互联网高并发架构设计说明

前言

高并发经常会发生在有大活跃用户量，用户高聚集的业务场景中，如：秒杀活动，定时领取红包等。

为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验，我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素，来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。

在电商相关产品开发的这些年，我有幸的遇到了并发下的各种坑，这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史，这里进行的总结，作为自己的归档记录，同时分享给大家。

服务器架构

业务从发展的初期到逐渐成熟，服务器架构也是从相对单一到集群，再到分布式服务。

一个可以支持高并发的服务少不了好的服务器架构，需要有均衡负载，数据库需要主从集群，nosql缓存需要主从集群，静态文件需要上传cdn，这些都是能让业务程序流畅运行的强大后盾。

服务器这块多是需要运维人员来配合搭建，具体我就不多说了，点到为止。

大致需要用到的服务器架构如下：

?服务器

o均衡负载(如：nginx，阿里云SLB)

o资源监控

o分布式

?数据库

o主从分离，集群

o DBA 表优化，索引优化，等

o分布式

?nosql

o redis

?主从分离，集群

o mongodb

?主从分离，集群

o memcache

?主从分离，集群

?cdn

o html

o css

o js

o image

并发测试

高并发相关的业务，需要进行并发的测试，通过大量的数据分析评估出整个架构可以支撑的并发量。

测试高并发可以使用第三方服务器或者自己测试服务器，利用测试工具进行并发请求测试，分析测试数据得到可以支撑并发数量的评估，这个可以作为一个预警参考，俗话说知己自彼百战不殆。

第三方服务:

?阿里云性能测试

并发测试工具：

?Apache JMeter

?Visual Studio性能负载测试

?Microsoft Web Application Stress Tool

实战方案

通用方案

日用户流量大，但是比较分散，偶尔会有用户高聚的情况；

场景：用户签到，用户中心，用户订单，等

服务器架构图：

说明：

场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的，除了活动日(618,双11，等)，这些业务的用户量都不会高聚集，同时这些业务相关的表都是大数据表，业务多是查询操作，所以我们需要减少用户直接命中DB的查询；优先查询缓存，如果缓存不存在，再进行DB查询，将查询结果缓存起来。

更新用户相关缓存需要分布式存储，比如使用用户ID进行hash分组，把用户分布到不同的缓存中，这样一个缓存集合的总量不会很大，不会影响查询效率。

方案如：

?用户签到获取积分

o计算出用户分布的key,redis hash中查找用户今日签到信息

o如果查询到签到信息，返回签到信息

o如果没有查询到，DB查询今日是否签到过，如果有签到过，就把签到信息同步redis缓存。

o如果DB中也没有查询到今日的签到记录，就进行签到逻辑，操作DB添加今日签到记录，添加签到积分(这整个DB操作是一个事务)

o缓存签到信息到redis，返回签到信息

o注意这里会有并发情况下的逻辑问题，如：一天签到多次，发放多次积分给用户。

o我的博文[大话程序猿眼里的高并发]有相关的处理方案。

?用户订单

o这里我们只缓存用户第一页的订单信息，一页40条数据，用户一般也只会看第一页的订单数据

o用户访问订单列表，如果是第一页读缓存，如果不是读DB

o计算出用户分布的key,redis hash中查找用户订单信息

o如果查询到用户订单信息，返回订单信息

o如果不存在就进行DB查询第一页的订单数据，然后缓存redis，返回订单信息

?用户中心

o计算出用户分布的key,redis hash中查找用户订单信息

o如果查询到用户信息，返回用户信息

o如果不存在进行用户DB查询，然后缓存redis，返回用户信息

?其他业务

o上面例子多是针对用户存储缓存，如果是公用的缓存数据需要注意一些问题，如下

o注意公用的缓存数据需要考虑并发下的可能会导致大量命中DB查询，可以使用管理后台更新缓存，或者DB 查询的锁住操作。

o我的博文[大话Redis进阶]对更新缓存问题和推荐方案的分享。

以上例子是一个相对简单的高并发架构，并发量不是很高的情况可以很好的支撑，但是随着业务的壮大，用户并发量增加，我们的架构也会进行不断的优化和演变，比如对业务进行服务化，每个服务有自己的并发架构，自己的均衡服务器，分布式数据库，nosql主从集群，如：用户服务、订单服务；

消息队列

秒杀、秒抢等活动业务，用户在瞬间涌入产生高并发请求

场景：定时领取红包，等

服务器架构图：

说明：

场景中的定时领取是一个高并发的业务，像秒杀活动用户会在到点的时间涌入，DB瞬间就接受到一记暴击，hold不住就会宕机，然后影响整个业务；

像这种不是只有查询的操作并且会有高并发的插入或者更新数据的业务，前面提到的通用方案就无法支撑，并发的时候都是直接命中DB；

设计这块业务的时候就会使用消息队列的，可以将参与用户的信息添加到消息队列中，然后再写个多线程程序去消耗队列，给队列中的用户发放红包；

方案如：

?定时领取红包

o一般习惯使用 redis的 list

o当用户参与活动，将用户参与信息push到队列中

o然后写个多线程程序去pop数据，进行发放红包的业务

o这样可以支持高并发下的用户可以正常的参与活动，并且避免数据库服务器宕机的危险

附加：

通过消息队列可以做很多的服务。

如：定时短信发送服务，使用sset(sorted set)，发送时间戳作为排序依据，短信数据队列根据时间升序，然后写个程序定时循环去读取sset队列中的第一条，当前时间是否超过发送时间，如果超过就进行短信发送。

一级缓存

高并发请求连接缓存服务器超出服务器能够接收的请求连接量，部分用户出现建立连接超时无法读取到数据的问题；

因此需要有个方案当高并发时候时候可以减少命中缓存服务器；

这时候就出现了一级缓存的方案，一级缓存就是使用站点服务器缓存去存储数据，注意只存储部分请求量大的数据，并且缓存的数据量要控制，不能过分的使用站点服务器的内存而影响了站点应用程序的正常运行，一级缓存需要设置秒单位的过期时间，具体时间根据业务场景设定，目的是当有高并发请求的时候可以让数据的获取命中到一级缓存，而不用连接缓存nosql数据服务器，减少nosql数据服务器的压力

