本文作者Kate Matsudaira是一位美丽的女工程副总裁，曾在Sun Microsystems、微软、亚马逊这些一流的IT公司任职。她有着非常丰富的工作经验和团队管理经验，当过程序员、项目经理、产品经理以及人事经理。专注于构建和操作大型Web应用程序/网站，目前她的主要研究方向是SaaS（软件即服务）应用程序和云计算（如大家所说的大数据）。
本文是作者在AOSA一书介绍如何构建可扩展的分布式系统里的内容，在此翻译并分享给大家。
开源软件已经成为许多大型网站的基本组成部分，随着这些网站的逐步壮大，他们的网站架构和一些指导原则也开放在开发者们的面前，给予大家切实有用的指导和帮助。
这篇文章主要侧重于Web系统，并且也适用于其他分布式系统。
Web分布式系统设计的原则
构建并运营一个可伸缩的Web站点或应用程序到底是指什么？在最初，仅是通过互联网连接用户和访问远程资源。
和大多数事情一样，当构建一个Web服务时，需要提前抽出时间进行规划。了解大型网站创建背后的注意事项以及学会权衡，会给你带来更加明智的决策。下面是设计大型Web系统时，需要注意的一些核心原则：
?可用性
?性能
?可靠性
?可扩展
?易管理
?成本
上面的这些原则给设计分布式Web架构提供了一定的基础和理论指导。然而，它们也可能彼此相左，例如实现这个目标的代价是牺牲成本。一个简单的例子：选择地址容量，仅通过添加更多的服务器（可伸缩性），这个可能以易管理（你不得不操作额外的服务器）和成本作为代价（服务器价格）。
无论你想设计哪种类型的Web应用程序，这些原则都是非常重要的，甚至这些原则之间也会互相羁绊，做好它们之间的权衡也非常重要。
基础
当涉及到系统架构问题时，这几件事情是必须要考虑清楚的：什么样的模块比较合适？如何把它们组合在一起？如何进行恰当地权衡？在扩大投资之前，它通常需要的并不是一个精明的商业命题，然而，一些深谋远虑的设计可以帮你在未来节省大量的时间和资源。
本文讨论的重点几乎是构建所有大型Web应用程序的核心：服务、冗余、分区和故障处理能力。这里的每个因素都会涉及到选择和妥协，特别是前面所讨论的那些原则。解释这些核心的最佳办法就是举例子。
图片托管应用程序
有时，你会在线上传图片，而一些大型网站需要托管和传送大量的图片，这对于构建一个具有成本效益、高可用性并具有低延时（快速检索）的架构是一项挑战。
在一个图片系统中，用户可以上传图片到一个中央服务器里，通过网络连接或API对这些图片进行请求，就像Flickr或者Picasa。简单点，我们就假设这个应用程序只包含两个核心部分：上传（写）图片和检索图片。图片上传时最好能够做到高效，传输速度也是我们最关心的，当有人向图片发出请求时（例如是一个Web页面或其他应用程序）。这是非常相似的功能，提供Web服务或内容分发网络（一个CDN服务器可以在许多地方存储内容，所以无论是在地理上还是物理上都更加接近用户，从而导致更快的性能）边缘服务器。
该系统需要考虑的其他重要方面：
?图片存储的数量是没有限制的，所以存储应具备可伸缩，另外图片计算也需要考虑?下载/请求需要做到低延迟
?用户上传一张图片，那么图片就应该始终在那里（图片数据的可靠性）
?系统应该易于维护（易管理）
?由于图片托管不会有太高的利润空间，所以系统需要具备成本效益
图1是个简化的功能图
图1 图片托管系统的简化结构图
在这个例子中，系统必须具备快速、数据存储必须做到可靠和高度可扩展。构建一个小型的应用程序就微不足道了，一台服务器即可实现托管。如果这样，这篇文章就毫无兴趣和吸引力了。假设我们要做的应用程序会逐渐成长成Flickr那么大。
服务
当我们考虑构建可伸缩的系统时，它应有助于解耦功能，系统的每个部分都可以作为自己的服务并且拥有清晰的接口定义。在实践中，这种系统设计被称作面向服务的体系结构（SOA）。对于此类系统，每个服务都有它自己的独特功能，通过一个抽象接口可以与外面的任何内容进行互动，通常是面向公众的另一个服务API。
把系统分解成一组互补性的服务，在互相解耦这些操作块。这种抽象有助于在服务、基本环境和消费者服务之间建立非常清晰的关系。这种分解可以有效地隔离问题，每个块也可以互相伸缩。这种面向服务的系统设计与面向对象设计非常相似。
在我们的例子中，所有上传和检索请求都在同一台服务器上处理。然而，因为系统需要具备可伸缩性，所以把这两个功能打破并集成到自己的服务中是有意义的。
快进并假设服务正在大量使用；在这种情况下，很容易看到写图片的时间对读图片时间会产生多大影响（他们两个功能在彼此竞争共享资源）。根据各自体系，这种影响会是巨大的。即使上传和下载速度相同（这是不可能的，对于大多数的IP网络来说，下载速度：上传速
度至少是3:1），通常，文件可以从缓存中读取，而写入，最终是写到磁盘中（也许在最终一致的情况下，可以被多写几次）。即使是从缓存或者磁盘（类似SSD）中读取，数据写入都会比读慢（Pole Position，一个开源DB基准的开源工具和结果）。
这种设计的另一个潜在问题是像Apache或者Lighttpd这些Web服务器通常都会有一个并发连接数上限（默认是500，但也可以更多），这可能会花费高流量，写可能会迅速消掉所有。既然读可以异步或利用其他性能优化，比如gzip压缩或分块传输代码，Web服务可以快速切换读取和客户端来服务于更多的请求，超过每秒的最大连接数（Apache的最大连接数设置为500，这种情况并不常见，每秒可以服务几千个读取请求）。另一方面，写通常倾向于保持一个开放的链接进行持续上传，所以，使用家庭网络上传一个1 MB的文件花费的时间可能会超过1秒，所以，这样的服务器只能同时满足500个写请求。
图2：读取分离
规划这种瓶颈的一个非常好的做法是把读和写进行分离，如图2所示。这样我们就可以对它们单独进行扩展（一直以来读都比写多）但也有助于弄明白每个点的意思。这种分离更易于排除故障和解决规模方面问题，如慢读。
这种方法的优点就是我们能够彼此独立解决问题——在同种情况下，无需写入和检索操作。这两种服务仍然利用全球语料库的图像，但是他们可以自由地优化性能和服务方法（例如排队请求或者缓存流行图片——下面会介绍更多）。从维护和成本角度来看，每一个服务都可以根据需要独立进行扩展，但如果把它们进行合并或交织在一起，那么有可能无意中就会对另一个性能产生影响，如上面讨论的情景。
当然，如果你有两个不同的端点，上面的例子可能会运行的很好（事实上，这非常类似于几个云存储供应商之间的实现和内容分发网络）。虽然有很多种方法可以解决这些瓶颈，但每个人都会有不同的权衡，所以采用适合你的方法才是最重要的。
例如，Flickr解决这个读/写问题是通过分发用户跨越不同的碎片，每个碎片只能处理一组用户，但是随着用户数的增加，更多的碎片也会相应的添加到群集里（请参阅Flickr的扩展介绍）。在第一个例子中，它更容易基于硬件的实际用量进行扩展（在整个系统中的读/写数量），而Flickr是基于其用户群进行扩展(but forces the assumption of equal usage across users so there can be extra capacity)。而前面的那个例子，任何一个中断或者问题都会降低整个系统功能（例如任何人都没办法执行写操作），而Flickr的一个中断只会影响到其所在碎片的用户数。在第一个例子中，它更容易通过整个数据集进行操作——例如，更新写服务，包括新的元数据或者通过所有的图片元数据进行搜索——而Flickr架构的每个碎片都需要被更新或搜索（或者需要创建一个搜索服务来收集元数据——事实上，他们就是这样做的）。
当谈到这些系统时，其实并没有非常正确的答案，但有助于我们回到文章开始处的原则上看问题。确定系统需求（大量的读或写或者两个都进行、级别并发、跨数据查询、范围、种类等等），选择不同的基准、理解系统是如何出错的并且对以后的故障发生情况做些扎实的计划。
冗余
为了可以正确处理错误，一个Web架构的服务和数据必须具备适当的冗余。例如，如果只有一个副本文件存储在这台单独的服务器上，那么如果这台服务器出现问题或丢失，那么该文件也随即一起丢失。丢失数据并不是什么好事情，避免数据丢失的常用方法就是多创建几个文件或副本或冗余。
同样也适用于服务器。如果一个应用程序有个核心功能，应确保有多个副本或版本在同时运行，这样可以避免单节点失败。
在系统中创建冗余，当系统发生危机时，如果需要，可以消除单点故障并提供备份或备用功能。例如，这里有两个相同的服务示例在生产环境中运行，如果其中一个发生故障或者降低，那么该系统容错转移至那个健康的副本上。容错转移可以自动发生也可以手动干预。
服务冗余的另一重要组成部分是创建一个无共享架构。在这种体系结构中，每个节点都能相互独立运行，并且没有所谓的中央“大脑”管理状态或协调活动其他节点。这对系统的可扩展帮助很大，因为新节点在没有特殊要求或知识的前提下被添加。然而，最重要的是，这些系统是没有单点故障的，所以失败的弹性就更大。
例如在我们的图片服务器应用程序中，所有的图片在另一个硬件上都有冗余副本（理想情况下是在不同的地理位置，避免在数据中心发生一些火灾、地震等自然事故），服务去访问图片将被冗余，所有潜在的服务请求。（参见图3：采用负载均衡是实现这点的最好方法，在下面还会介绍更多方法）
