从零开始学架构
2025-03-31 23:22:09 0 举报AI智能生成
《从零开始学架构》的思维导图，作为学习路线图和知识整理的辅助工具，凸显了书籍中最核心的内容，展现了一张全面、系统的学习架构图谱。以简洁、清晰的视觉图像形式，其文件类型通常是图片或PDF格式。通过用色彩丰富的图标与连线对重点概念和逻辑关系进行连接，这种形象化的方式不仅易于理解，还方便复习和记忆。在讲述时，通常会使用“结构性强”、“逻辑清晰”、“概括性佳”等修饰性语句来描述该思维导图所具有的特点。用户借助这样的思维导图，可以更好地把握软件架构的学习脉络，快速地串联起书中的要点和难点，以达到深化理解和高效学习的效果。
作者其他创作
大纲/内容
第1部分 概念和基础
第1章 架构基础
1.1 架构的定义
<b>系统与子系统</b>
系统：由关联个体组成，遵循规则运作的整体（如微信系统）
子系统：大系统中的组成部分（如微信的支付子系统）
<b>模块与组件</b>
模块：逻辑拆分单元（如登录模块）
组件：物理可替换单元（如MySQL组件）
<b>框架与架构</b>
框架：规范（如Spring MVC）
架构：系统顶层结构（如MVC分层结构）
1.2 架构设计目的
<b>常见误区</b>
追求"高性能/高可用"为先
流程强制要求
<b>真实目的</b>
<b>解决软件复杂度</b>（核心问题驱动设计）
示例：电商秒杀系统需优先解决高并发而非可扩展性
1.3 复杂度来源
<b>高性能</b>
单机瓶颈（CPU/IO）
集群扩展（Redis分片）
<b>高可用</b>
硬件故障（硬盘损坏）
软件缺陷（内存泄漏）
<b>可扩展性</b>
业务变化预测（插件化设计）
<b>低成本</b>
技术创新（如Ceph替代商业存储）
<b>安全</b>
防御DDoS攻击
<b>规模</b>
量变引发质变（MySQL单表超千万性能下降）
第2章 架构设计原则
<b>合适原则</b>
案例：Twitter初期用Ruby快速迭代而非Java
<b>简单原则</b>
案例：MySQL主从复制优于复杂分布式事务
<b>演化原则</b>
案例：Facebook每3-5年重构架构
第3章 架构设计流程
<b>识别复杂度</b>
聚焦核心问题（如订单系统优先解决高并发）
<b>备选方案设计</b>
3-5种方案（如分库分表 vs 读写分离 vs 缓存）
<b>方案评估</b>
技术/业务/团队适配性分析
成本收益比计算
<b>细化设计</b>
接口定义（RESTful API规范）
容错机制（超时重试策略）
第2部分 高性能架构模式
第4章 存储高性能
关系数据库优化
<b>读写分离</b>
主库写，从库读（延迟问题处理）
<b>分库分表</b>
水平拆分（按用户ID哈希）
垂直拆分（分离订单/用户表）
NoSQL选型
<b>K-V存储</b>
Redis集群（哨兵模式）
<b>文档数据库</b>
MongoDB分片（自动平衡）
<b>列式存储</b>
HBase Region划分
缓存策略
<b>穿透防护</b>
布隆过滤器+空值缓存
<b>雪崩预防</b>
随机过期时间+本地缓存
<b>热点处理</b>
多级缓存（Redis+本地Guava）
第5章 计算高性能
单服务器模式
<b>Reactor</b>
Nginx事件驱动模型
单线程非阻塞IO
<b>Proactor</b>
Windows IOCP完成端口
集群负载均衡
<b>分类</b>
四层（LVS） vs 七层（Nginx）
<b>算法</b>
加权轮询（服务器性能差异）
一致性哈希（减少数据迁移）
第3部分 高可用架构模式
第6章 CAP理论
<b>三选二约束</b>
CP系统：ZooKeeper（强一致性）
AP系统：Cassandra（高可用优先）
第7章 FMEA方法
<b>功能分解</b>
识别核心链路（如支付流程）
<b>故障模式</b>
数据库主节点宕机
<b>影响分析</b>
订单数据丢失风险
<b>改进措施</b>
主从自动切换+半同步复制
第8章 存储高可用
<b>主从复制</b>
半同步复制（数据一致性保障）
<b>数据集群</b>
Paxos算法（多副本一致性）
<b>分区规则</b>
范围分区（按时间分片）
哈希分区（一致性哈希环）
第9章 计算高可用
<b>对称集群</b>
Nginx集群（无状态节点）
<b>非对称集群</b>
Master选举（ZooKeeper实现）
第10章 业务高可用
<b>异地多活</b>
单元化部署（微信多机房设计）
<b>限流策略</b>
令牌桶算法（Guava RateLimiter）
<b>降级预案</b>
关闭非核心功能（如推荐服务）
第4部分 可扩展架构模式
第11章 可扩展核心
<b>核心思想</b>
分离变与不变（插件化设计）
第12章 分层架构
<b>经典三层</b>
表现层（MVC中的View）
业务层（Service逻辑）
数据层（DAO封装）
第14章 微服务
<b>拆分原则</b>
领域驱动设计（DDD聚合根）
<b>陷阱规避</b>
避免过度拆分（通信成本考量）
<b>基础设施</b>
服务网格（Istio Sidecar代理）
第5部分 架构实战
第16章 消息队列设计
<b>需求分析</b>
顺序性（Kafka分区保序）
可靠性（RocketMQ事务消息）
<b>方案对比</b>
RabbitMQ（AMQP协议） vs Kafka（高吞吐）
第17章 架构演进
<b>技术驱动力</b>
用户量增长（淘宝从PHP到Java）
业务复杂化（微信消息架构三次重构）
第19章 架构重构
<b>渐进式改造</b>
灰度发布（逐步替换旧模块）
防腐层设计（隔离新旧系统）
第20章 开源应用
<b>选型三要素</b>
社区活跃度（Apache项目优先）
运维成本（K8s vs Docker Swarm）
<b>二次开发</b>
扩展点设计（如Flink自定义Source）
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