比如APP首屏商品数据接口，这些数据是公共的不会针对用户自定义，而且这些数据不会频繁的更新，像这种接口的请求量比较大就可以加入一级缓存；

服务器架构图：

合理的规范和使用nosql缓存数据库，根据业务拆分缓存数据库的集群，这样基本可以很好支持业务，一级缓存毕竟是使用站点服务器缓存所以还是要善用。

静态化数据

高并发请求数据不变化的情况下如果可以不请求自己的服务器获取数据那就可以减少服务器的资源压力。

对于更新频繁度不高，并且数据允许短时间内的延迟，可以通过数据静态化成JSON，XML,HTML等数据文件上传CDN，在拉取数据的时候优先到CDN拉取，如果没有获取到数据再从缓存，数据库中获取，当管理人员操作后台编辑数据再重新生成静态文件上传同步到CDN，这样在高并发的时候可以使数据的获取命中在CDN服务器上。

CDN节点同步有一定的延迟性，所以找一个靠谱的CDN服务器商也很重要

其他方案

?对于更新频繁度不高的数据，APP,PC浏览器，可以缓存数据到本地，然后每次请求接口的时候上传当前缓存数据的版本号，服务端接收到版本号判断版本号与最新数据版本号是否一致，如果不一样就进行最新数据的查询并返回最新数据和最新版本号，如果一样就返回状态码告知数据已经是最新。

基于SpringCloud 微服务系统设计方案

微服务系统设计方案 1.微服务本质微服务架构从本质上说其实就是分布式架构，与其说是一种新架构，不如说是一种微服务架构风格。简单来说，微服务架构风格是要开发一种由多个小服务组成的应用。每个服务运行于独立的进程，并且采用轻量级交互。多数情况下是一个HTTP的资源API。这些服务具备独立业务能力并可以通过自动化部署方式独立部署。这种风格使最小化集中管理，从而可以使用多种不同的编程语言和数据存储技术。对于微服务架构系统，由于其服务粒度小，模块化清晰，因此首先要做的是对系统整体进行功能、服务规划，优先考虑如何在交付过程中，从工程实践出发，组织好代码结构、配置、测试、部署、运维、监控的整个过程，从而有效体现微服务的独立性与可部署性。本文将从微服务系统的设计阶段、开发阶段、测试阶段、部署阶段进行综合阐述。理解微服务架构和理念是核心。 2.系统环境

3.微服务架构的挑战可靠性：由于采用远程调用的方式，任何一个节点、网络出现问题，都将使得服务调用失败，随着微服务数量的增多，潜在故障点也将增多。也就是没有充分的保障机制，则单点故障会大量增加。运维要求高：系统监控、高可用性、自动化技术分布式复杂性：网络延迟、系统容错、分布式事务部署依赖性强：服务依赖、多版本问题性能（服务间通讯成本高）：无状态性、进程间调用、跨网络调用数据一致性：分布式事务管理需要跨越多个节点来保证数据的瞬时一致性，因此比起传统的单体架构的事务，成本要高得多。另外，在分布式系统中，通常会考虑通过数据的最终一致性来解决数据瞬时一致带来的系统不可用。重复开发：微服务理念崇尚每个微服务作为一个产品看待，有自己的团队开发，甚至可以有自己完全不同的技术、框架，那么与其他微服务团队的技术共享就产生了矛盾，重复开发的工作即产生了。

服务器高并发解决方案

服务器高并发解决方案篇一：JAVA WEB高并发解决方案 java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法（java教程,java处理大量数据，java高负载数据）一：高并发高负载类网站关注点之数据库没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是的应用，数据库的响应是首先要解决的。一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql 主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（主-从）方式进行同步复制，将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作。我推荐的是M-M-Slaves方式，2个主Mysql，多个Slaves，需要注意的是，虽然有2个Master，但是同时只有1个是Active，我们可以在一定时候切换。之所以用2个M，是保证M不会又成为系统的SPOF。 Slaves可以进一步负载均衡，可以结合LVS,从而将select操作适当的平衡到不同的slaves上。以上架构可以抗衡到一定量的负载，但是随着用户进一步增加，你的用户表数据超过1千万，这时那个M变成了SPOF。你不能任意扩充Slaves，否则复制同步的开销将直线上升，怎么办？我的方法是表分区，从业务层面上进行分区。最简单的，以用户数据为例。根据一定的切分方式，比如id，

切分到不同的数据库集群去。全局数据库用于meta数据的查询。缺点是每次查询，会增加一次，比如你要查一个用户nightsailer,你首先要到全局数据库群找到nightsailer对应的cluster id，然后再到指定的cluster找到nightsailer的实际数据。每个cluster可以用m-m方式，或者m-m-slaves方式。这是一个可以扩展的结构，随着负载的增加，你可以简单的增加新的mysql cluster进去。需要注意的是： 1、禁用全部auto_increment的字段 2、id需要采用通用的算法集中分配 3、要具有比较好的方法来监控mysql主机的负载和服务的运行状态。如果你有30台以上的mysql数据库在跑就明白我的意思了。 4、不要使用持久性链接（不要用pconnect）,相反，使用sqlrelay这种第三方的数据库链接池，或者干脆自己做，因为php4中mysql的链接池经常出问题。二：高并发高负载网站的系统架构之HTML静态化其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化 /shtml/XX07/的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实