图3 图片托管应用程序冗余
分区
数据集有可能非常大，无法安装在一台服务器上。也有可能这样，某操作需要太多的计算资源、性能降低并且有必要增加容量。在这两种情况下，你有两种选择：纵向扩展或横向扩展。
纵向扩展意味着在单个服务器上添加更多的资源。所以，对于一个非常大的数据集来说，这可能意味着添加更多（或更大）的硬件设备，来使一台服务器能容下整个数据集。在计算操作下，这可能意味着移动计算到一个更大的服务器上，拥有更快的CPU或更大的内存。在各种情况下，纵向扩展可以通过提升单个资源的处理能力来完成。
横向扩展在另一方面是添加更多的节点，在大数据集下，这可能会使用第二服务器来存储部分数据集，对于计算资源来说，这意味着分割操作或跨节点加载。为了充分利用横向扩展，它应作为一种内在的系统架构设计原则，否则修改或拆分操作将会非常麻烦。
当谈到横向扩展时，最常见的做法是把服务进行分区或碎片。分区可以被派发，这样每个逻辑组的功能就是独立的。可以通过地理界限或其他标准，如非付费与付费用户来完成分区。这些方案的优点是他们会随着容量的增加提供一个服务或数据存储。
在我们的图片服务器案例中，用来存储图片的单个文件服务器可能被多个文件服务器取代，每个里面都会包含一套自己独特的图像。（见图4）这种架构将允许系统来填充每一个文件
/图片服务器，当磁盘填满时会添加额外的服务器。这样的设计需要一个命名方案，用来捆绑图片文件名到其相应的服务器上。图像名字可以形成一个一致的哈希方案并映射到整个服务器上；或者给每张图片分配一个增量ID，当客户端对图片发出请求时，图片检索服务只需要检索映射到每个服务器上（例如索引）的ID。
图4 图片托管应用程序冗余和分区
当然，跨越多个服务器对数据或功能进行分区还是有许多挑战的。其中的关键问题是数据本地化。在分布式系统中，数据操作或计算点越接近，系统性能就会越好。因此，它也可能是个潜在问题，当数据分散在多个服务器上时。有时数据不是在本地，那么就要迫使服务器通过网络来获取所需的信息，这个获取的过程就会设计到成本。
另一潜在问题是不一致。当这里有多个服务对一个共享资源执行读写操作时，潜在可能会有另一个服务器或数据存储参与进来，作为竞选条件——一些数据需要更新，但是读的优先级高于更新——在这种情况下，数据就是不一致的。例如在图片托管方案中，有可能出现的不一致是：如果一个客户端发送更新“狗”图片请求，进行重新命名，把“Dog”改成“Gizmo”，但同时，另一个客户端正在读这张图片。在这种情况下，标题就是不清楚的。“Dog”或“Gizmo”应该被第二个客户端接收。
当然，在进行数据分区时会产生一些障碍，但是分区允许把每个问题拆分到管理群里——通过数据、负载、使用模式等。这样对可扩展和易管理都是有帮助的，但也不是没有风险的。这里有很多方式来降低风险和故障处理；然而，为了简便起见，并未在本文中详细说明，如果你有兴趣，可以访问我的博客。
总结
以上介绍的都是设计分布式系统需要考虑的核心要素。可用性、性能、可靠性、可扩展、易管理、成本这几个原则非常重要，但在实际应用中可能会以牺牲某个原则来实现另外一个原则，在这个过程中就要做好权衡工作，做到因时制宜。
在下面的构建分布式系统实战中，我们将会深入介绍如何设计可扩展的数据访问，包括负载均衡、代理、全局缓存、分布式缓存等。
摘要：在上一篇《构建高可扩Web架构和分布式系统实战》中，我们举例讨论了设计分布式系统需要考虑的核心要素：可用性、性能、可靠性、可扩展、易管理、成本。而在这篇文章中，我们将深入介绍如何设计可扩展的数据访问，包括负载均衡、代理、全局缓存、分布式缓存等。
本文作者Kate Matsudaira是一位美丽的女工程副总裁，曾在Sun Microsystems、微软、亚马逊这些一流的IT公司任职。她有着非常丰富的工作经验和团队管理经验，当过程序员、项目经理、产品经理以及人事经理。专注于构建和操作大型Web应用程序/网站，目前她的主要研究方向是SaaS（软件即服务）应用程序和云计算（如大家所说的大数据）。
本文是作者在AOSA一书介绍如何构建可扩展的分布式系统里的内容，我们进行了翻译并分为上下两篇分布分享给大家。在上一篇《构建高可扩Web架构和分布式系统实战》中，我们举例讨论了设计分布式系统需要考虑的核心要素：可用性、性能、可靠性、可扩展、易管理、成本。而在这篇文章中，我们将深入介绍如何设计可扩展的数据访问，包括负载均衡、代理、全局缓存、分布式缓存等。
构建快速可伸缩的数据访问块
在讨论完设计分布式系统的核心考虑因素后，下面让我们再一起讨论难点部分：可扩展的数据访问。
大多数简单的Web应用程序，例如LAMP堆栈应用程序，看起来如图5所示：
图5：简单的Web应用程序
随着系统渐渐扩大，他们将面临两大主要挑战：构建可扩展的应用程序服务器和数据访问机制。在一个高可扩的应用程序设计中，通常最小化的应用程序（或Web）服务往往能体现一种无共享的架构。这就使得应用程序服务器层要进行横向扩展，这种设计的结果就是把繁重的工作转移到堆栈下层的数据库服务和配置服务上，这才是这一层上真正的可扩展和性能挑战。
本文的剩余部分专门讨论一些常见策略和方法来使这些服务可以快速和可扩展，提升数据的访问速度。
图6 过于简化的的Web应用程序
大多数系统可能会简化成图6那样，这是个非常不错的起点。如果你有大量的数据，想要快速便捷地访问，就好比在你书桌抽屉的最上面有一堆糖果。虽然过于简化，但也暗示了两个难题：可扩展存储和快速的数据访问。
为了这个例子，让我们假设有许多太字节（TB）数据，并且允许用户随机访问一小部分数据（见图7）。这与本文图片应用程序里的在文件服务器上定位一个图片文件非常相似。
图7 访问特定数据
这也是个非常大的挑战，把TB级数据加载到内存中的成本比较昂贵，这可以直接转化到磁盘上进行IO。从磁盘上读取要比内存慢的多——内存访问和Chuck Norris一样快，而磁盘
的访问速度要比在DMV上慢。这个速度不同于大数据集上的合计，实数内存访问大概要比顺序访问快6倍，或者比随机从磁盘上读取快10万倍（参考The Pathologies of Big Data）。此外，即使是unique ID，想要在较少的数据中查找确切的位置也是一项艰巨的任务。
幸运的是，能找到许多方法让这个问题变的简单，这里提供4个非常重要的方法：缓存、代理、索引和负载均衡器。在下面将会详细讨论这4个内容来提升数据访问速度。
缓存
缓存就是利用本地参考原则：当CPU要读取一个数据时，首先从缓存中查找，找到就立即读取并送给CPU处理；没有找到，就用相对慢的速率从内存中读取并送给CPU处理，同时把这个数据所在的数据块调入缓存中，可以使得以后对整块数据的读取都从缓存中进行，不必再调用内存。它们几乎被用在每一个计算层上：硬件、操作系统、Web浏览器、Web 应用程序等。一个缓存就相当于是一个临时内存：它有一个有限的空间量，但访问它比访问原始数据速度要快。缓存也可以存在于各个层的架构中，但经常在离前端最近的那个层上发现，在那里可以快速实现并返回数据，无需占用下游层数据。
那么如何在我们的API例子里利用缓存使数据访问更快呢？在这种情况下，有许多地方可以插入缓存。一种是在请求层节点上插入缓存，如图8所示。
图8 在请求层节点插入缓存
在请求层节点上放置一个缓存，即可响应本地的存储数据。当对服务器发送一个请求时，如果本地存在所请求数据，那么该节点即会快速返回本地缓存数据。如果本地不存在，那么请求节点将会查询磁盘上的数据。请求层节点缓存即可以存在于内存中（这个非常快速）也可以位于该节点的本地磁盘上（比访问网络存储要快）。
图9 多个缓存
当扩展到许多节点的时候，会发生什么呢？如图9所示，如果请求层被扩展为多个节点，它仍然有可能访问每个节点所在的主机缓存。然而，如果你的负载均衡器随机分布节点之间的请求，那么请求将会访问各个不同的节点，因此缓存遗漏将会增加。这里有两种方法可以克服这个问题：全局缓存和分布式缓存。
全局缓存
顾名思义，全局缓存是指所有节点都使用同一个缓存空间。这包含添加一台服务器或某种类型的文件存储，所有请求层节点访问该存储要比原始存储快。每个请求节点会以同种方式查
询缓存，这种缓存方案可能有点复杂，随着客户机和请求数量的增加，单个缓存（Cache）很容易溢出，但在某些结构中却是非常有效的（特别是那些特定的硬件，专门用来提升全局缓存速度，或者是需要被缓存的特定数据集）。
在图10中描述了全局缓存常见的两种方式。当一个Cache响应在高速缓存中没有发现时，Cache自己会从底层存储中检索缺少的那块数据。如图11所示，请求节点去检索那些在高速缓存中没有发现的数据。
图10 负责检索数据的全局缓存
图11 全局缓存里负责检索的请求节点
大多使用全局缓存的应用程序都倾向于使用第一种类型，利用Cache本身来驱逐和获取数据以防止来自客户端的同一个数据区发出大量的请求。然而，在某些情况下，使用第二种实现反而更有意义。例如，如果该缓存用于存储大量的文件，低缓存的命中率会导致高速缓冲区不堪重负和缓存遗漏，在这种情况下，it helps to have a large percentage of the total data set (or hot data set) in the cache.
