留念 · 大学时代最后的系统设计图

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留念
当前架构
当前部署
下一版架构图
下一版部署图

留念

应几位朋友之邀，放一下图，也给自己留个纪念，数年后回想起，曾经我花了半年迭代出这么一个设计，哈哈，不知道到时候是什么感觉，会不会像我现在看一年前的设计图一样感觉傻，还是为进步而开心。

然后，本文的所有知识点都在我的其他博客中可以找到，我不会放链接，信我的，在我的博客主页搜索；

当前架构

土是土了点，应该能叫“架构图”了吧。

稍微解释一下：

网络层：muduo pb tcp/ip api安全接口设计。选择 muduo 是因为它是我目前技术栈里最高可用的网络库了。注：我的毕设是一个高可用系统。选择 pb，我试过，同样一个包，pb 压缩后所占空间直接是 json 的 1/5 左右，甚至对于 0 值，pb 是直接省略的，这也可以拿来做文章的。就算选用了 pb，在字段上我依旧极致省略，首先就统统都是 int，字符串的话就映射成 int。其次 int 一定要尽量拼凑到 8 位数才发，如果超出 8 位，那就用 long。再怎么样，一个字段总比四个字段要省。选择 tcp/ip，我就不说话了吧。 api 安全接口设计，自行了解。

业务层：这里的业务都被我抹掉了，不过有几点要注意的，通用的。 1、分布式系统要注意分布式锁。 2、对于登录业务要注意二次登录。 3、对于注册业务，采用自增 id 的时候要掂量一下，分布式环境的自增 id 没那么简单。可以在我的博客主页搜索一下“自增 id”。 3、对于 MySQL 可以考虑存储过程，只要不是太复杂，因为存储过程的调试是真的要呕血三升的，我调过。 4、业务和数据库之间一定要做熔断。 5、最好能有 IP 限流模块，这个模块开发的晚，就没在图中展示了。因为我自己系统的特殊性，我就设定，不论你是谁，一秒都只能访问一次，因为我默认你需要阅读一下我返回的内容。那会不会误杀？不可能的，我告诉你，绝对不可能，只要是从我手上出去的客户端，那都是要做防抖的。

其他的暂时还没想到，想到我也不再补了。

持久层：持久层选用 MySQL Redis。这里要注意： 1、MySQL 有条件的话最好单独部署到别的机子上，没必要，那个网络 I/O 的开销，跟MySQL 的磁盘 I/O 比起来那真不算什么了。 2、有能力一定要做存储过程，前提是要做好调试存储过程的心理准备。 3、Redis 有条件的话最好跟业务层放在一台机子上，Redis是什么？吹破天了它也是个缓存，缓存你不跟主机放一起你要去自立门户吗？然后多走那一圈 I/O？要知道，后端开发很大的一个瓶颈就在于网络I/O，木有带宽呀！！！ 4、数据字典。数据字典非常重要，在项目分析阶段一定要有明确的数据字典，而且一定要做单例模式。可以改，但是不能没有，也不能多实例。不然到后期就知道什么叫痛苦了，到时候模棱两可的数据越改越迷糊了。 5、很重要的一点：基准测试。在架构设计之前就要做好的事情。MySQL 可以使用专门的基准测试工具 sysbench，redis 更简单了，人家有自带的。

HA：根据基准测试的结果来设定 HA。不要到时候你的环境只能 hold 住一台 MySQL，你来个主从复制哈，然后跑过来说为什么我的 MySQL 查询这么缓慢，屁话，既要马儿跑，又要马儿不吃草…

性能监控：promethues（存储数据） NodeExporter（采集数据） G什么的（数据可视化）

对于图中两个框架，我的博客里也都有。 RPC：远程接口调用。 ORM：对象关系映射。

ORM 比较简单，RPC 可能不是那么好理解。其实图中 RPC 的位置在上一个版本我写的是：命令门面。这两个设计模式我已经删了，当时觉得过于简单，这里我补一下：命令模式：在业务层存放一个哈希表，键值对形式为 <业务id：业务函数指针>，通过函数调用 get_handle，传入业务id，执行函数指针。门面模式：整个业务层只对外开放这么一个函数调用 get_handle。

有这两个框架，我可以将我的系统层层解耦，相互之间谁也不要认识谁，我大权在握哈哈。

当前部署

只有这么一个架构图是不够看的，因为你不知道怎么部署。我有一部分代码是在部署图上体现的。

简单解释一下：可以看到，整个系统都是部署在 docker 上的，做了状态剥离。状态剥离：将各种 IP、Port 等配置项移出，填写在 Deployment.json 文件中，此后不管你想把哪个组件挪到哪台机子上，那随便你。平滑升级：将状态进行剥离之后，那想做平滑升级就很简单了，做一个观察者模式，监控 deployment.json 中 version 的变化，只要 version 变化了，就重新读取配置项。至于新旧组件的交替，那至少得等新的上位了，再把旧的关了嘛。所以这里需要考虑一下你的资源是否充足。平滑迁移：那我还能说什么呢，状态你都剥离了，我又全在 docker 上，你直接一锅端了呗。