最全面的门户网站架构设计方案

前台门户网站架构设计方案北京宽连十方数字技术有限公司 2012-7 目录 1设计思路2

2系统结构3 3网络规划及性能计算错误!未定义书签。 3.1网络架构8 3.2网络架构说明错误!未定义书签。 3.2.1采用双防火墙双交换机做网络冗余，保障平台服务8 3.2.2采用硬件设备负载均衡器，实现网络流量的负载均衡8 3.3系统测算错误!未定义书签。 3.3.1系统处理能力要求34 3.3.2业务处理能力要求错误!未定义书签。 3.3.3系统话务模型错误!未定义书签。 3.4配置核算错误!未定义书签。 3.4.1数据库服务器性能核算错误!未定义书签。 3.4.2WEB服务器集群性能核算错误!未定义书签。 3.4.3WEB服务器集群内存性能核算错误!未定义书签。 3.4.4网络带宽35 4性能模拟测试及性能推算错误!未定义书签。 4.1测试环境错误!未定义书签。 4.2测试结果错误!未定义书签。 4.2.11个客户端模拟不同线和并发请求结果错误!未定义书签。 4.2.210个客户端请求错误!未定义书签。 4.3结果分析错误!未定义书签。 4.4根据测试结果推算错误!未定义书签。 4.5设备清单35 4.5.1硬件设备配置清单错误!未定义书签。 4.5.2设备技术规格错误!未定义书签。 4.6平台扩容的建议35 1 网站的性能瓶颈分析网站的性能影响因素很多，下面主要从如下4个方面进行分析说明： 1) 网络负载 a) 公网负载 b) 内网负载

2) WEB应用服务器性能 a) CPU b) 存储，I/O访问 c) 内存 d) 并发TCP/IP连接数 3) 数据库服务器性能 a) 数据库参数配置 b) 服务器性能（CPU、内存、存储） c) 数据结构的合理性 4) 不同WEB应用的处理方式而对不同的性能瓶颈 a) 对于静态的网站：静态的HTML页面严格地由标准的HTML标示语言构成，并不需要服务器端即时运算生成。这意味着，对一个静态HTML文档发出访问请求后，服务器端只是简单地将该文档传输到客户端。从服务器运行的那个时间片来看，这个传输过程仅仅占用了很小的CPU资源。对于静态HTML的访问瓶颈为：网络带宽、磁盘I/O以及cache(高速缓冲存储器)。 b) 对于动态页面因为服务器解析动态页面必须在其传输到客户端前就通过服务器来进行解释，这样就会给应用服务器添加额外的性能消耗，如果进一步要访问数据库，则会增加数据库服务器的性能消耗，则动态页面还有额外的瓶颈：应用服务器的性能，数据库服务器的性能。 2 系统架构设计 2.1 总体思路为提高网站的高并发性能,提高开发效率及运营效率,主要按如下几个思路进行规划设计: 2.1.1 负载均衡 1)四层交换负载均衡：采用负载均衡器来实现硬件级的四层交换负载均衡，或采用LVS来实现软件的四层交换负载均衡。 2)通过第三方软件来实现负载均衡,同时实现页面请求的缓存。通过Nginx实现反向代理服务器集群，同时搭建squid集群以作为静态页面和图片的缓存。 3)通过web服务器的配置来实现负载均衡即通过apache或是Nginx 将客户请求均衡的分给tomcat1,tomcat2....去处理。

微服务架构的部署

微服务架构的部署本文从以下几个方面简要说明微服务架构项目的实践经验：架构选型、开发测试环境下的相关工具支持、人员分工及开发部署流程、相关设计及注意事项。最后，将根据实践经验讨论提高微服架构下的开发和运维效率的切实需求，进一步理清本项目所实现的容器服务管理平台的完善性需求。本项目是一个企业级的容器服务管理平台，该平台的功能是基于容器实现的应用运行环境管理，以及应用开发阶段的持续集成和持续发布。简单的理解该平台的核心功能之一就是管理复杂应用的开发和运维环境，提高微服务架构下的开发和运维效率。项目的开发背景如下：首先，该系统具有典型分布式应用系统特征：该平台所运行的服务器配置不高，例如华为RH1288这类低配置服务器，允许硬件失败；系统平台要求可根据实际用户数的规模进行伸缩部署，保证硬件资源的合理利用；由于系统平台之上需要运行若干企业应用的开发和运行环境，可靠性是非常重要的，不允许单点失效。其次，本系统功能复杂，从架构的角度需要将系统分成多个层次和若干个子系统。不同的层次、子系统根据具体情况需要采用不同的开发语言，由不同的开发小组完成。第三，项目组成员由几个城市的异地团队协同开发，统一的开发环境和协同工具是必不可少的。针对上述项目背景的考虑，本项目选择基于微服务架构进行项目开发。开发、测试、部署使用到的工具集 “工欲善其事、必先利其器”，借助适合的流程和相关工具集，才能提高微服务架构下的应用开发效率。本项目利用DevOPs流程并选用一套相关工具集实现应用开发管理，提高开发、测试、部署的效率。代码库：本项目使用分布式代码库Gitlab，它的功能不限于代码仓库，还包括reviews(代码审查), issue tracking(问题跟踪)、wiki等功能，是代码管理和异地团队沟通、协作工具的首选。 Docker镜像仓库、Docker：本项目用容器贯穿整个软件开发流程，以容器作为应用发布的载体，应用的开发环境和测试发版环境都运行在Docker容器中。对于复杂的开发和运维环境管理Docker具有先天的优势，目前国内外的互联网公司有大多数都已经将Docker应用到了他们的开发或者生产环境中了。

大型电商分布式架构设计与优化

大型电商分布式架构设计与优化本文主题为电商网站架构案例，将介绍如何从电商网站的需求，到单机架构，逐步演变为常用的、可供参考的分布式架构原型。除具备功能需求外，还具备一定的高性能、高可用、可伸缩、可扩展等非功能质量需求（架构目标）。

本文大纲： 1. 使用电商案例的原因 2. 电商网站需求 3. 网站初级架构 4. 系统容量估算 5. 网站架构分析 6. 网站架构优化根据实际需要，进行改造、扩展、支持千万PV，是没问题的。使用电商案例的原因分布式大型网站，目前看主要有几类： 1.大型门户（比如网易、新浪等）； 2.SNS网站（比如校内、开心网等）； 3.电商网站（比如阿里巴巴、京东商城、国美在线、汽车之家等）。