分布式缓存
分布式缓存即缓存在分布式系统各节点内存中的缓存数据。如图12所示，每个节点都有自己的缓存数据，所以如果冰箱扮演着缓存杂货店的角色，那么分布式缓存就是把食物放置在不同的地方——冰箱、橱柜和饭盒——当索取的时候，方便拿哪个就拿哪个，而无需特地往商店跑一趟。通常情况下，会使用一致性哈希函数对缓存进行划分，例如，一个请求节点正在寻找一个特定块的数据，在分布式缓存中，它很快就会知道去哪里找，并确保这些数据是可用的。这种情况下，每个节点都会有一小块缓存，然后在向另一个节点发送数据请求。因此分布式缓存的优点之一就是只需向请求池添加节点即可增加缓存空间，减少对数据库的访问负载量。
当然，分布式缓存也存在缺点，例如单点实效，当该节点出现故障或宕机，那么该节点保存的数据就会丢失。
图12 分布式缓存
分布式缓存的突出优点是提高运行速度（前提当然是正确实现）。选择不同的方法也会有不一样的效果，如果方法正确，即使请求数很多，也不会对速度有所影响。然而，缓存的维护需要额外的存储空间，这些通常需要购买存储器实现，但价格都很昂贵。
其中一个非常流行的开源缓存产品：Memcached（即可以在本地缓存上工作也可以在分布式缓存上工作）；然而，这里还有许多其他选项（包括许多语言——或者是框架——特定选项）。
Memcached用于许多大型Web站点，其非常强大。Memcached基于一个存储键/值对的hashmap，优化数据存储和实现快速搜索（O(1)）。
Facebook采用不同类型的缓存技术来提升他们的网站性能（参考“Facebook caching and performance”）。在语言层面上使用$GLOBALS和APC（在PHP里提供函数调用），这有助于使中间函数调用更快（大多数语言都使用这些类型库来提升网站页面性能）。
Facebook使用全局缓存并且通过多台服务器对缓存进行分布（参考“Scaling memcached at Facebook”），这就允许他们通过配置用户文件数据来获得更好的性能和吞吐量，并且还可以有一个中心位置更新数据（这是非常重要的，当运行成千上万台服务器时，缓存实效和一致性维护都是非常大的挑战）。
下面让我们谈谈当数据不在缓存中时，我们该做什么……
代理
简单点讲，代理服务器就是硬件/软件的中间件，接受客户端请求并且将他们转发到后端的源服务器上。通常，代理服务器用于过滤请求、记录请求日志或有时转换请求（通过添加/删除头结点、加密/解密或压缩）。
图13 代理服务器
代理可以优化请求，并且从整个系统的角度来优化请求通信量。一方面，使用代理可以加速数据访问，可以把相同（或相似的）请求重叠压缩成一个请求，然后返回单个结果到请求客户端，这就是压缩转发（collapsed forwarding）。
在一个局域网代理中，例如，客户端无需使用它们自己的IP去连接互联网，对于相同的内容，局域网将压缩来自客户端的请求。它很容易造成混淆，因为很多代理同样也是缓存（它是一个非常合乎逻辑放置缓存的地方），但并非所有缓存都扮演代理这一角色。
图14 使用一个代理服务器压缩请求
使用代理服务器的另一伟大方式是通过压缩请求对空间数据进行加密。采用这种策略最大化数据本地化的请求会导致减少请求的延迟。例如这里有一大串的节点请求B：partB1、partB2等等。我们可以设置代理来识别个人空间的位置请求，把它们压缩成单一的请求并只返回bigB，大大减少了从数据源处读取数据次数（如图15所示）。在高负载的情况下，代理也特别有用，或者当你具有有限的缓存时，它们基本上可以把多个请求批处理成一个。
图15 使用代理对空间数据请求进行压缩
如果你正在为系统寻找代理，这里提供几个供你选择：Squid和Varnish，它们都做过非常全面的测试并且被广泛用在许多大型网站上。这些代理解决方案对客户端——服务器端通信提供了许多优化方案。在Web服务器层作为反向代理安装可以大大提高Web服务性能，减少处理传入客户机请求所需的工作量。
索引
使用索引来快速访问和优化数据是一个众所周知的策略，最有名的莫过于数据库索引。
图16 索引
一个索引就是数据库表的目录，表中数据和相应的存储位置的列表。好比是一篇文章的目录，可以加快数据表的。例如让我们来查找一块数据，B中的第二部分——如何发现它的位置？如果你通过数据类型存储了一个索引——例如数据A、B、C——它将告诉你数据B的原始位置。然后你只需去查看B并且根据需要阅读B的数据即可（参考图16）。
这些索引通常存储在内存或者是传入客户端请求的本地中。Berkeley DBs（BDBs）和树数据结构常常被用在有序列表中存储数据，这是访问索引的理想选择。
通常，会把许多层索引作为一个映射，从一个位置移到下一个，以此类推，直到你得到想要的特定块数据（参照图17）。
图17 多层索引
索引也可以对相同的数据创建多个不同的视图。对大型数据集来说，这种方法是非常好的，无需创建多个额外的数据副本就可以定义不同的过滤和排序，
例如，早期的图像托管系统实际上是托管图像书本内容，允许客户端查询这些图像中的内容，输入一个主题，就可以把所有相关的内容搜索出来。此外，采用同样的方式，搜索引擎还允许你搜索出HTML内容。在这种情况下，需要很多的服务器来存储这些文件，查找其中一个页面可能会很麻烦。首先，反向索引查询任意个单词或字元祖都需要可以轻松地访问；再有就是导航到正确的页面和位置，检索到正确的图像结果也是项挑战。因此，在这种情况下，反向索引会映射到一个位置（例如书B），然后书B可能会有一个包含所有内容、位置和各个部分出现次数的索引。
这种中间级索引只包含了Words、位置和书B的信息。与所有的信息不得不存储到一个大的反向索引中相比，这种嵌套的索引架构允许每个索引占用较少的空间。在大型系统中，这是非常关键的，即使采用压缩，这些索引也需要占用相当昂贵的存储空间。
例如，让我们假设这个世界上有——100,000,000本书（参考Inside Google Books官方博客）——每本书只有10页，每页只有250个单词，这也就意味着有2500亿个单词。如果每个单词只有5个字节，每个字节占用8 bits（或1个byte，甚至有些字符占用2 bytes），所以5 bytes/单词，那么一个索引所包含的单词就有可能超过一个TB的存储。此外，索引还有可能包含其他信息，例如元祖单词、数据位置等。
能够快速、轻松地找到数据是非常重要的，而使用索引就可以简单高效的实现。
负载均衡器
分布式系统的另一个关键部分是负载均衡。负载均衡器几乎是每个架构的主要组成部分，他们的角色是负责把网络请求分散到一个服务器集群中的可用服务器上去，通过管理进入的Web数据流量和增加有效的网络带宽，从而使网络访问者获得尽可能最佳的联网体验的硬件设备。
图18 负载均衡器
这里有许多种算法可用于为请求提供服务，包括随机选择一个节点、循环或者甚至是基于某个特定的标准来选择节点，例如内存或CPU利用率。负载均衡器即可以以硬件的方式表现出来，也可以以软件的方式。HAProxy是一个开源的负载均衡器，并且得到了非常广泛的使用。
在一个分布式系统中，负载均衡器通常处于系统的前端位置，所有传入的请求会相应地被路由。在一个复杂的分布式系统中，一个请求被路由到多个负载均衡器上并不常见，如图19所示：
图19 多个负载平衡器
和代理一样，有些负载均衡器也可以基于请求的类型路由到不同的服务器集群上。（技术上来讲，这也被称为反向代理。）
负载均衡器所面临的挑战之一是管理用户特有的会话（user-session-specific）数据。在一个电子商务网站上，当你只有一个客户端时，是很容易让用户把商品放入购物车并且继续访问（这是非常重要的，因为商品很有可能在继续出售，而用户退出时，商品仍然留在购物车里）。然而，如果用户本次会话路由了一个节点，那么当他下次访问的时候会路由一个不同的节点，这样，就很有可能使购物车里的商品不一致，因为新的节点有可能会丢失该用户购物车里原先的商品（当你先放6包Mountain Dew 在购物车里，等到再次登录后发现购物车为空了）。解决这个问题的方法之一是使用sticky sessions，来使用户一直被路由到相同的节点，但它很难利用到可靠性功能，像自动故障转移（automatic failover）。这种情况下，用户的购物车里将会一直有商品，但如果sticky node变的不可用，这就需要特殊情况来处理并且假设购物车里的商品将不再有效（尽管希望这种假设不会被内置于应用程序里）。当然解决这个问题还有许多其他方法，例如本文提到的服务以及不包括（浏览器缓存、cookies 和URL重写）。
