秒杀系统架构分析与实战
（反馈非常好的文章，推荐）
来源：陶邦仁
1 秒杀业务分析
正常电子商务流程
（1）查询商品；（2）创建订单；（3）扣减库存；（4）更新订单；（5）付款；（6）卖家发货
秒杀业务的特性
（1）低廉价格；（2）大幅推广；（3）瞬时售空；（4）一般是定时上架；（5）时间短、瞬时并发量高；
2 秒杀技术挑战
假设某网站秒杀活动只推出一件商品，预计会吸引1万人参加活动，也就说最大并发请求数是10000，秒杀系统需要面对的技术挑战有：
对现有网站业务造成冲击
秒杀活动只是网站营销的一个附加活动，这个活动具有时间短，并发访问量大的特点，如果和网站原有应用部署在一起，必然会对现有业务造成冲击，稍有不慎可能导致整个网站瘫痪。
解决方案：将秒杀系统独立部署，甚至使用独立域名，使其与网站完全隔离。
高并发下的应用、数据库负载
用户在秒杀开始前，通过不停刷新浏览器页面以保证不会错过秒杀，这些请求如果按照一般的网站应用架构，访问应用服务器、连接数据库，会对应用服务器和数据库服务器造成负载压力。
解决方案：重新设计秒杀商品页面，不使用网站原来的商品详细页面，页面内容静态化，用户请求不需要经过应用服务。
突然增加的网络及服务器带宽
假设商品页面大小200K（主要是商品图片大小），那么需要的网络和服务器带宽是2G（200K×10000），这些网络带宽是因为秒杀活动新增的，超过网站平时使用的带宽。
解决方案：因为秒杀新增的网络带宽，必须和运营商重新购买或者租借。为了减轻网站服务器的压力，需要将秒杀商品页面缓存在CDN，同样需要和CDN服务商临时租借新增的出口带宽。
直接下单
秒杀的游戏规则是到了秒杀才能开始对商品下单购买，在此时间点之前，只能浏览商品信息，不能下单。而下单页面也是一个普通的URL，如果得到这个URL，不用等到秒杀开始就可以下单了。
解决方案：为了避免用户直接访问下单页面URL，需要将改URL动态化，即使秒杀系统的开发者也无法在秒杀开始前访问下单页面的URL。办法是在下单页面URL加入由服务器端生成的随机数作为参数，在秒杀开始的时候才能得到。
如何控制秒杀商品页面购买按钮的点亮
购买按钮只有在秒杀开始的时候才能点亮，在此之前是灰色的。如果该页面是动态生成的，当然可以在服务器端构造响应页面输出，控制该按钮是灰色还 是点亮，但是为了减轻服务器端负载压力，更好地利用CDN、反向代理等性能优化手段，该页面被设计为静态页面，缓存在CDN、反向代理服务器上，甚至用户浏览器上。秒杀开始时，用户刷新页面，请求根本不会到达应用服务器。
解决方案：使用JavaScript脚本控制，在秒杀商品静态页面中加入一个JavaScript文件引用，该JavaScript文件中包含 秒杀开始标志为否；当秒杀开始的时候生成一个新的JavaScript文件（文件名保持不变，只是内容不一样），更新秒杀开始标志为是，加入下单页面的URL及随机数参数（这个随机数只会产生一个，即所有人看到的URL都是同一个，服务器端可以用redis这种分布式缓存服务器来保存随机数），并被用户浏览器加载，控制秒杀商品页面的展示。这个JavaScript文件的加载可以加上随机版本号（例如xx.js?v=32353823），这样就不会被浏览器、CDN和反向代理服务器缓存。
这个JavaScript文件非常小，即使每次浏览器刷新都访问JavaScript文件服务器也不会对服务器集群和网络带宽造成太大压力。
如何只允许第一个提交的订单被发送到订单子系统
由于最终能够成功秒杀到商品的用户只有一个，因此需要在用户提交订单时，检查是否已经有订单提交。如果已经有订单提交成功，则需要更新 JavaScript文件，更新秒杀开始标志为否，购买按钮变灰。事实上，由于最终能够成功提交订单的用户只有一个，为了减轻下单页面服务器的负载压力， 可以控制进入下单页面的入口，只有少数用户能进入下单页面，其他用户直接进入秒杀结束页面。