大型门户一般是新闻类信息，可以使用CDN、静态化等方式优化。而开心网等交互性比较多，可能会引入更多的NoSQL、分布式缓存、使用高性能的通信框架等。电商网站具备以上两类的特点，比如产品详情可以采用CDN，静态化，交互性高的需要采用NoSQL等技术。因此，我们采用电商网站作为案例，进行分析。电商网站需求客户需求： ?建立一个全品类的电子商务网站（B2C），用户可以在线购买商品，可以在线支付，也可以货到付款； ?用户购买时可以在线与客服沟通； ?用户收到商品后，可以给商品打分和评价； ?目前有成熟的进销存系统，需要与网站对接； ?希望能够支持3~5年，业务的发展； ?预计3~5年用户数达到1000万； ?定期举办双11、双12、三八男人节等活动； ?其他的功能参考京东或国美在线等网站。客户就是客户，不会告诉你具体要什么，只会告诉你他想要什么，我们很多时候要引导、挖掘客户的需求。好在提供了明确的参考网站。因此，下一步要进行大量的分析，结合行业以及参考网站，给客户提供方案。其它的这里暂不展开。

黑马程序员：高并发解决方案

黑马程序员：高并发解决方案一、什么是高并发高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间（Response Time），吞吐量（Throughput），每秒查询率QPS（Query Per Second），并发用户数等。响应时间：系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms，这个200ms就是系统的响应时间。吞吐量：单位时间内处理的请求数量。 QPS：每秒响应请求数。在互联网领域，这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。并发用户数：同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如一个即时通讯系统，同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。二、什么是秒杀秒杀场景一般会在电商网站举行一些活动或者节假日在12306网站上抢票时遇到。对于电商网站中一些稀缺或者特价商品，电商网站一般会在约定时间点对其进行限量销售，因为这些商品的特殊性，会吸引大量用户前来抢购，并且会在约定的时间点同时在秒杀页面进行抢购。

此种场景就是非常有特点的高并发场景，如果不对流量进行合理管控，肆意放任大流量冲击系统，那么将导致一系列的问题出现，比如一些可用的连接资源被耗尽、分布式缓存的容量被撑爆、数据库吞吐量降低，最终必然会导致系统产生雪崩效应。一般来说，大型互联网站通常采用的做法是通过扩容、动静分离、缓存、服务降级及限流五种常规手段来保护系统的稳定运行。三、扩容由于单台服务器的处理能力有限，因此当一台服务器的处理能力接近或已超出其容量上限时，采用集群技术对服务器进行扩容，可以很好地提升系统整体的并行处理能力，在集群环境中，节点的数量越多，系统的并行能力和容错性就越强。在无状态服务下，扩容可能是迄今为止效果最明显的增加并发量的技巧之一。从扩容方式角度讲，分为垂直扩容（scale up）和水平扩容（scale out）。垂直扩容就是增加单机处理能力，怼硬件，但硬件能力毕竟还是有限；水平扩容说白了就是增加机器数量，怼机器，但随着机器数量的增加，单应用并发能力并不一定与其呈现线性关系，此时就可能需要进行应用服务化拆分了。从数据角度讲，扩容可以分为无状态扩容和有状态扩容。无状态扩容一般就是指我们的应用服务器扩容；有状态扩容一般是指数据存储扩容，要么将一份数据拆分成不同的多份，即sharding，要么就整体复制n份，即副本。sharding遇

微服务架构设计与实战

关于举办“微服务架构设计与实战”高级培训班的通知各有关单位：作为一种新的设计和架构理念，微服务自2014年首次提出就引发了业界激烈的讨论。同时，Docker技术的迅速发展，也让微服务架构的实施变得更加容易。相比于传统的单体式应用而言，微服务这种小而化之、互相连接的设计理念不仅能让复杂应用的构建变得更加灵活，更能帮助创业企业在面对市场的高度不确定性时，快速推出新产品，低成本试错。那么，企业究竟该如何去设计、开发和部署微服务到自己的业务中去?如何做好服务发现和服务治理呢?中国软件产业培训网决定在举办“微服务架构设计与实战培训班”望各单位收到通知后组织相关人员参加。现将有关事宜通知如下：一、培训时间及地点 2019年12月20日-12月23日北京 2020年01月10日-01月13日上海二、主讲专家程老师 CTO，微服务架构首席咨询师，国内较早倡导和实践微服务的先行者，多次受邀在大型技术会议主题分享“微服务架构”相关主题。超过10年以上的软件行业经验,从企业应用、互联网应用、服务化平台的架构设计、开发到自动化构建、持续集成、持续交付以及DevOps 的转型实施等有较丰富的实践经验。范老师国内架构设计专家、多领域架构评审委员和技术架构组委员。信息技术领域具有坚实的学术背景和教学培训经验，多年研发和客户项目高级管理咨询能力，多年包括华为IPD 研发管理工作经历。善于用先进信息化技术架构和方法指导团队完成设计工作，具有雄厚的咨询能力。具有大型分布式团队的领导和管理经验。三、培训特色 1. 理论与实践相结合、案例分析与行业应用穿插进行; 2. 专家精彩内容解析、学员专题讨论、分组研究;

高并发网站系统架构解决方案

高并发网站系统架构解决方案一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。大型网站，比如门户网站。在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。 1、HTML静态化其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化，有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储再数据库中，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免了大量的数据库访问请求。 2、图片服务器分离

大型网络平台架构设计方案

目录 1网站的性能瓶颈分析 (1) 2系统架构设计 (3) 2.1总体思路 (3) 2.1.1负载均衡 (3) 2.1.2WEB应用开发架构思路 (3) 2.1.3数据存储的设计思路 (3) 2.1.4不同网络用户访问考虑 (4) 2.2总体架构 (5) 2.2.1网站的系统分层架构 (5) 2.2.2网站的物理架构 (6) 2.2.3网站的开发架构 (7) 2.2.4网络拓扑结构 (8) 2.3架构涉及技术的详解 (9) 2.3.1负载均衡 (9) 2.3.2缓存 (15) 2.3.3页面静态化 (19) 2.3.4数据库配置及优化 (20) 2.3.5文件存储 (21) 2.3.6网络问题解决方案 (24) 2.3.7WEB应用开发架构设计思路 (26) 2.4系统软件参数优化 (30) 2.4.1操作系统优化 (30) 2.4.2tomcat服务器优化 (31) 2.4.3apache服务器优化 (33) 2.4.4Nginx服务器的优化 (33) 3WEB服务架构评测 (34) 3.1测试环境 (34) 3.1.1网络环境 (34)