在一个大型系统里会有各种不同类型的调度和负载均衡算法，包括简单点的像随机选择或循环以及更复杂的机制，例如利用率和容量。所有的这些算法都可以分布流量和请求，并且提供有用的可靠性工具，像自动故障转移或者自动清除一个坏的节点（例如当它无法响应时）。然而，这种高级功能会把问题诊断的复杂。例如，当遇到高负载情况时，负载均衡器将会移除变慢或超时的节点（因为请求太多，删除节点后会把请求分配到其他节点上），这无疑会加剧其他节点的工作量，即负载加重。这种情况下，大量的监测变的非常重要，因为整个系统流量和吞吐量看起来可能会减少（因为节点服务更少的请求），但可能会累坏个别节点（处理更多的请求）。
负载均衡器也是扩展系统容量的一种简单方式，像文中提到的其他技术，在分布式系统架构中发挥着非常重要的作用。负载均衡器也提供一些重要功能来测试节点的健康状况，例如，如果该节点响应迟钝或过载，它可能就会被删除，然后利用系统中不同的节点冗余。
队列
到目前为止，我们已经讨论了许多方法来加快数据读取速度，但扩展数据层的另一个重要组成部分是如何高效的写入数据。在简单的系统中，进程负载等都比较少，并且数据库比较小，毋庸置疑，写的速度肯定不会慢。然而，在大型复杂的系统里，这个速度就很难把握了，可能会花费很长的时间。例如，数据有可能要写到几个不同的地方，不同的服务器或索引、或者系统正处于高负载情况下。在这种情况，该在哪里进行写？或者其他任何任务都有可能花费很长时间，要想在系统实现性能和可用性需要构建异步。处理这种异步的一种常见的方式就是采用队列。
云计算平台设计参考架构 在私有云当中，主要包含以下几个组件：物理基础架构、虚拟化层、服务自动化层、服务门户、安全体系、云API和可集成的其它功能。（如图私有云参考架构） 图3.4 私有云参考架构 a) 物理基础架构 物理架构的定义是组成私有云的各种计算资源，包括存储、计算服务器、网络，无论是云还是传统的数据中心，都必须基于一定的物理架构才能运行。
在私有云参考架构中的物理基础架构其表现形式应当是以资源池模式出现，也就是说，所有的物理基础架构应当是统一被管，且任一设备可以看成是无状态，或者说并不与其它的资源，或者是上层应用存在紧耦合关系，可以被私有云根据最终用户的需求，和预先定制好的策略，对其进行改变。 b) 虚拟化层 虚拟化是实现私有云的前提条件，通过虚拟化的方式，可以让计算资源运行超过以前更多的负载，提升资源利用率。虚拟化让应用和物理设备之间采用松耦合部署，物理资源状态的变更不影响到虚拟化的逻辑计算资源。且可以根据物力基础资源变化而动态调整，提升整体的灵活性。 c) 服务自动化层 服务自动化层实现了对计算资源操作的自动化处理。它可以集中的监控目前整体计算资源的状态，比如性能、可用性、故障、事件汇总等等，并通过预先定义的自动化工作流进行
相关的处理。 服务自动化层是计算资源与云计算服务门户相关联的重要部件，服务自动化层拥有自动化配置和部署功能，可以进行服务模板的制定，并将服务内容和选择方式在云计算服务门户上注册，用户可以通过服务门户上的服务目录来选择相应的计算资源请求，由服务自动化层实现服务交付。 d) 云API 云应用开发接口提供了一组方法，让云服务门户和不同的服务自动化层进行联系，通过云API，可以在一个私有云当中接入多个不同地方的计算资源池，包括不同架构的计算资源，并通过各自的服务自动化体系去进行服务交互。 e) 云服务门户 云服务门户是用户使用私有云计算资源的接口，云服务门户上提供了所有可用服务的目录，并提供了完善的服务申请流程，用户可以执行申请、变更、退回等计算资源使用服务。
目录
1.引言 [对于由多个进程构成的复杂系统，系统设计阶段可以分为：架构设计（构架设计）、组件高层设计、组件详细设计。对于由单个进程构成的简单系统，系统设计阶段可以分为：系统概要设计、系统详细设计。本文档适用于由多个进程构成的复杂系统的构架设计。] [架构设计说明书是软件产品设计中最高层次的文档，它描述了系统最高层次上的逻辑结构、物理结构以及各种指南，相关组件（粒度最粗的子系统）的内部设计由组件高层设计提供。] [系统：指待开发产品的软件与硬件整体，其软件部分由各个子系统嵌套组成，子系统之间具有明确的接口； 组件：指粒度最粗的子系统； 模块：指组成组件的各层子系统，模块由下一层模块或函数组成；] [此文档的目的是： 1）描述产品的逻辑结构，定义系统各组件（子系统）之间的接口以及每个组件（子系统）应该实现的功能； 2）定义系统的各个进程以及进程之间的通信方式； 3）描述系统部署，说明用来部署并运行该系统的一种或多种物理网络（硬件）配置。对于每种配置，应该指出执行该系统的物理节点（计算机、网络设备）配置情况、节点之间 的连接方式、采用何种通信协议、网络带宽。另外还要包括各进程到物理节点的映射； 4）系统的整体性能、安全性、可用性、可扩展性、异常与错误处理等非功能特性设计； 5）定义该产品的各个设计人员应该遵循的设计原则以及设计指南，各个编程人员应该遵循的编码规范。 ] [建议架构设计工程师与组件设计工程师共同完成此文档。] [架构设计说明书的引言应提供整个文档的概述。它应包括此文档的目的、范围、定义、首字母缩写词、缩略语、参考资料和概述。] 1.1目的 [简要描述体系结构文档的目的。]
大数据处理平台及可视化架构设计说明书 版本：1.0 变更记录
目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)
1 1. 文档介绍 1.1 文档目的 设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。 设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。 为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围 大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象 管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释
2 系统概述 大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。 设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。
3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。
软考系统架构设计师教程考点精讲（四）软考系统架构设计师属于软考中的一项高级资格考试，考试分综合知识、案例分析和论文3个科目。系统架构设计师考试作为一项高级资格考试，有一定的考试难度，那么该如何备考才能顺利通过考试呢？面对系统架构设计师教程无从下手的同学，希赛为您准备了几个重要的教程章节考点精讲，希望对您的学习有所帮助。 第四章 4.1软件开发方法 4.1.1软件开发生命周期 传统的软件生命期是指软件产品从形成概念(构思)开始，经过定义、开发、使用、维护、废弃，的全过程。 可以把软件生命期划分为软件定义、软件开发、软件运行与维护，三个阶段。 1、软件定义时期 1.问题定义，目标系统“是什么”，系统的定位以及范围。 2.可行性研究，技术可行性、经济可行性、操作可行性、社会可行性。 3.需求分析，确定软件系统的功能需求、性能需求、运行环境的约束，写出需求规格说明书、软件系统测试大纲、用户手册概要。 充分理解用户的需求，并以书面形式写出规格说明书，这是以后软件设计和验收的依据;用户也许很难一次性说清楚系统应该做什么。 系统分析员、软件开发人员、用户，共同完成，逐步细化、一致化、完全化等。 软件需求规格说明SRS，内容可以有系统(或子系统)名称、功能描述、接口、
基本数据结构、性能、设计需求、开发标准、验收原则等。 2、软件开发时期 软件开发时期就是软件的设计与实现，概要设计、详细设计、编码、测试等。 概要设计是在软件需求规格说明的基础上，建立系统的总体结构(含子系统的划分)和模块间的关系，定义功能模块及各功能模块之间的关系。 详细设计对概要设计产生的功能模块逐步细化，包括算法与结构、数据分布、数据组织、模块间接口信息、用户界面等，写出详细设计报告。 测试可分成单元测试、集成测试、确认测试、系统测试等。通常把编码和测试称为系统的实现。 3、软件运行和维护 软件维护就是尽可能地延长软件的寿命，没有维护的价值时，宣告退役，软件的生命结束。 4.1.2软件开发模型 软件生存周期模型又称软件开发模型或软件过程模型，模型的特点是简单化，是软件开发实际过程的抽象与概括。 为软件工程管理提供里程碑和进度表，为软件开发过程提供原则和方法。软件过程有各种各样的模型。 1、瀑布型 瀑布型的特点是因果关系紧密相连，前一个阶段工作的结果是后一个阶段工作的输入，前一个阶段的错漏会隐蔽地带到后一个阶段，每一个阶段工作完成后，都要进行审查和确认， 它的出现有利于人员的组织管理，有利于软件开发方法和工具的研究。
