数据服务层,简化数据获取过程,提高数据获取效率,向上游屏蔽底层的复杂性
互联网分层架构的本质,是数据的移动。 互联网分层架构演进的核心原则: 让上游更高效的获取与处理数据,复用 让下游能屏蔽数据的获取细节,封装
上图是一个典型的互联网分层架构: 客户端层:典型调用方是browser或者APP 站点应用层:实现核心业务逻辑,从下游获取数据,对上游返回html或者json 数据-缓存层:加速访问存储 数据-数据库层:固化数据存储
随着业务越来越复杂,数据量越来越大,并发量越来越大,数据库的性能越来越低。好不容易找运维申请了两台机器,让DBA部署了几个实例,想把一些业务库拆分出来,却发现拆不出来,扩不了容,尴尬! 因为数据库强关联在一起,无法通过增加数据库实例扩容,就是一个耦合的典型案例。
1. 一、背景 在当今互联网时代,企业大都采用分布式系统设计和微服务化,内部关系错综复杂,各产品分散,集成度不高。虽有众多日志监控工具,但没有全链路监控,定位问题及根因分析耗时长。同时由于缺乏决策并自动控制(自愈)机制,基本靠人工来排查处理,面对大规模高并发的场景时,对数据中心的性能、安全、稳定性影响缺乏量化,合理性规划时也很难兼顾性能与稳定性、可用性。 此前苏宁已有穆加服务端性能监控(以下简称 Baymax)、穆加调用链监控(以下简称 HIRO)等产品,但这仅仅是在“监”的层面上去主动发现系统出现的一些问题,而没有对解决这些问题做出“控”的动作。基于此,我们研发了穆加决策分析平台(以下简称 ZEUS),它将打通苏宁内部所有的监控渠道,真正意义上使得监控系统具备“控”的能力,通过与运维系统联动,达到系统问题自愈的效果,实现“监”与“控”完美结合。
Confluent 联合创始人兼 CEO Jay Kreps 发表了一篇博文,给出了 Kafka 的真正定位——它不只是个消息系统,它还是个存储系统,而它的终极目标是要让流式处理成为现代企业的主流开发范式。
1. 一、背景 这图是2016年互联网女皇发布的互联网报告里的截图,左图是讲用户每月支付的频率,可以看到微信支付排在最前面的,大概每月支付超过50次,排在第二的是全美借记卡的支付次数。 微信支付单月支付次数大于全美借记卡+信用卡的次数总和,在这数据背后反应出移动支付时代的全面到来,同时也可以看出我们国内的移动支付,无论是产品、用户量、支付频率上,个人认为都是领先全球的。
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