解决方案：假设下单服务器集群有10台服务器，每台服务器只接受最多10个下单请求。在还没有人提交订单成功之前，如果一台服务器已经有十单了，而有的一单都没处理，可能出现的用户体验不佳的场景是用户第一次点击购买按钮进入已结束页面，再刷新一下页面，有可能被一单都没有处理的服务器处理，进入了填写订单的页面，可以考虑通过cookie的方式来应对，符合一致性原则。当然可以采用最少连接的负载均衡算法，出现上述情况的概率大大降低。
如何进行下单前置检查
下单服务器检查本机已处理的下单请求数目：
如果超过10条，直接返回已结束页面给用户；
如果未超过10条，则用户可进入填写订单及确认页面；
检查全局已提交订单数目：
已超过秒杀商品总数，返回已结束页面给用户；
未超过秒杀商品总数，提交到子订单系统；
秒杀一般是定时上架
该功能实现方式很多。不过目前比较好的方式是：提前设定好商品的上架时间，用户可以在前台看到该商品，但是无法点击“立即购买”的按钮。但是需要考虑的是，有人可以绕过前端的限制，直接通过URL的方式发起购买，这就需要在前台商品页面，以及bug页面到后端的数据库，都要进行时钟同步。越在后端控制，安全性越高。
定时秒杀的话，就要避免卖家在秒杀前对商品做编辑带来的不可预期的影响。这种特殊的变更需要多方面评估。一般禁止编辑，如需变更，可以走数据订正多的流程。
减库存的操作
有两种选择，一种是拍下减库存 另外一种是付款减库存；目前采用
的“拍下减库存”的方式，拍下就是一瞬间的事，对用户体验会好些。库存会带来“超卖”的问题：售出数量多于库存数量
由于库存并发更新的问题，导致在实际库存已经不足的情况下，库存依然在减，导致卖家的商品卖得件数超过秒杀的预期。方案：采用乐观锁update auction_auctions set
quantity = #inQuantity#
where auction_id = #itemId# and quantity = #dbQuantity#
秒杀器的应对
秒杀器一般下单个购买及其迅速，根据购买记录可以甄别出一部分。可以通过校验码达到一定的方法，这就要求校验码足够安全，不被破解，采用的方式有：秒杀专用验证码，电视公布验证码，秒杀答题。
3 秒杀架构原则
尽量将请求拦截在系统上游
传统秒杀系统之所以挂，请求都压倒了后端数据层，数据读写锁冲突严重，并发高响应慢，几乎所有请求都超时，流量虽大，下单成功的有效流量甚小【一趟火车其实只有2000张票，200w个人来买，基本没有人能买成功，请求有效率为0】。
读多写少的常用多使用缓存
这是一个典型的读多写少的应用场景【一趟火车其实只有2000张票，200w个人来买，最多2000个人下单成功，其他人都是查询库存，写比例
只有0.1%，读比例占99.9%】，非常适合使用缓存。
4 秒杀架构设计
秒杀系统为秒杀而设计，不同于一般的网购行为，参与秒杀活动的用户更关心的是如何能快速刷新商品页面，在秒杀开始的时候抢先进入下单页面，而不是商品详情等用户体验细节，因此秒杀系统的页面设计应尽可能简单。
商品页面中的购买按钮只有在秒杀活动开始的时候才变亮，在此之前及秒杀商品卖出后，该按钮都是灰色的，不可以点击。
下单表单也尽可能简单，购买数量只能是一个且不可以修改，送货地址和付款方式都使用用户默认设置，没有默认也可以不填，允许等订单提交后修改；只有第一个提交的订单发送给网站的订单子系统，其余用户提交订单后只能看到秒杀结束页面。
要做一个这样的秒杀系统，业务会分为两个阶段，第一个阶段是秒杀开始前某个时间到秒杀开始， 这个阶段可以称之为准备阶段，用户在准备阶段等待秒杀； 第二个阶段就是秒杀开始到所有参与秒杀的用户获得秒杀结果， 这个就称为秒杀阶段吧。
4.1 前端层设计
首先要有一个展示秒杀商品的页面， 在这个页面上做一个秒杀活动开始的倒计时， 在准备阶段内用户会陆续打开这个秒杀的页面， 并且可能不停的刷新页面。这里需要考虑两个问题：
