架构目标
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高可用性
整体系统可用性最低99.9%,目标99.99%。全年故障时间整个系统不超过500分钟,单个系统故障不超过50分钟。
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高可扩展性 系统架构简单清晰,应用系统间耦合低,容易水平扩展,业务功能增改方便快捷。
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低成本 增加服务的重用性,提高开发效率,降低人力成本;
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最终一致性
服务设计能满足数据最终一致性,能方便、快捷的满足三方、或者对方对账需求。
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质量要求
我们要求在系统设计时候要兼顾下面的各个质量要求
架构总体原则
DID原则解释
Design(D)设计20倍的容量;Implement(I)实施3倍的容量;Deploy(D)部署1.5倍的容量
原因:DID为产品扩展提供了经济,有效,及时的方法
要点:在早期考虑可扩展性可以帮助团队节省时间和金钱。在需求发生大约一个月前实施(写代码),在客户蜂拥而至的几天前部署。
例子:“什么时候该在可扩展性上投入”有些轻率的回答是,最好在需要的前一天投入和部署。如果你能够多做到达需要改善可扩展性方案的前一天部署,那么 这笔投资的时机最佳,而且有助于实现公司财务和股东利益的最大化。 让我们面对现实,及时投入和部署根本就不可能,即使可能,也无法确定具体的时间,而且会带来很多风险。
DID(设计-实施-部署):思考问题和设计方案,为方案构建系统和编写代码;实际安装或者部署方案。
设计(Design):DID方法的设计(D)阶段聚集在扩展到20倍和无限大之间,通过如今可扩展性大会,把领导者和工程师团队聚集在一起,共同讨论产品的扩展瓶颈,这是在DID设计阶段发现和确定需要扩展部分的一个好办法。
实施(I,Implement):我们把规模需求的范围缩小到更接近现实,例如当前规模的3~20倍。
部署(D,Deploy):在部署阶段资产的成本较高,如果是一家适度高增长的公司,也许我们可以把最大产能提高到1.5倍;如果是一家超高增长的公司,也许我们可以把最大产能提高到5倍。扩展具有弹性,它既可以扩张也可以收缩,因此灵活性是关键,因为你需要响应客户的请求,随着规模的收缩和扩张,在系统之间调整容量
架构设计原则
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业务平台化
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业务平台化,相互独立。 如交易平台、仓储平台、物流平台、支付平台、广告平台等 -
基础业务下沉,可复用。如用户、商品、类目、促销、订单等 (参考目前核心系统)。
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核心业务、非核心业务分离
核心业务与非核心业务分离,核心业务精简(利于稳定),非核心业务多样化。
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隔离不同类型的业务
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交易业务是签订买家和卖家之间的交易合同,需要优先保证高可用性,让用户能快速下单 -
闪购业务对高并发要求很高,应该跟普通业务隔离
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区分主流程、辅流程
分清哪些是电商的主流程。运行时,优先保证主流程的顺利完成,辅流程可以采用后台异步的方式。避免辅流程的失败导致主流程的回滚。
应用架构设计要点
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稳定性原则
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一切以稳定为中心 -
架构尽可能简单、清晰 -
不过度设计
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解耦、拆分
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稳定部分与易变部分分离 -
核心业务与非核心业务分离 -
主业务与辅业务分离 -
应用与数据分离 -
服务与实现细节分离
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抽象化
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应用抽象化:应用只依赖服务抽象,不依赖服务实现细节、位置 -
数据库抽象化:应用只依赖逻辑数据库,不需要关心物理库的位置和分片 -
服务器抽象化:应用虚拟化部署,不需要关心实体机配置,动态调配资源
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松耦合
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同步调用时,需要设置超时时间、对调用异常时候的failover处理。 -
非核心业务尽量异步化:核心、非核心业务之间,尽量异步解耦。 -
跨业务线(比如分期乐、桔子、鼎盛间)调用需要采用HTTP接口方式,避免底层业务逻辑耦合和依赖。
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容错设计
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服务自治:服务能彼此独立修改、部署、发布和管理,避免一个服务发生灾害引发连锁反应(一定要对mq、rpc、db、redis的异常容错处理、异常包括超时、业务异常、系统异常等)。 -
集群容错:应用系统集群,避免单点。 -
多机房容灾:多机房部署,多活。
6 数据的一致性原则
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小规模分布或不分布的业务确保可用、数据可靠、一致,即A & C兼顾; -
中型分布系统需要考虑【BASE-最终一致性】,如果涉及到订单、交易、清结算等数据敏感场景,保持数据最终一致性是最基本原则; -
大规模分布式系统在不涉及订单、交易、清结算等数据敏感场景上可以考虑【有损服务】;。
架构分解原则
架构依赖原则
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依赖稳定部分
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稳定部分不依赖易变部分 -
易变部分可以依赖稳定部分 -
要求:避免循环依赖
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跨域弱依赖
跨业务域调用时,尽可能异步弱依赖
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基本服务依赖
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基本服务不能向上依赖流程服务 -
组合服务、流程服务可以向下依赖基本服务 -
条件:基本服务稳定
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平台服务依赖
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平台服务不依赖上层应用 -
上层应用可依赖平台服务 -
条件:平台服务稳定
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核心服务依赖
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核心服务不依赖非核心服务 -
非核心服务可依赖核心服务 -
条件:核心服务稳定
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