智慧电力云平台IT架构 设 计 方 案
目录 1引言 (1) 1.1编写目的 (1) 1.2适用范围 (1) 1.3内容组织 (1) 1.4术语表 (2) 1.5参考资料 (4) 2总体架构设计 (6) 2.1设计原则 (6) 2.2设计思路 (8) 2.3总体框架设计 (8) 2.4总体框架说明 (11) 2.4.1业务架构 (11) 2.4.2应用架构 (11) 2.4.3数据架构 (11) 2.4.4技术架构 (12) 2.4.5物理架构 (12) 2.4.6应用集成 (12) 2.4.7安全架构 (13) 2.5部署模式 (13) 2.5.1现状分析 (13) 2.5.2部署分类 (19) 3应用架构设计 (22) 3.1业务架构分析 (22) 3.1.1业务分析 (22) 3.1.2业务模型 (24) 3.2应用架构规划 (27) 3.3应用架构设计 (28)
3.4应用部署设计 (29) 3.4.1省集中部署设计 (30) 4数据架构设计 (31) 4.1数据架构规划 (31) 4.2数据模型设计 (31) 4.2.1数据建模思路 (31) 4.2.2顶层概念模型 (33) 4.2.3数据概念模型 (35) 4.2.4数据逻辑模型 (35) 4.3数据技术分类 (36) 4.3.1分类方式 (36) 4.3.2数据分类 (39) 4.4数据部署设计 (46) 4.4.1省集中部署 (46) 5技术架构设计 (49) 5.1技术要求 (50) 5.2基于SOA的设计理念 (51) 5.3面向服务的业务组件设计 (53) 5.4基于J2EE的技术实现 (54) 5.5XX省电力公司与地市的技术交互 (57) 5.6与“SG751”工程的一体化平台 (58) 5.7涉及的关键技术 (59) 5.7.1工作流技术 (59) 5.7.2性能优化技术 (63) 6物理架构设计 (69) 6.1物理部署 (70) 6.1.1XX省电力公司集中部署 (70) 6.1.2一期系统硬件设备设计选型 (76)
一、业务挑战 无锡华夏计算机技术有限公司于2000年1月成立，是无锡软件出口外包骨干企业。公司主要以面向日本的软件外包开发为中心，致力于不断开拓国内市场、为客户提供优质的系统集成等业务。随着企业的发展，IT投入不断加大，随之而来的PC管理问题也越来越突出。 华夏目前PC总拥有数1000台，主要用于研发和测试，由于项目多、任务紧，一台PC经常要用于不同的项目开发，而每次更换都要对PC系统进行重新安装和环境搭建。根据实际统计，华夏一个员工平均每年参与4个项目的开发，也就是每年要重新搭建四次开发环境，对测试人员来说这个数量还要更多；平均每次更换环境花费时间10个小时，华夏每年大约花费4万小时用于PC系统和环境搭建，按照人均工资15元/小时，每年花费在60万左右。 除此之外，由于PC的使用寿命较短，更新升级频繁，大量的PC就意味着每年都要有很多PC需要淘汰和更新，现在这个数字大约是10台/月，而随着华夏的发展壮大，这个数字会进一步增加，这就意味着华夏每年花在PC升级和更新的费用最少在50~60万。与此同时，大量的PC也是的企业的能源消耗巨大，电力花费居高不下；按照平均180W/台，一台PC工作8小时/天，工业用电0.9元/度，华夏每年的电费就将近15万元。 与巨大的IT投入相对应的就是IT资源利用率较低，PC分布在企业各个项目小组的开发人员手中，很难进行统一的管理调度，也无从得知PC的使用情况。软件开发的各个阶段对IT的需求都是不同的，我们无法得知某个正在进行的项目使用的PC资源是否有多余，无法将项目完成用不到的PC资源及时收回，以便给下一个项目小组使用，造成大量的IT资源浪费。
广州润衡软件连锁有限公司软件架构设计文档 项目名称 软件架构设计文档 版本
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目录 1.简介5 1.1目的5 1.2范围5 1.3定义、首字母缩写词和缩略语5 1.4参考资料5 1.5概述5 2.整体说明5 2.1简介5 2.2构架表示方式5 2.3构架目标和约束5 3.用例视图6 3.1核心用例6 3.2用例实现6 4.逻辑视图6 4.1逻辑视图6 4.2分层6 4.2.1应用层6 4.2.2业务层7 4.2.3中间层7 4.2.4系统层7 4.3架构模式7 4.4设计机制7 4.5公用元素及服务7 5.进程视图7 6.部署视图7 7.实施视图8 7.1概述8 7.2层8 7.3部署8 8.数据视图8 9.大小和性能8
软件架构设计文档 10.质量8 11.其它说明8 12.附录A 指南8 13.附录B 规范9 14.附录C 模版9 15.附录D 示例9
软件架构设计文档 1.简介 软件构架文档的简介应提供整个软件构架文档的概述。它应包括此软件构架文档的目的、范围、定义、首字母缩写词、缩略语、参考资料和概述 1.1目的 本文档将从构架方面对系统进行综合概述，其中会使用多种不同的构架视图来描述系统的各个方面。它用于记录并表述已对系统的构架方面作出的重要决策 本节确定此软件构架文档在整个项目文档中的作用或目的，并对此文档的结构进行简要说明。应确定此文档的特定读者，并指出他们应该如何使用此文档 1.2范围 简要说明此软件构架文档适用的范围和影响的范围 1.3定义、首字母缩写词和缩略语 本小节应提供正确理解此软件构架文档所需的全部术语的定义、首字母缩写词和缩略语。这些信息可以通过引用项目词汇表来提供 1.4参考资料 本小节应完整地列出此软件构架文档中其他部分所引用的所有文档。每个文档应标有标题、报告号（如果适用）、日期和出版单位。列出可从中获取这些参考资料的来源。这些信息可以通过引用附录或其他文档来提供 1.5概述 本小节应说明此软件构架文档中其他部分所包含的内容，并解释此软件构架文档的组织方式 2.整体说明 2.1简介 在此简单介绍软件架构的整体情况，包括用例视图、逻辑视图、进程视图、实施视图和部署视图的简单介绍。另外，简要介绍各种视图的作用和针对的用户 2.2构架表示方式 本节说明当前系统所使用的软件构架及其表示方式。还会从用例视图、逻辑视图、进程视图、部署视图和实施视图中列出必需的那些视图，并分别说明这些视图包含哪些类型的模型元素 2.3构架目标和约束 本节说明对构架具有某种重要影响的软件需求和目标，例如：安全性、保密性、市售产品的使用、可移植
企业架构与IT战略规划 设计教程 郭树行主编 清华大学出版社
一、企业架构导论 学习目标 掌握企业架构多角度描述机制；理解多层面、多角度的建模意义；了解Zachman架构 及其主要构成；了解TOGAF架构及其主要构成；了解FEA架构及其主要构成；了解DoDAF 架构及其主要构成。 1.1什么是企业架构 企业（enterprise）在《现代汉语词典》中的解释为：从事生产、运输、贸易等经济活动的部门，如工厂、矿山、铁路、公司等。一般来说，“企业”是指由一整套可识别的、互为作用的业务功能构成的商业组织。它有能力作为独立实体经营运作。 20世纪后期，在中国大陆改革开放与现代化建设，以及信息技术领域新概念大量涌入的背景下，“企业”一词的含义有了很大的变化。一方面，大量非计划经济体制下的“企业”大量涌现；另一方面，在一些新概念中，其含义不限于商业或营利性组织，这种用法目前主要来自对英文“enterpnse”一词的翻译。 因此，目前在公共媒体中出现的“企业”一词有两种用法，较常见的一种用法中企业指各种独立的、营利性的组织（可以是法人，也可以不是），并可进一步分为公司和非公司企业，后者如合伙制企业、个人独资企业、个体工商户等；另一种用法与组织接近，可以用来泛指公司、学校、社会团体乃至政府机构等。后一种用法主要出现在信息技术应用领域的一些专有名词中，例如企业应用（enterprise applications）、企业计算(enterprisecomputing)、企业集成(enterprise integration)、企业工程（enterprise engineering）、企业架构（enterprise architecture）及企业建模（enterpnse modeling）等。 开放组体系结构框架(The Open Group Architecture Framework，TOGAF)将“企业”定义为有着共同目标而集合的组织的聚集。