第一个是秒杀页面的展示
我们知道一个html页面还是比较大的，即使做了压缩，http头和内容的大小也可能高达数十K，加上其他的css， js，图片等资源，如果同时有几千万人参与一个商品的抢购，一般机房带宽也就只有1G~10G，网络带宽就极有可能成为瓶颈，所以这个页面上各类静态资源首先应分开存放，然后放到cdn节点上分散压力，由于CDN节点遍布全国各地，能缓冲掉绝大部分的压力，而且还比机房带宽便宜~
第二个是倒计时
出于性能原因这个一般由js调用客户端本地时间，就有可能出现客户端时钟与服务器时钟不一致，另外服务器之间也是有可能出现时钟不一致。客户端与服务器时钟不一致可以采用客户端定时和服务器同步时间，这里考虑一下性能问题，用于同步时间的接口由于不涉及到后端逻辑，只需要将当前web服务器的时间发送给客户端就可以了，因此速度很快，就我以前测试的结果来看，一台标准的web服务器2W+QPS不会有问题，如果100W人同时刷，100W QPS也只需要50台web，一台硬件LB就可以了~，并且web服务器群是可以很容易的横向扩展的(LB+DNS轮询)，这个接口可以只返回一小段json格式的数据，而且可以优化一下减少不
必要cookie和其他http头的信息，所以数据量不会很大，一般来说网络不会成为瓶颈，即使成为瓶颈也可以考虑多机房专线连通，加智能DNS 的解决方案；web服务器之间时间不同步可以采用统一时间服务器的方式，比如每隔1分钟所有参与秒杀活动的web服务器就与时间服务器做一次时间同步。
浏览器层请求拦截
（1）产品层面，用户点击“查询”或者“购票”后，按钮置灰，禁止用户重复提交请求;
（2）JS层面，限制用户在x秒之内只能提交一次请求;
4.2 站点层设计
前端层的请求拦截，只能拦住小白用户（不过这是99%的用户哟），高端的程序员根本不吃这一套，写个for循环，直接调用你后端的http请求，怎么整？
（1）同一个uid，限制访问频度，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面
（2）同一个item的查询，例如手机车次，做页面缓存，x秒内到达站点层的请求，均返回同一页面
如此限流，又有99%的流量会被拦截在站点层。
4.3 服务层设计
站点层的请求拦截，只能拦住普通程序员，高级黑客，假设他控制了10w台肉鸡（并且假设买票不需要实名认证），这下uid的限制不行了吧？怎么整？
（1）大哥，我是服务层，我清楚的知道小米只有1万部手机，我清楚的知道一列火车只有2000张车票，我透10w个请求去数据库有什么意义呢？对于写请求，做请求队列，每次只透过有限的写请求去数据层，如果均成功再放下一批，如果库存不够则队列里的写请求全部返回“已售完”；
（2）对于读请求，还用说么？cache来抗，不管是memcached还是redis，单机抗个每秒10w应该都是没什么问题的；
如此限流，只有非常少的写请求，和非常少的读缓存mis的请求会透到数据层去，又有99.9%的请求被拦住了。
用户请求分发模块：使用Nginx或Apache将用户的请求分发到不同的机器上。
用户请求预处理模块：判断商品是不是还有剩余来决定是不是要处理该请求。
用户请求处理模块：把通过预处理的请求封装成事务提交给数据库，并返回是否成功。
数据库接口模块：该模块是数据库的唯一接口，负责与数据库交互，提供RPC接口供查询是否秒杀结束、剩余数量等信息。
用户请求预处理模块
经过HTTP服务器的分发后，单个服务器的负载相对低了一些，但总量依然可能很大，如果后台商品已经被秒杀完毕，那么直接给后来的请求返回秒杀失败即可，不必再进一步发送事务了，示例代码可以如下所示：package seckill;
import org.apache.http.HttpRequest;
/**
* 预处理阶段，把不必要的请求直接驳回，必要的请求添加到队列中进入下一阶段.