3.1.2服务器配置 (35) 3.1.3软件环境 (35) 3.2测试结果 (40) 3.2.1单个TOMCAT的WEB服务器 (40) 3.2.2Nginx+2个TOMCAT的WEB服务器 (41) 3.2.3Nginx+2个TOMCAT的WEB服务器+缓冲 (42) 3.3测试结果分析 (43) 3.4评测结果 (44) 4配置选型 (45) 4.1网络带宽 (45) 4.2架构和硬件配置选型 (46) 4.2.1硬件配置参考 (46) 4.2.2Web架构和硬件选型 (47) 4.3硬件扩容策略 (48) 4.3.1增加服务器 (48) 4.3.2增加存储 (48) 4.3.3升级服务器 (48) 4.3.4网络扩容 (48) 5附录：一些主流网站的真实数据 (49)

高并发高访问量网站的运维技术

高并发高访问量网站的运维技术 1. 前言对于小型的网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，尤其对于大型网络来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、web服务器、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。大型网站，比如大型门户网站。在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言，还有高性能的Web容器。以上几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，本文将论述从低成本、高性能和高扩张性的角度来考虑对高并发高负载网站的运行与维护技术。 2. HTML静态化技术在站点流量很大的时候，为了提高系统性能，减短系统响应时间，最简单的方法其实也是最有效的方法就是把站点做成静态的，因为大家都知道效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html 页面，所以我们应该尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现。然而静态页面在性能上虽然具有不少优势，但是，相对动态页面，其灵活性不够，扩展性不好，以后维护起来也比较麻烦。特别对于大量内容并且更新频繁的网站，我们无法全部手动去挨个实现页面静态化，那么我们一般可以采用设计信息发布系统CMS，先做好静态页面的模板，在通过信息发布系统从数据源读取数据，生成html代码块替换模板中的标签，然后生成静态文件。像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储再数据库中，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免

互联网智能推荐系统架构设计

一，题记 58同城智能推荐系统大约诞生于2014年（C++实现），该套系统先后经历了招聘、房产、二手车、黄页和二手物品等产品线的推荐业务迭代，但该系统耦合性高，难以适应推荐策略的快速迭代。 58同城APP猜你喜欢推荐和推送项目在2016年快速迭代，产出了一套基于微服务架构的推荐系统（Java 实现），该系统稳定、高性能且耦合性低，支持推荐策略的快速迭代，大大提高了推荐业务的迭代效率。此后，我们对旧的推荐系统进行了重构，将所有业务接入至新的推荐系统，最终成功打造了统一的58同城智能推荐系统。下面我们将对58同城智能推荐系统展开介绍，首先会概览整体架构，然后从算法、系统和数据三方面做详细介绍。整体架构首先看一下58同城推荐系统整体架构，一共分数据层、策略层和应用层三层，基于58平台产生的各类业务数据和用户积累的丰富的行为数据，我们采用各类策略对数据进行挖掘分析，最终将结果应用于各类推荐场景。

二，数据层主要包括业务数据和用户行为日志数据。业务数据主要包含用户数据和帖子数据，用户数据即58平台上注册用户的基础数据，这里包括C端用户和企业用户的信息，帖子数据即用户在58平台上发布的帖子的基础属性数据。这里的帖子是指用户发布的房源、车源、职位、黄页等信息，为方便表达，后文将这些信息统称为帖子。用户行为日志数据来源于在前端和后台的埋点，例如用户在APP上的筛选、点击、收藏、打电话、微聊等各类操作日志。

这些数据都存在两种存储方式，一种是批量存储在HDFS上以用作离线分析，一种是实时流向Kafka以用作实时计算。三，策略层基于离线和实时数据，首先会开展各类基础数据计算，例如用户画像、帖子画像和各类数据分析，在这些基础数据之上便是推荐系统中最重要的两个环节：召回和排序。召回环节包括多种召回源的计算，例如热门召回、用户兴趣召回、关联规则、协同过滤、矩阵分解和DNN等。我们采用机器学习模型来做推荐排序，先后迭代了LR、FM、GBDT、融合模型以及DNN，基于这些基础机器学习模型，我们开展了点击率、转化率和停留时长多指标的排序。这一层的数据处理使用了多种计算工具，例如使用MapReduce和Hive做离线计算，使用Kylin做多维数据分析，使用Spark、DMLC做大规模分布式机器学习模型训练，使用theano和tensorflow做深度模型训练。三，应用层再往上就是应用层，我们通过对外提供rpc和http接口来实现推荐业务的接入。58同城的推荐应用大多是向用户展示一个推荐结果列表，属于topN推荐模式，这里介绍下58同城的几个重要的推荐产品：

微服务架构设计V1

微服务架构设计

目录一、微服务架构介绍 (3) 二、微服务出现和发展 (3) 三、传统开发模式和微服务的区别 (4) 四、微服务的具体特征 (7) 五、SOA和微服务的区别 (9) 六、怎么具体实践微服务 (11) 七、常见的设计模式和应用 (17) 八、优点和缺点 (23) 九、思考：意识的转变 (26)