例如，企业可能是政府部门、一个完整的公司、公司部门、单个处／科室或通过共同拥有权连接在一起的地理上疏远的组织链。 “架构( architecture)”一词最初来源于建筑，其核心是通过一系列构件的组合来承载上层传递的压力。建筑工程则从石器时代就开始了，人类在几千年的建筑设计实践中积累了大量的经验和教训。建筑设计基本上包含两点：一是建筑风格，二是建筑模式。独特的建筑风格和恰当选择的建筑模式，可以使之成为一个独一无二的建筑。自从出现建筑以来，它与人类的关系就一直是建筑设计师必须面对的核心问题。 经过漫长的演变，架构设计已经成为现实生活中必不可少的活动。比如，要建一栋房子，就需要进行很多的架构设计工作。首先要进行外部架构的效果设计，在客户满意之后，再进一步设计内部结构，以及配套的线路、上下水管道等各方面的设计。架构是系统的组成部件及其之间的相互关系，通过明确这种关系，使得架构之间联系更加科学合理，系统更加稳定。在韦伯词典中，架构的定义是“作为一种意识过程结果的形态或框架；一种统一或有条理的形式或结构；建筑的艺术或科学”。这个定义的关键部分是具有特定结构的、体现某种美感的事物以及针对该事物的有意识的、有条理的方法。从结构的角度理解信息化，可以发现三个特点：第一，结构是超技术层面的，要建立完整的企业架构，必须从企业战略高度来思考
云计算资源池平台架构设计
目录 第1章云平台总体架构设计 (4) 第2章资源池总体设计 (5) 2.1 X86计算资源池设计 (6) 2.1.1 计算资源池设计 (6) 2.1.2 资源池主机容量规划设计 (8) 2.1.3 高可用保障 (9) 2.1.4 性能状态监控 (12) 2.2 PowerVM计算资源池设计 (14) 2.2.1 IBM Power小型机虚拟化技术介绍 (14) 2.2.2 H3Cloud云平台支持Power小型机虚拟化 (16) 2.2.3 示例 (18) 2.3物理服务器计算资源池设计 (19) 2.4网络资源池设计 (20) 2.4.1 网络虚拟化 (20) 2.4.2 网络功能虚拟化 (34) 2.4.3 安全虚拟化 (36) 2.5存储资源池设计 (37) 2.5.1 分布式存储技术方案 (37) 2.6资源安全设计 (46) 2.6.1安全体系 (46) 2.6.2 架构安全 (47) 2.6.3 云安全 (52) 2.6.4 安全管理 (59)
2.6.5 防病毒 (62)
第1章云平台总体架构设计 基于当前IT基础架构的现状，未来云平台架构必将朝着开放、融合的方向演进，因此，云平台建议采用开放架构的产品。目前，越来越多的云服务提供商开始引入Openstack，并投入大量的人力研发自己的openstack版本，如VMware、华三等，各厂商基于Openstack架构的云平台其逻辑架构都基本相同，具体参考如下： 图2-1：云平台逻辑架构图 从上面的云平台的逻辑架构图中可以看出，云平台大概分为三层，即物理资源池、虚拟抽象层、云服务层。 1、物理资源层 物理层包括运行云所需的云数据中心机房运行环境，以及计算、存储、网络、安全等设备。 2、虚拟抽象层 资源抽象与控制层通过虚拟化技术，负责对底层硬件资源进行抽象，对底层硬件故障进行屏蔽，统一调度计算、存储、网络、安全资源池。 3、云服务层 云服务层是通过云平台Portal提供IAAS服务的逻辑层，用户可以按需申请
xxx系统架构设计说明书 2013-12-12 v0.1
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目录 1.简介4 1.1目的4 1.2范围4 1.3定义、首字母缩写词和缩略语4 1.4参考资料4 1.5概述错误！未定义书签。 2.整体说明4 2.1简介4 2.2构架表示方式4 2.3构架目标和约束4 3.用例说明5 3.1核心用例6 3.2用例实现7 4.逻辑视图8 4.1逻辑视图8 4.2分层8 4.2.1应用层8 4.2.2业务层8 4.2.3中间层9 4.2.4系统层9 4.3架构模式9 4.4设计机制错误！未定义书签。 4.5公用元素及服务9 5.进程视图9 6.部署视图9 7.数据视图9 8.大小和性能9 9.质量9 10.其它说明9
系统架构设计文档 1.简介 系统构架文档的简介应提供整个系统构架文档的概述。它应包括此系统构架文档的目的、范围、定义、首字母缩写词、缩略语、参考资料和概述 1.1目的 本文档将从构架方面对系统进行综合概述，其中会使用多种不同的构架视图来描述系统的各个方面。它用于记录并表述已对系统的构架方面做出的重要决策,以便于开发人员高效的开发和快速修改和管理。 1.2范围 本文档用于oto项目组目前正在开发的android app电器管家2.0和已经发布的1.0的开发或修改 1.3定义、首字母缩写词和缩略语 参考系統需求文档电器管家APP2.020140214 1.4参考资料 1、系統需求文档电器管家APP2.020140214 2、品牌品类及映射建议App数据结构及数据样例 2.整体说明 2.1简介 在此简单介绍系统架构的整体情况，包括用例视图、逻辑视图、进程视图、实施视图的简单介绍。另外，简要介绍各种视图的作用和针对的用户 2.2构架表示方式 本文档将通过以下一系列视图来表示4In1系统的软件架构：用例视图、逻辑视图、部署视图。本文档不包括进程视图和实施视图。这些视图都是通过PowerDesigner工具建立的UML模型。 2.3构架目标和约束 系统架构在设计过程中有以下设计约束： 1、安全性：通讯协议采用加密的方式、存放app端数据要进行混淆器加密、电话号码和logo不能通过反 编译批量拿走。
1.技术实现框架 1.1大数据平台架构 1.1.1大数据库是未来提升业务能力的关键要素 以“大数据”为主导的新一波信息化浪潮正席卷全球，成为全球围加速企业技术创新、推动政府职能转变、引领社会管理变革的利器。目前，大数据技术已经从技术研究步入落地实施阶段，数据资源成为未来业务的关键因素。通过采集和分析数据，我们可以获知事物背后的原因，优化生产/生活方式，预知未来的发展动态。 经过多年的信息化建设，省地税已经积累了丰富的数据资源，为下一步的优化业务、提升管理水平，奠定了坚实的基础。 未来的数据和业务应用趋势，大数据才能解决这些问题。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P12 “银行的大数据资产和应用“，说明税务数据和业务分析，需要用大数据解决。 《1.巨杉软件SequoiaDB产品和案例介绍 v2》P14 “大数据与传统数据处理”，说明处理模式的差异。 1.1.2大数据平台总体框架 大数据平台总体技术框架分为数据源层、数据接口层、平台架构层、分析工具层和业务应用层。如下图所示：
（此图要修改，北明） 数据源层：包括各业务系统、服务系统以及社会其它单位的结构化数据和非结构化数据； 数据接口层：是原始数据进入大数据库的入口，针对不同类型的数据，需要有针对性地开发接口，进行数据的缓冲、预处理等操作； 平台架构层：基于大数据系统存储各类数据，进行处理？； 分析工具层：提供各种数据分析工具，例如：建模工具、报表开发、数据分析、数据挖掘、可视化展现等工具； 业务应用层：根据应用领域和业务需求，建立分析模型，使用分析工具，发现获知事物背后的原因，预知未来的发展趋势，提出优化业务的方法。例如，寻找服务资源的最佳配置方案、发现业务流程中的短板进行优化等。 1.1.3大数据平台产品选型 针对业务需求，我们选择巨杉数据库作为大数据基础平台。