*/
public class PreProcessor {
// 商品是否还有剩余
private static boolean reminds = true;
private static void forbidden() {
// Do something.
}
public static boolean checkReminds() {
if (reminds) {
// 远程检测是否还有剩余，该RPC接口应由数据库服务器提供，不必完全严格检查.
if (!RPC.checkReminds()) {
reminds = false;
}
}
return reminds;
}
/**
* 每一个HTTP请求都要经过该预处理.
*/
public static void preProcess(HttpRequest request) {
if (checkReminds()) {
// 一个并发的队列
RequestQueue.queue.add(request);
} else {
// 如果已经没有商品了，则直接驳回请求即可.
forbidden();
}
}
}
并发队列的选择
Java的并发包提供了三个常用的并发队列实现，分别是：ConcurrentLinkedQueue 、 LinkedBlockingQueue 和ArrayBlockingQueue。
ArrayBlockingQueue是初始容量固定的阻塞队列，我们可以用来作为数据库模块成功竞拍的队列，比如有10个商品，那么我们就设定一个10大小的数组队列。
ConcurrentLinkedQueue使用的是CAS原语无锁队列实现，是一个异步队列，入队的速度很快，出队进行了加锁，性能稍慢。LinkedBlockingQueue也是阻塞的队列，入队和出队都用了加锁，当队空的时候线程会暂时阻塞。
由于我们的系统入队需求要远大于出队需求，一般不会出现队空的情况，所以我们可以选择ConcurrentLinkedQueue来作为我们的请求队列实现：
package seckill;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
import org.apache.http.HttpRequest;
public class RequestQueue {
public static ConcurrentLinkedQueue
}
用户请求模块
package seckill;
import org.apache.http.HttpRequest;
public class Processor {
/**
* 发送秒杀事务到数据库队列.
*/
public static void kill(BidInfo info) {
DB.bids.add(info);
}
public static void process() {
BidInfo info = new BidInfo(RequestQueue.queue.poll());
if (info != null) {
kill(info);
}
}
}
class BidInfo {
BidInfo(HttpRequest request) {
// Do something.
}
}
数据库模块
数据库主要是使用一个ArrayBlockingQueue来暂存有可能成功的用户请求。
package seckill;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
/**
* DB应该是数据库的唯一接口.
*/
public class DB {
public static int count = 10;
public static ArrayBlockingQueue
public static boolean checkReminds() {
// TODO
return true;
}
// 单线程操作
public static void bid() {
BidInfo info = bids.poll();
while (count-- > 0) {
// insert into table Bids values(item_id, user_id, bid_date, other)
// select count(id) from Bids where item_id = ?
// 如果数据库商品数量大约总数，则标志秒杀已完成，设置标志位reminds = false.