一、微服务架构介绍微服务架构（Microservice Architecture）是一种架构概念，旨在通过将功能分解到各个离散的服务中以实现对解决方案的解耦。你可以将其看作是在架构层次而非获取服务的类上应用很多SOLID原则。微服务架构是个很有趣的概念，它的主要作用是将功能分解到离散的各个服务当中，从而降低系统的耦合性，并提供更加灵活的服务支持。概念：把一个大型的单个应用程序和服务拆分为数个甚至数十个的支持微服务，它可扩展单个组件而不是整个的应用程序堆栈，从而满足服务等级协议。定义：围绕业务领域组件来创建应用，这些应用可独立地进行开发、管理和迭代。在分散的组件中使用云架构和平台式部署、管理和服务功能，使产品交付变得更加简单。本质：用一些功能比较明确、业务比较精练的服务去解决更大、更实际的问题。二、微服务出现和发展微服务（Microservice）这个概念是2012年出现的，作为加快Web和移动应用程序开发进程的一种方法，2014年开始受到各方的关注，而2015年，可以说是微服务的元年；越来越多的论坛、社区、blog以及互联网行业巨头开始对微服务进行讨论、实践，可以说这样更近一步推动了微服务的发展和创新。而微服务的流行，Martin Fowler功不可没。这老头是个奇人，特别擅长抽象归纳和制造概念。特别是微服务这种新生的名词，都有一个特点：一解释就懂，一问就不知，一讨论就打架。

高并发网站架构解决方案

一个小型的网站，比如个人网站，可以使用最简单的html静态页面就实现了，配合一些图片达到美化效果，所有的页面均存放在一个目录下，这样的网站对系统架构、性能的要求都很简单，随着互联网业务的不断丰富，网站相关的技术经过这些年的发展，已经细分到很细的方方面面，尤其对于大型网站来说，所采用的技术更是涉及面非常广，从硬件到软件、编程语言、数据库、WebServer、防火墙等各个领域都有了很高的要求，已经不是原来简单的html静态网站所能比拟的。大型网站，比如门户网站。在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。但是除了这几个方面，还没法根本解决大型网站面临的高负载和高并发问题。上面提供的几个解决思路在一定程度上也意味着更大的投入，并且这样的解决思路具备瓶颈，没有很好的扩展性，下面我从低成本、高性能和高扩张性的角度来说说我的一些经验。 1、HTML静态化其实大家都知道，效率最高、消耗最小的就是纯静态化的html页面，所以我们尽可能使我们的网站上的页面采用静态页面来实现，这个最简单的方法其实也是最有效的方法。但是对于大量内容并且频繁更新的网站，我们无法全部手动去挨个实现，于是出现了我们常见的信息发布系统CMS，像我们常访问的各个门户站点的新闻频道，甚至他们的其他频道，都是通过信息发布系统来管理和实现的，信息发布系统可以实现最简单的信息录入自动生成静态页面，还能具备频道管理、权限管理、自动抓取等功能，对于一个大型网站来说，拥有一套高效、可管理的CMS是必不可少的。除了门户和信息发布类型的网站，对于交互性要求很高的社区类型网站来说，尽可能的静态化也是提高性能的必要手段，将社区内的帖子、文章进行实时的静态化，有更新的时候再重新静态化也是大量使用的策略，像Mop的大杂烩就是使用了这样的策略，网易社区等也是如此。同时，html静态化也是某些缓存策略使用的手段，对于系统中频繁使用数据库查询但是内容更新很小的应用，可以考虑使用html静态化来实现，比如论坛中论坛的公用设置信息，这些信息目前的主流论坛都可以进行后台管理并且存储再数据库中，这些信息其实大量被前台程序调用，但是更新频率很小，可以考虑将这部分内容进行后台更新的时候进行静态化，这样避免了大量的数据库访问请求。

微服务架构落地最佳实践

难点1：“一步到位”的认知错觉这些年微服务大红大紫，但是真正能够拿出来做为可实践的案例少之又少。大部分的微服务案例只能看到微服务架构的“演进结果”，但是看不到微服务架构的“演进过程”。这就像每个人看到一个架构的高峰，却没有看到攀登高峰的路径。这就给很多架构师一个假象：微服务的架构是通过能力极高的架构师一步到位设计出来的。这和很多团队自上而下的架构设计感受和相似。于是架构师们蜂拥而至，各种分析方法论层出不穷，讨论和分享络绎不绝。然而真正落地实施的却很少，使得微服务在网络上慢慢变成了一种“玄学”：微服务的实施在“理论研究”的阶段。这违反了软件架构的最基本规律：架构是解决当前的需求和痛点演进的，而无法对没有出现的问题和痛点进行设计。因此，一步到位的整体的微服务架构设计完全没有必要。况且一个集中化的设计，很难体现微服务的轻量级优势。我相信技术的发展一定是向不断降低成本的方向上发展的。如果新技术没有降低成本反而提升了成本，要么这个新技术有问题，要么一定是姿势不对，走错了路。因此，准备实施微服务一定要有一个长期的思想准备。不过跨过了最初的门槛之后，剩下的工作可以被复制而且速度会越来越快。难点2：“架构师精英主义”

很多产品对架构师的依赖很大，即“架构师精英主义”：认为产品架构只有这个组织的“技术精英”——架构师才可以完成，而团队其它成员只需要实现架构师的设计就可以。这是大型企业和大型系统的常见问题，这来源于长期的重量级企业级架构习惯。而微服务则类似于一种“敏捷边际革命”：即由一个不超过2~8个人的小团队就可以完成的功能。而且这种规模的团队即使从整个产品团队移除也对整体产品的研发进度没有影响。因此，即使失败了不会带来太多的损失。不过，当第一个微服务改造成功，那么成功经验的复制带来的乘数效应却能带来很大的收益。从架构改造投资的风险收益比来看，这是非常划算的。因此，微服务团队完全没必要大张旗鼓，只需要两三个人就可以动工。但是，谁也没有微服务的实践经验啊，万一失败了怎么办？这就带来了下一个难点。难点3：缺乏一个信任并鼓励创新的环境