系统架构设计笔试题以及参考答案 ●采用微内核结构的操作系统提高了系统的灵活性和可扩展性，___(1)__。 （1）A.并增强了系统的可靠性和可移植性，可运行于分布式系统中 B.并增强了系统的可靠性和可移植性，但不适用于分布式系统 C.但降低了系统的可靠性和可移植性，可运行于分布式系统中 D.但降低了系统的可靠性和可移植性，不适用于分布式系统 参考答案：A 由于在微内核OS中，客户和服务器之间以及服务器和服务器之间的通信，是采用消息传递通信机制进行的，致使微内核OS能很好地支持分布式系统和网络系统。 ●若操作系统文件管理程序正在将修改后的___(2)__文件写回磁盘时系统发生崩溃，对系统的影响相对较大。 （2）A.用户数据 B.用户程序 C.系统目录 D.空闲块管理 参考答案：C ●某虚拟存储系统采用最近最少使用（LRU）页面淘汰算法，假定系统为每个作业分配4个页面的主存空间，其中一个页面用来存放程序。现有某作业的程序如下： Var A: Array[ 1...100,1...100] OF integer; i,j:integer; FOR i:=1 to 100 DO FOR j:=1 to 100 DO A[i,j]:=0; 设每个页面可存放 200个整数变量，变量i、j存放在程序页中。初始时，程序及i, j均己在内存，其余3页为空。若矩阵A按行序存放，那么当程序执行完后共产生__(3)__次缺页中断；若矩阵A按列序存放，那么当程序执行完后共产生___(4)___次缺页中断。 （3）A.50 B.100 C.5000 D.10000 （4）A.50 B.100 C.5000 D.10000 参考答案：(3) A (4) C ●在数据库设计的___(5)___阶段进行关系规范化。 （5）A.需求分析 B.概念设计 C.逻辑设计 D.物理设计 参考答案：C 建议：一定弄明白和记住：数据库设计的每个阶段，应该做什么事情。 ●某数据库中有员工关系E（员工号，姓名，部门，职称，月薪）；产品关系P（产品号，产品名称，型号，尺寸，颜色）；仓库关系W（仓库号，仓库名称，地址，负责人）；库存关系I（仓库号，产品号，产品数量）。 a.若数据库设计中要求： ①仓库关系W中的“负责人”引用员工关系的员工号
容器云平台监控架构设计及优化
目录 1. 概述 (1) 2. 价值和意义 (1) 3. 监控方案选型 (1) 3.1 容器云监控方案有哪些 (1) 3.2 方案对比并确定 (3) 4. 基于prometheus的容器云平台监控架构设计 (4) 4.1 prometheus介绍 (4) 4.2 架构设计 (5) 4.3 监控点有哪些 (7) 4.4 重要组件介绍 (10) 4.5 数据可视化 (14) 4.6 高可用设计 (16) 4.7 性能优化与容量预估 (22)
1 概述 随着容器化的大力发展，容器云平台已经基本由Kubernetes作为统一的容器管理方案。当我们使用Kubernetes进行容器化管理时，传统监控工具如Zabbix无法对Kubernetes做到统一有效的全面监控，全面监控Kubernetes也就成为我们需要探索的问题。使用容器云监控，旨在全面监控Kubernetes集群、节点、服务、实例的统计数据，验证集群是否正常运行并创建相应告警。本章旨在于介绍容器云平台监控的架构设计及优化。 2 价值和意义 监控是运维体系中是非常重要的组成部分，通过监控可以实时掌握系统运行状态，对故障提前预警，以及历史状态的回放，还可以通过监控数据为系统的容量规划提供辅助决策，为系统性能优化提供真实的用户行为和体验。为容器云提供良好的监控环境是保证容器服务的高可靠性、高可用性和高性能的重要部分，通过对本章的学习，能够快速认识当前容器环境下都有哪些监控方案，并对主流的监控方案有一个系统的了解和认识。 3 监控方案选型 3.1 容器云监控方案有哪些 （1）Zabbix Zabbix是由Alexei Vladishev开源的分布式监控系统，支持多种采集方式和采集客户端，同时支持SNMP、IPMI、JMX、Telnet、SSH等多种协议，它将采集到的数据存放到数据库中，然后对其进行分析整理，如果符合告警规则，则触发相应的告警。 Zabbix核心组件主要是Agent和Server，其中Agent主要负责采集数据并通过主动或者被动的方式采集数据发送到Server/Proxy，除此之外，为了扩展监控项，Agent还支持执行自定义脚本。Server主要负责接
软件架构设计说明书 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
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1.引言 [对于由多个进程构成的复杂系统，系统设计阶段可以分为：架构设计（构架设计）、组件高层设计、组件详细设计。对于由单个进程构成的简单系统，系统设计阶段可以分为：系统概要设计、系统详细设计。本文档适用于由多个进程构成的复杂系统的构架设计。] [架构设计说明书是软件产品设计中最高层次的文档，它描述了系统最高层次上的逻辑结构、物理结构以及各种指南，相关组件（粒度最粗的子系统）的内部设计由组件高层设计提供。] [系统：指待开发产品的软件与硬件整体，其软件部分由各个子系统嵌套组成，子系统之间具有明确的接口； 组件：指粒度最粗的子系统； 模块：指组成组件的各层子系统，模块由下一层模块或函数组成；] [此文档的目的是： 1）描述产品的逻辑结构，定义系统各组件（子系统）之间的接口以及每个组件（子系统）应该实现的功能； 2）定义系统的各个进程以及进程之间的通信方式； 3）描述系统部署，说明用来部署并运行该系统的一种或多种物理网络（硬件）配置。对于每种配置，应该指出执行该系统的物理节点（计算机、网络设备）配置情况、节点之间的连 接方式、采用何种通信协议、网络带宽。另外还要包括各进程到物理节点的映射； 4）系统的整体性能、安全性、可用性、可扩展性、异常与错误处理等非功能特性设计； 5）定义该产品的各个设计人员应该遵循的设计原则以及设计指南，各个编程人员应该遵循的编码规范。 ] [建议架构设计工程师与组件设计工程师共同完成此文档。] [架构设计说明书的引言应提供整个文档的概述。它应包括此文档的目的、范围、定义、首字母缩写词、缩略语、参考资料和概述。]
云平台建设方案简介 2015年11月
目录
云平台总体设计 总体设计方案 设计原则 ?先进性 云中心的建设采用业界主流的云计算理念，广泛采用虚拟化、分布式存储、分布式计算等先进技术与应用模式，并与银行具体业务相结合，确保先进技术与模式应用的有效与适用。 ?可扩展性 云中心的计算、存储、网络等基础资源需要根据业务应用工作负荷的需求进行伸缩。在系统进行容量扩展时，只需增加相应数量的硬件设备，并在其上部署、配置相应的资源调度管理软件和业务应用软件，即可实现系统扩展。 ?成熟性 云中心建设，要考虑采用成熟各种技术手段，实现各种功能，保证云计算中心的良好运行，满足业务需要。 ?开放性与兼容性 云平台采用开放性架构体系，能够兼容业界通用的设备及主流的操作系统、虚拟化软件、应用程序，从而使得云平台大大降低开发、运营、维护等成本。 ?可靠性 云平台需提供可靠的计算、存储、网络等资源。系统需要在硬件、网络、软件等方面考虑适当冗余，避免单点故障，保证云平台的可靠运行。 ?安全性 云平台根据业务需求与多个网络分别连接，必须防范网络入侵攻击、病毒感染；同时，云平台资源共享给不同的系统使用，必须保证它们之间不会发生数据泄漏。因此，云平台应该在各个层面进行完善的安全防护，确保信息的安全和私密性。 ?多业务性 云平台在最初的规划设计中，充分考虑了需要支撑多用户、多业务的特征，保证基础资源在不同的应用和用户间根据需求自动动态调度的同时，使得不同的业务能够彼此隔离，保证多种业务的同时良好运行。 ?自主可控 云平台建设在产品选型中，优先选择自主可控的软硬件产品，一方面保证整个云计算中心的安全，另一方面也能够促进本地信息化产业链的发展。 支撑平台技术架构设计 图支撑平台技术架构 支撑平台总体技术架构设计如上，整个架构从下往上包括云计算基础设施层、云计算平台资源层、云计算业务数据层、云计算管理层和云计算服务层。其中： ?云计算基础设施层：主要包括云计算中心的物理机房环境； ?云计算平台资源层：在云计算中心安全的物理环境基础上，采用虚拟化、分布 式存储等云计算技术，实现服务器、网络、存储的虚拟化，构建计算资源池、 存储资源池和网络资源池，实现基础设施即服务。
软件(结构)设计说明(SDD) 说明： 1.《软件(结构)设计说明》(SDD)描述了计算机软件配置项(CSCI的设计。它描述了CSCI级设计决策、CSCI体系结构设计(概要设计)和实现该软件所需的详细设计。SDD可用接口设计说明IDD和数据库(顶层)设计说明DBDD加以补充。 2.SDD连同相关的IDD和DBDD是实现该软件的基础。向需方提供了设计的可视性，为软件支持提供了所需要的信息。 3.IDD和DBDD是否单独成册抑或与SDD合为一份资料视情况繁简而定。 目录 软件(结构)设计说明(SDD) (1) 1引言 (3) 1.1标识 (3) 1.2系统概述 (3) 1.3文档概述 (3) 1.4基线 (3) 2引用文件 (3) 3 CSCI级设计决策 (3) 4 CSCI体系结构设计 (4) 4.1体系结构 (4) 4.1.1程序(模块)划分 (4) 4.1.2程序(模块)层次结构关系 (4) 4.2全局数据结构说明 (4) 4.2.1常量 (4) 4.2.2变量 (4) 4.2.3数据结构 (5) 4.3 CSCI部件 (5) 4.4执行概念 (5) 4.5接口设计 (6) 4.5.1接口标识与接口图 (6) 5 CSCI详细设计 (7) 6需求的可追踪性 (8) 7注解 (8) 附录 (8)