info = bids.poll();
}
}
}
4.4 数据库设计
4.4.1 基本概念
概念一“单库”
概念二“分片”
分片解决的是“数据量太大”的问题，也就是通常说的“水平切分”。一旦引入分片，势必有“数据路由”的概念，哪个数据访问哪个库。路由规则通常有3种方法：
范围：range
优点：简单，容易扩展
缺点：各库压力不均（新号段更活跃）
哈希：hash 【大部分互联网公司采用的方案二：哈希分库，哈希路由】
优点：简单，数据均衡，负载均匀
缺点：迁移麻烦（2库扩3库数据要迁移）
路由服务：router-config-server
优点：灵活性强，业务与路由算法解耦
缺点：每次访问数据库前多一次查询
概念三“分组”
分组解决“可用性”问题，分组通常通过主从复制的方式实现。
互联网公司数据库实际软件架构是：又分片，又分组（如下图）
4.4.2 设计思路
数据库软件架构师平时设计些什么东西呢？至少要考虑以下四点：
如何保证数据可用性；
如何提高数据库读性能（大部分应用读多写少，读会先成为瓶颈）；如何保证一致性；
如何提高扩展性；
1. 如何保证数据的可用性？
解决可用性问题的思路是=>冗余
如何保证站点的可用性？复制站点，冗余站点
如何保证服务的可用性？复制服务，冗余服务
如何保证数据的可用性？复制数据，冗余数据
数据的冗余，会带来一个副作用=>引发一致性问题（先不说一致性问题，先说可用性）。
2. 如何保证数据库“读”高可用？
冗余读库
冗余读库带来的副作用？读写有延时，可能不一致
上面这个图是很多互联网公司mysql的架构，写仍然是单点，不能保证写高可用。
3. 如何保证数据库“写”高可用？
冗余写库
采用双主互备的方式，可以冗余写库带来的副作用？双写同步，数据可能冲突（例如“自增id”同步冲突）,如何解决同步冲突，有两种常见解决方案：
两个写库使用不同的初始值，相同的步长来增加id：1写库的id为
0,2,4,6...；2写库的id为1,3,5,7...；
不使用数据的id，业务层自己生成唯一的id，保证数据不冲突；
实际中没有使用上述两种架构来做读写的“高可用”，采用的是“双主当主从用”的方式：
仍是双主，但只有一个主提供服务（读+写），另一个主是“shadow-master”，只用来保证高可用，平时不提供服务。 master挂了，shadow-master顶上（vip漂移，对业务层透明，不需要人工介入）。这种方式的好处：
读写没有延时；
读写高可用；
不足：
不能通过加从库的方式扩展读性能；
资源利用率为50%，一台冗余主没有提供服务；
那如何提高读性能呢？进入第二个话题，如何提供读性能。
4. 如何扩展读性能
提高读性能的方式大致有三种，第一种是建立索引。这种方式不展开，要提到的一点是，不同的库可以建立不同的索引。
写库不建立索引；
线上读库建立线上访问索引，例如uid；
线下读库建立线下访问索引，例如time；
第二种扩充读性能的方式是，增加从库，这种方法大家用的比较多，但是，存在两个缺点：
从库越多，同步越慢；
同步越慢，数据不一致窗口越大（不一致后面说，还是先说读性能的提高）；
实际中没有采用这种方法提高数据库读性能（没有从库），采用的是增加缓存。常见的缓存架构如下：
上游是业务应用，下游是主库，从库（读写分离），缓存。
实际的玩法：服务+数据库+缓存一套
业务层不直接面向db和cache，服务层屏蔽了底层db、cache的复杂性。为什么要引入服务层，今天不展开，采用了“服务+数据库+缓存一套”的方式提供数据访问，用cache提高读性能。
不管采用主从的方式扩展读性能，还是缓存的方式扩展读性能，数据都要复制多份（主+从，db+cache），一定会引发一致性问题。
5. 如何保证一致性？
主从数据库的一致性，通常有两种解决方案：
1. 中间件
如果某一个key有写操作，在不一致时间窗口内，中间件会将这个key的