互联网高并发架构设计

前言高并发经常会发生在有大活跃用户量，用户高聚集的业务场景中，如：秒杀活动，定时领取红包等。为了让业务可以流畅的运行并且给用户一个好的交互体验，我们需要根据业务场景预估达到的并发量等因素，来设计适合自己业务场景的高并发处理方案。在电商相关产品开发的这些年，我有幸的遇到了并发下的各种坑，这一路摸爬滚打过来有着不少的血泪史，这里进行的总结，作为自己的归档记录，同时分享给大家。服务器架构业务从发展的初期到逐渐成熟，服务器架构也是从相对单一到集群，再到分布式服务。一个可以支持高并发的服务少不了好的服务器架构，需要有均衡负载，数据库需要主从集群，nosql缓存需要主从集群，静态文件需要上传cdn，这些都是能让业务程序流畅运行的强大后盾。服务器这块多是需要运维人员来配合搭建，具体我就不多说了，点到为止。大致需要用到的服务器架构如下： ?服务器 o均衡负载(如：nginx，阿里云SLB) o资源监控 o分布式 ?数据库 o主从分离，集群 o DBA 表优化，索引优化，等 o分布式 ?nosql o redis ?主从分离，集群 o mongodb ?主从分离，集群 o memcache ?主从分离，集群 ?cdn o html o css o js o image

高并发相关的业务，需要进行并发的测试，通过大量的数据分析评估出整个架构可以支撑的并发量。测试高并发可以使用第三方服务器或者自己测试服务器，利用测试工具进行并发请求测试，分析测试数据得到可以支撑并发数量的评估，这个可以作为一个预警参考，俗话说知己自彼百战不殆。第三方服务: ?阿里云性能测试并发测试工具： ?Apache JMeter ?Visual Studio性能负载测试 ?Microsoft Web Application Stress Tool 实战方案通用方案日用户流量大，但是比较分散，偶尔会有用户高聚的情况；场景：用户签到，用户中心，用户订单，等服务器架构图：说明：场景中的这些业务基本是用户进入APP后会操作到的，除了活动日(618,双11，等)，这些业务的用户量都不会高聚集，同时这些业务相关的表都是大数据表，业务多是查询操作，所以我们需要减少用户直接命中DB的查询；优先查询缓存，如果缓存不存在，再进行DB查询，将查询结果缓存起来。更新用户相关缓存需要分布式存储，比如使用用户ID进行hash分组，把用户分布到不同的缓存中，这样一个缓存集合的总量不会很大，不会影响查询效率。

高性能体系结构

高性能计算的概念高性能计算（HPC）是一个计算机集群系统，它通过各种互联技术将多个计算机系统连接在一起，利用所有被连接系统的综合计算机能力来处理大型计算问题。基本原理高性能计算方法的基本原理就是将问题分为若干部分，而相连的每台计算机（称为节点）均可同时参与问题的解决，从而显著缩短了解决整个问题所需的计算时间。高性能计算机历史回顾最早的电子计算机就是为了能够进行大量繁琐的科学计算而产生的。从1960年开始，计算机技术逐渐成熟，在各种商业领域慢慢地开始采用电子领域，而且应用范围越来越广泛，逐渐出现了针对各种不同商业用途的计算机，被称为“通用计算机”，具有性能和功能上的优势的一类计算机被称为“高性能计算机”，在当时主要用于科学计算。 20世纪70年代出现的向量计算机可以看作是第一代的高性能计算机。 20世纪80年代初期，随着VLSI技术和微处理技术的发展，向量机一统天下的格局逐渐被打破。通过多个廉价的微处理器构建的并行化超级计算机首先从成本上具有了无可比拟的优势。 20世纪90年代初期，大规模并行处理（MPP）系统成为了高性能计算机的发展主流。MPP主要通由多个微处理器通过高速互联网络构成，每个处理器之间通过消息传递方式进行通讯和协调。 20世纪90年代中后期，CC-NUMA结构问世，即分布式共享内存。每个处理器节点都可以访问到所有其他节点的内存，但访问远程内存需要的延迟相对较大。CC-NUMA本身没有在提高性能上进行较大的创新，而对于科学计算任务，CC-NUMA是否优于MPP仍存在争议。在发展CC-NUMA的同时，集群系统（cluster）也迅速发展起来，类似MPP 结构，集群系统是由多个微处理器构成的计算机节点，通过高速网络互联而成，节点一般是可以单独运行的商品化计算机。由于规模经济成本低的原因，集群系统更具有性能/价格比优势

大型高性能.NET系统架构

大型高性能https://www.360docs.net/doc/b216464302.html,系统架构设计大型动态应用系统平台主要是针对于大流量、高并发网站建立的底层系统架构。大型网站的运行需要一个可靠、安全、可扩展、易维护的应用系统平台做为支撑，以保证网站应用的平稳运行。大型动态应用系统又可分为几个子系统： Web前端系统负载均衡系统数据库集群系统缓存系统分布式存储系统分布式服务器管理系统代码分发系统 Web前端系统

为了达到不同应用的服务器共享、避免单点故障、集中管理、统一配置等目的，不以应用划分服务器，而是将所有服务器做统一使用，每台服务器都可以对多个应用提供服务，当某些应用访问量升高时，通过增加服务器节点达到整个服务器集群的性能提高，同时使他应用也会受益。该Web前端系统基于IIS/https://www.360docs.net/doc/b216464302.html,等的虚拟主机平台，提供PHP程序运行环境。服务器对开发人员是透明的，不需要开发人员介入服务器管理。负载均衡系统负载均衡系统分为硬件和软件两种。硬件负载均衡效率高，但是价格贵，比如F5等。软件负载均衡系统价格较低或者免费，效率较硬件负载均衡系统低，不过对于流量一般或稍大些网站来讲也足够使用，比如lvs,nginx。大多数网站都是硬件、软件负载均衡系统并用。