1引言 说明：同“软件需求规格说明(SRS)”中“引言”部分。 2引用文件 本章应列出本文档引用的所有文档的编号、标题、修订版本和日期。本章也应标识不能通过正常的供货渠道获得的所有文档的来源。 3 CSCI级设计决策 本章应根据需要分条给出CSCI级设计决策，即CSCI行为的设计决策(忽略其内部实现，从用户的角度看，它如何满足用户的需求)和其他影响组成该CSCI的软件配置项的选择与设计的决策。 如果所有这些决策在CSCI需求中均是明确的，或者要推迟到CSCI的软件配置项设计时指出，本章应如实陈述。为响应指定为关键性的需求(如安全性、保密性、私密性需求)而作出的设计决策，应在单独的条中加以描述。如果设计决策依赖于系统状态或方式，则应指出这种依赖性。应给出或引用理解这些设计所需的设计约定。CSCI级设计决策的例子如下：a.关于CSCI应接受的输入和产生的输出的设计决策，包括与其他系统、HWCI, CSCI和用户的接口(本文的4.5.x标识了本说明要考虑的主题)。如果该信息的部分或全部已在接口设计说明(IDD)中给出，此处可引用。 b.有关响应每个输入或条件的CSCI行为的设计决策，包括该CSCI要执行的动作、响应时间及其他性能特性、被模式化的物理系统的说明、所选择的方程式/算法/规则和对不允许的输入或条件的处理。 c.有关数据库/数据文件如何呈现给用户的设计决策(本文的4.5.x标识了本说明要考虑的主题)。如果该信息的部分或全部已在数据库(顶层)设计说明(DBDD)中给出，此处可引用。 d.为满足安全性、保密性、私密性需求而选择的方法。 e.对应需求所做的其他CSCI级设计决策，例如为提供所需的灵活性、可用性和可维护性所选择的方法。 4 CSCI体系结构设计 本章应分条描述CSCI体系结构设计。如果设计的部分或全部依赖于系统状态或方式，则应指出这种依赖性。如果设计信息在多条中出现，则可只描述一次，而在其他条引用。应给出或引用为理解这些设计所需的设计约定。 4.1体系结构 4.1.1程序(模块)划分 用一系列图表列出本CSCI内的每个程序(包括每个模块和子程序)的名称、标识符、功能及其所包含的源标准名。 4.1.2程序(模块)层次结构关系 用一系列图表列出本CSCI内的每个程序(包括每个模块和子程序)之间的层次结构与调用关系。
大数据平台框架选型分析 一、需求 城市大数据平台，首先是作为一个数据管理平台，核心需求是数据的存和取，然后因为海量数据、多数据类型的信息需要有丰富的数据接入能力和数据标准化处理能力，有了技术能力就需要纵深挖掘附加价值更好的服务，如信息统计、分析挖掘、全文检索等，考虑到面向的客户对象有的是上层的应用集成商，所以要考虑灵活的数据接口服务来支撑。 二、平台产品业务流程 三、选型思路 必要技术组件服务： ETL >非/关系数据仓储>大数据处理引擎>服务协调>分析BI >平台监管 四、选型要求 1．需要满足我们平台的几大核心功能需求，子功能不设局限性。如不满足全部，需要对未满足的其它核心功能的开放使用服务支持 2．国内外资料及社区尽量丰富，包括组件服务的成熟度流行度较高 3．需要对选型平台自身所包含的核心功能有较为深入的理解，易用其API或基于源码开发4．商业服务性价比高，并有空间脱离第三方商业技术服务 5．一些非功能性需求的条件标准清晰，如承载的集群节点、处理数据量及安全机制等 五、选型需要考虑 简单性：亲自试用大数据套件。这也就意味着：安装它，将它连接到你的Hadoop安装，集成你的不同接口（文件、数据库、B2B等等），并最终建模、部署、执行一些大数据作业。自己来了解使用大数据套件的容易程度——仅让某个提供商的顾问来为你展示它是如何工作是远远不够的。亲自做一个概念验证。 广泛性：是否该大数据套件支持广泛使用的开源标准——不只是Hadoop和它的生态系统，还有通过SOAP和REST web服务的数据集成等等。它是否开源，并能根据你的特定问题易于改变或扩展？是否存在一个含有文档、论坛、博客和交流会的大社区？ 特性：是否支持所有需要的特性？Hadoop的发行版本（如果你已经使用了某一个）？你想要使用的Hadoop生态系统的所有部分？你想要集成的所有接口、技术、产品？请注意过多的特性可能会
软件系统架构与详细设计培训 2013年04月22日—04月27日（04月21日报到）北京 2013年06月17日—06月23日（06月16日报到）杭州 2013年08月26日—08月31日（08月25日报到）沈阳 2013年10月21日—10月27日（10月20日报到）广州 2014年01月13日—01月18日（01月12日报到）济南 各有关单位： 为响应工业和信息化部“工业和信息化领域紧缺人才培养工程”。本培训中心专门推出了系统架构与详细设计课程培训班，希望通过专业的系统架构与详细设计知识体系与业界真实案例来全面提高系统设计人员的技术水平，旨在培养专业系统设计技能人才，更好地服务于软件系统设计。现将相关事宜通知如下： 一、培训目标： 使参训人员了解系统架构与详细设计全套流程与方法，通过案例学习相关工具，认识到系统设计在产品开发中的重要性，了解系统设计的核心理念与实践方法，并能够通过流程的规范化来控制设计的过程与质量。 二、培训师资 郭老师软工博士、善于需求分析与方案设计、中心特聘高级管理级顾问。 杨老师需求、架构专家；精通UML&RUP、SOA。 程老师技术专家，授课风格：知识丰富，讲解透彻，幽默风趣。 三、培训对象 从事系统解决方案设计、软件架构设计，模块设计等相关人员，或者对系统设计感兴趣以及想从事系统设计工作的人员。有良好的设计思想，有志成为设计领域尖端人才的人员。【主办单位】中国电子标准协会【协办单位】深圳市威硕企业管理咨询有限公司 五、培训费用 学1项4000 元/人、学2项7800元/人；（含培训费、考试费、证书费、资料费、午餐）食宿统一安排，费用自理。（请学员带二寸彩照2张—背面注明姓名，身份证复印件一张）。 六、培训内容 该课程组合三天一个专题、共计6天。具体课程安排如下。 1、架构设计专题 时间上午下午 第 一 天一、系统架构设计概述 1.成功架构设计的关键策略 有效的需求开发和管理 关键需求决定架构 多视图架构设计 及早有效的验证架构 2.系统架构设计过程 需求分析 领域建模
1.云计算参考架构 在私有云当中，主要包含以下几个组件：物理基础架构、虚拟化层、服务自动化层、服务门户、安全体系、云API和可集成的其它功能。（如图私有云参考架构） 图3.4 私有云参考架构 a) 物理基础架构 物理架构的定义是组成私有云的各种计算资源，包括存储、计算服务器、网络，无论是云还是传统的数据中心，都必须基于一定的物理架构才能运行。 在私有云参考架构中的物理基础架构其表现形式应当是以资源池模式出现，也就是说，所有的物理基础架构应当是统一被管，且任一设备可以看成是无状态，或者说并不与其它的资源，或者是上层应用存在紧耦合关系，可以被私有云根据最终用户的需求，和预先定制好的策略，对其进行改变。 b) 虚拟化层 虚拟化是实现私有云的前提条件，通过虚拟化的方式，可以让计算资源运行超过以前更
多的负载，提升资源利用率。虚拟化让应用和物理设备之间采用松耦合部署，物理资源状态的变更不影响到虚拟化的逻辑计算资源。且可以根据物力基础资源变化而动态调整，提升整体的灵活性。 c) 服务自动化层 服务自动化层实现了对计算资源操作的自动化处理。它可以集中的监控目前整体计算资源的状态，比如性能、可用性、故障、事件汇总等等，并通过预先定义的自动化工作流进行相关的处理。 服务自动化层是计算资源与云计算服务门户相关联的重要部件，服务自动化层拥有自动化配置和部署功能，可以进行服务模板的制定，并将服务内容和选择方式在云计算服务门户上注册，用户可以通过服务门户上的服务目录来选择相应的计算资源请求，由服务自动化层实现服务交付。 d) 云API 云应用开发接口提供了一组方法，让云服务门户和不同的服务自动化层进行联系，通过云API，可以在一个私有云当中接入多个不同地方的计算资源池，包括不同架构的计算资源，并通过各自的服务自动化体系去进行服务交互。 e) 云服务门户 云服务门户是用户使用私有云计算资源的接口，云服务门户上提供了所有可用服务的目录，并提供了完善的服务申请流程，用户可以执行申请、变更、退回等计算资源使用服务。 云服务门户收到最终用户的请求时，将根据预先定义好的策略对该请求进行立刻供应、预留或者排队。 不同的用户通过同一个云服务门户当中，将会看到只属于自己的应用、计算资源和服务目录，这是云计算当中的多租户技术，用户使用的资源在后台集中，但是在前端是完全的逻