读操作也路由到主库上。这个方案的缺点是，数据库中间件的门槛较高（百度，腾讯，阿里，360等一些公司有）。
2. 强制读主
上面实际用的“双主当主从用”的架构，不存在主从不一致的问题。第二类不一致，是db与缓存间的不一致：
常见的缓存架构如上，此时写操作的顺序是：
（1）淘汰cache；
（2）写数据库；
读操作的顺序是：
（1）读cache，如果cache hit则返回；
（2）如果cache miss，则读从库；
（3）读从库后，将数据放回cache；
在一些异常时序情况下，有可能从【从库读到旧数据（同步还没有完成），旧数据入cache后】，数据会长期不一致。解决办法是“缓存双淘汰”，写操作时序升级为：
（1）淘汰cache；
（2）写数据库；
（3）在经验“主从同步延时窗口时间”后，再次发起一个异步淘汰cache的请求；
这样，即使有脏数据如cache，一个小的时间窗口之后，脏数据还是会被淘汰。带来的代价是，多引入一次读miss（成本可以忽略）。
除此之外，最佳实践之一是：建议为所有cache中的item设置一个超时时间。
6. 如何提高数据库的扩展性？
原来用hash的方式路由，分为2个库，数据量还是太大，要分为3个库，势必需要进行数据迁移，有一个很帅气的“数据库秒级扩容”方案。如何秒级扩容？
首先，我们不做2库变3库的扩容，我们做2库变4库（库加倍）的扩容（未来4->8->16）
服务+数据库是一套（省去了缓存），数据库采用“双主”的模式。
扩容步骤：
第一步，将一个主库提升;
第二步，修改配置，2库变4库（原来MOD2，现在配置修改后MOD4），扩容完成；
原MOD2为偶的部分，现在会MOD4余0或者2；原MOD2为奇的部分，现在会MOD4余1或者3；数据不需要迁移，同时，双主互相同步，一遍是余0，一边余2，两边数据同步也不会冲突，秒级完成扩容！
最后，要做一些收尾工作：
将旧的双主同步解除；
增加新的双主（双主是保证可用性的，shadow-master平时不提供服务）；
删除多余的数据（余0的主，可以将余2的数据删除掉）；
这样，秒级别内，我们就完成了2库变4库的扩展。
5 大并发带来的挑战
5.1 请求接口的合理设计
一个秒杀或者抢购页面，通常分为2个部分，一个是静态的HTML等内容，另一个就是参与秒杀的Web后台请求接口。
通常静态HTML等内容，是通过CDN的部署，一般压力不大，核心瓶颈实际上在后台请求接口上。这个后端接口，必须能够支持高并发请求，同时，非常重要的一点，必须尽可能“快”，在最短的时间里返回用户的请求结果。为了实现尽可能快这一点，接口的后端存储使用内存级别的操作会更好一点。仍然直接面向MySQL之类的存储是不合适的，如果有这种复杂业务的需求，都建议采用异步写入。
当然，也有一些秒杀和抢购采用“滞后反馈”，就是说秒杀当下不知道结果，一段时间后才可以从页面中看到用户是否秒杀成功。但是，这种属于“偷懒”行为，同时给用户的体验也不好，容易被用户认为是“暗箱操作”。
5.2 高并发的挑战：一定要“快”
我们通常衡量一个Web系统的吞吐率的指标是QPS（Query Per Second，每秒处理请求数），解决每秒数万次的高并发场景，这个指标非常关键。举个例子，我们假设处理一个业务请求平均响应时间为100ms，同时，系统内有20台Apache的Web服务器，配置MaxClients为500个（表示Apache的最大连接数目）。
那么，我们的Web系统的理论峰值QPS为（理想化的计算方式）：
20*500/0.1 = 100000 （10万QPS）
咦？我们的系统似乎很强大，1秒钟可以处理完10万的请求，5w/s的秒杀似乎是“纸老虎”哈。实际情况，当然没有这么理想。在高并发的实
际场景下，机器都处于高负载的状态，在这个时候平均响应时间会被大大增加。