数据库集群系统由于Web前端采用了负载均衡集群结构提高了服务的有效性和扩展性，因此数据库必须也是高可靠的才能保证整个服务体系的高可靠性，如何构建一个高可靠的、可以提供大规模并发处理的数据库体系? 我们可以采用如上图所示的方案： 1)使用SQL数据库，考虑到Web应用的数据库读多写少的特点，我们主要对读数据库做了优化，提供专用的读数据库和写数据库，在应用程序中实现读操作和写操作分别访问不同的数据库。 2)使用同步机制实现快速将主库(写库)的数据库复制到从库(读库)。一个主库对应多个从库，主库数据实时同步到从库。 3)写数据库有多台，每台都可以提供多个应用共同使用，这样可以解决写库的性能瓶颈问题和单点故障问题。 4)读数据库有多台，通过负载均衡设备实现负载均衡，从而达到读数据库的高性能、高可靠和高可扩展性。 5)数据库服务器和应用服务器分离。 6)从数据库使用BigIP做负载均衡。

计算机体系结构复习资料(汇总版)

第一章计算机系统结构的基础知识 1、计算机体系结构：计算机体系结构是程序员所看到的计算机属性，即概念性结构与功能特性。 2、透明性：对本来是存在的事物或属性，但从某种角度看又好像不存在的概念称为透明性。在一个计算机系统中，低层机器的属性对高层机器的程序员往往是透明的，如传统机器级的概念性结构和功能特性，对高级语言程序员来说是透明的。 3、计算机系统结构、计算机组成、计算机实现之间的关系：计算机系统结构指的是计算机系统的软、硬件的界面，即机器语言程序员所看到的传统机器级所具有的属性。计算机组成：指的是计算机系统结构的逻辑实现，包含物理机器级中的数据流和控制流的组成以及逻辑设计等。它着眼于物理机器级内各事件的排序方式与控制方式、各部件的功能以及各部件之间的关系。计算机的实现：指的是计算机组成的物理实现，包括处理机、主存等部件的物理结构，器件的集成度和速度，模块、插件、底板的划分与连接，信号传输，电源、冷却及整机装配技术等。它着眼于器件技术和微组装技术，其中器件技术在实现技术中起主导作用。 4、计算机系统的分类：1）Flynn（单/多指令流单/多数据流四种） 2）冯氏分类法：最大并行速度。 5、程序的局部性：时间局部性（程序即将用到的信息很可能就是目前正在使用的信息）空间局部性（程序即将用到的信息很可能与目前正在使用的信息在空间上相邻或者邻近）。 6、计算机系统设计原理：由上往下设计、由下往上设计、从中间开始设计。从中间设计的优点：“中间”指层次结构中的软硬件的交界面，目前一般是在传统机器语言机器级与操作系统机器级之间。好处：采用这种方法时，首先要进行软硬件功能分配，确定好这个界面。然后从这个界面开始，软件设计者往上设计操作系统、汇编、编译系统等，硬件设计者往下设计传统机器级、微程序机器级等。软件和硬件并行设计可以缩短设计周期，设计过程中可以交流协调，是一种交互式的、很好的设计方法。 7、存储程序计算机（冯·诺依曼结构）：采用存储程序原理，将程序和数据存放在同一存储器中。指令在存储器中按其执行顺序存储，由指令计数器指明每条指令所在的单元地址。存储程序原理的基本点是指令驱动。主要特点： ·计算机以运算器为中心。输入/输出设备与存储器之间的数据传送都经过运算器；存储器、输入/输出设备的操作以及它们之间的联系都由控制器集中控制。 ·在存储器中，指令和数据同等对待。指令和数据一样可以进行运算，即由指令组成饿程序是可以修改的。 ·存储器是按地址访问、按顺序线性编址的一维结构，每个单元的位数是固定的。 ·指令的执行是顺序的，即一般是按照指令在存储器中存放的顺序执行。程序的分支由转移指令实现。由程序计数器PC指明当前正在执行的指令在存储器中的地址。 ·指令由操作码和地址码组成。操作码指明本指令的操作类型，地址码指明操作数地址和存放运算结果的地址。操作数的类型由操作码决定，操作数本身不能判定是何种数据类型。·指令和数据均以二进制编码表示，采用二进制运算。 8、计算机五大部件：控制器、运算器、存储器、输入输出设备。 9、一条指令由那两部分组成：操作码、地址码。

论微服务架构及其应用

论微服务架构及其应用摘要 2016年7月，我所在的公司为全国各级人民检察院开发了行贿犯罪档案互联网查询系统的产品，我担任系统架构师职务，主要负责软件架构和安全体系设计的工作，该项目是基于互联网，为单位、企业和个人等公众群体提供7*24小时的查询申请服务，同时兼顾行贿犯罪预防宣传。本文结合作者的实践，以行贿犯罪档案互联网查询系统为例，论述微服务架构及其应用。首先概述我参与管理和开发，并采用微服务架构开发的工作，然后具体描述微服务架构的特点，最后结合项目描述软件的架构，说明该系统是如何采用微服务架构模式的，并说明采用微服务架构模式后，在软件开发过程中遇到的实际问题和解决方案。经过项目组近一年的努力，本产品已顺利开发完成，目前，已在浙江、云南等多省上线使用，取得客户和公司领导的一致好评。正文近年来，随着互联网行业的迅猛发展，公司或组织业务的不断扩张，需求的快速变化以及用户量的不断增加，传统的单块（Monolithic）软件架构面临着越来越多的挑战，已逐渐无法适应互联网时代对软件的要求。在这一背景下，微服务架构模式(Microservice Architecture Pattern)逐渐流行。它强调将单一业务功能开发成微服务的形式，每个微服务运行在一个进程中；采用HTTP等通信协议和轻量级API实现微服务之间的协作与通信。这些微服务可以使用不同的开发语言以及不同数据存储技术，能够通过自动化部署工具独立发布，并保持最低限制的集中式管理。 2015年7月，我所在的公司为全国各级人民检察院开发了行贿犯罪档案互联网查询系统的产品，我担任系统架构师职务，主要负责软件架构和安全体系设计的工作。本文结合作者的实践，论述微服务架构及其应用。首先概述我参与管理和开发，并采用微服务架构开发的工作，然后具体描述微服务架构的特点，最后结合项目描述软件的架构，说明该架构是如何采用微服务架构模式的，并说明采用微服务架构模式后，在软件开发过程中遇到的实际问题和解决方案。