就Web服务器而言，Apache打开了越多的连接进程，CPU需要处理的上下文切换也越多，额外增加了CPU的消耗，然后就直接导致平均响应时间增加。因此上述的MaxClient数目，要根据CPU、内存等硬件因素综合考虑，绝对不是越多越好。可以通过Apache自带的abench来测试一下，取一个合适的值。然后，我们选择内存操作级别的存储的Redis，在高并发的状态下，存储的响应时间至关重要。网络带宽虽然也是一个因素，不过，这种请求数据包一般比较小，一般很少成为请求的瓶颈。负载均衡成为系统瓶颈的情况比较少，在这里不做讨论哈。
那么问题来了，假设我们的系统，在5w/s的高并发状态下，平均响应时间从100ms变为250ms（实际情况，甚至更多）：
20*500/0.25 = 40000 （4万QPS）
于是，我们的系统剩下了4w的QPS，面对5w每秒的请求，中间相差了
1w。
然后，这才是真正的恶梦开始。举个例子，高速路口，1秒钟来5部车，每秒通过5部车，高速路口运作正常。突然，这个路口1秒钟只能通过4部车，车流量仍然依旧，结果必定出现大塞车。（5条车道忽然变成4条车道的感觉）。
同理，某一个秒内，20*500个可用连接进程都在满负荷工作中，却仍然有1万个新来请求，没有连接进程可用，系统陷入到异常状态也是预期之内。
其实在正常的非高并发的业务场景中，也有类似的情况出现，某个业务请求接口出现问题，响应时间极慢，将整个Web请求响应时间拉得很长，逐渐将Web服务器的可用连接数占满，其他正常的业务请求，无连接进程可用。
更可怕的问题是，是用户的行为特点，系统越是不可用，用户的点击越频繁，恶性循环最终导致“雪崩”（其中一台Web机器挂了，导致流量分散到其他正常工作的机器上，再导致正常的机器也挂，然后恶性循环），将整个Web系统拖垮。
5.3 重启与过载保护
如果系统发生“雪崩”，贸然重启服务，是无法解决问题的。最常见的现象是，启动起来后，立刻挂掉。这个时候，最好在入口层将流量拒绝，然后再将重启。如果是redis/memcache这种服务也挂了，重启的时候需要注意“预热”，并且很可能需要比较长的时间。
秒杀和抢购的场景，流量往往是超乎我们系统的准备和想象的。这个时候，过载保护是必要的。如果检测到系统满负载状态，拒绝请求也是一
种保护措施。在前端设置过滤是最简单的方式，但是，这种做法是被用户“千夫所指”的行为。更合适一点的是，将过载保护设置在CGI入口层，快速将客户的直接请求返回。
6 作弊的手段：进攻与防守
秒杀和抢购收到了“海量”的请求，实际上里面的水分是很大的。不少用户，为了“抢“到商品，会使用“刷票工具”等类型的辅助工具，帮助他们发送尽可能多的请求到服务器。还有一部分高级用户，制作强大的自动请求脚本。这种做法的理由也很简单，就是在参与秒杀和抢购的请求中，自己的请求数目占比越多，成功的概率越高。
这些都是属于“作弊的手段”，不过，有“进攻”就有“防守”，这是一场没有硝烟的战斗哈。
6.1 同一个账号，一次性发出多个请求
部分用户通过浏览器的插件或者其他工具，在秒杀开始的时间里，以自己的账号，一次发送上百甚至更多的请求。实际上，这样的用户破坏了秒杀和抢购的公平性。
这种请求在某些没有做数据安全处理的系统里，也可能造成另外一种破坏，导致某些判断条件被绕过。例如一个简单的领取逻辑，先判断用户是否有参与记录，如果没有则领取成功，最后写入到参与记录中。这是个非常简单的逻辑，但是，在高并发的场景下，存在深深的漏洞。多个并发请求通过负载均衡服务器，分配到内网的多台Web服务器，它们首先向存储发送查询请求，然后，在某个请求成功写入参与记录的时间差内，其他的请求获查询到的结果都是“没有参与记录”。这里，就存在逻辑判断被绕过的风险。
应对方案：
在程序入口处，一个账号只允许接受1个请求，其他请求过滤。不仅解决了同一个账号，发送N个请求的问题，还保证了后续的逻辑流程的安全。实现方案，可以通过Redis这种内存缓存服务，写入一个标志位（只允许1个请求写成功，结合watch的乐观锁的特性），成功写入的则可以继续参加。
或者，自己实现一个服务，将同一个账号的请求放入一个队列中，处理完一个，再处理下一个。
6.2 多个账号，一次性发送多个请求
很多公司的账号注册功能，在发展早期几乎是没有限制的，很容易就可以注册很多个账号。因此，也导致了出现了一些特殊的工作室，通过编写自动注册脚本，积累了一大批“僵尸账号”，数量庞大，几万甚至几十万的账号不等，专门做各种刷的行为（这就是微博中的“僵尸粉“的来源）。举个例子，例如微博中有转发抽奖的活动，如果我们使用几万
个“僵尸号”去混进去转发，这样就可以大大提升我们中奖的概率。这种账号，使用在秒杀和抢购里，也是同一个道理。例如，iPhone官网的抢购，火车票黄牛党。
应对方案：
这种场景，可以通过检测指定机器IP请求频率就可以解决，如果发现某个IP请求频率很高，可以给它弹出一个验证码或者直接禁止它的请求：弹出验证码，最核心的追求，就是分辨出真实用户。因此，大家可能经常发现，网站弹出的验证码，有些是“鬼神乱舞”的样子，有时让我们根本无法看清。他们这样做的原因，其实也是为了让验证码的图片不被轻易识别，因为强大的“自动脚本”可以通过图片识别里面的字符，然后让脚本自动填写验证码。实际上，有一些非常创新的验证码，效果会比较好，例如给你一个简单问题让你回答，或者让你完成某些简单操作（例如百度贴吧的验证码）。
直接禁止IP，实际上是有些粗暴的，因为有些真实用户的网络场景恰好是同一出口IP的，可能会有“误伤“。但是这一个做法简单高效，根据实际场景使用可以获得很好的效果。
6.3 多个账号，不同IP发送不同请求
所谓道高一尺，魔高一丈。有进攻，就会有防守，永不休止。这些“工作室”，发现你对单机IP请求频率有控制之后，他们也针对这种场景，想出了他们的“新进攻方案”，就是不断改变IP。
有同学会好奇，这些随机IP服务怎么来的。有一些是某些机构自己占据一批独立IP，然后做成一个随机代理IP的服务，有偿提供给这些“工作室”使用。还有一些更为黑暗一点的，就是通过木马黑掉普通用户的电脑，这个木马也不破坏用户电脑的正常运作，只做一件事情，就是转发IP包，普通用户的电脑被变成了IP代理出口。通过这种做法，黑客就拿到了大量的独立IP，然后搭建为随机IP服务，就是为了挣钱。
应对方案：
说实话，这种场景下的请求，和真实用户的行为，已经基本相同了，想做分辨很困难。再做进一步的限制很容易“误伤“真实用户，这个时候，通常只能通过设置业务门槛高来限制这种请求了，或者通过账号行为的”数据挖掘“来提前清理掉它们。
僵尸账号也还是有一些共同特征的，例如账号很可能属于同一个号码段甚至是连号的，活跃度不高，等级低，资料不全等等。根据这些特点，适当设置参与门槛，例如限制参与秒杀的账号等级。通过这些业务手段，也是可以过滤掉一些僵尸号。
7 高并发下的数据安全
我们知道在多线程写入同一个文件的时候，会存现“线程安全”的问题
（多个线程同时运行同一段代码，如果每次运行结果和单线程运行的结果是一样的，结果和预期相同，就是线程安全的）。如果是MySQL数据库，可以使用它自带的锁机制很好的解决问题，但是，在大规模并发的场景中，是不推荐使用MySQL的。秒杀和抢购的场景中，还有另外一个问题，就是“超发”，如果在这方面控制不慎，会产生发送过多的情况。我们也曾经听说过，某些电商搞抢购活动，买家成功拍下后，商家却不承认订单有效，拒绝发货。这里的问题，也许并不一定是商家奸诈，而是系统技术层面存在超发风险导致的。
7.1 超发的原因
假设某个抢购场景中，我们一共只有100个商品，在最后一刻，我们已经消耗了99个商品，仅剩最后一个。这个时候，系统发来多个并发请求，这批请求读取到的商品余量都是99个，然后都通过了这一个余量判断，最终导致超发。
在上面的这个图中，就导致了并发用户B也“抢购成功”，多让一个人获得了商品。这种场景，在高并发的情况下非常容易出现。
7.2 悲观锁思路
解决线程安全的思路很多，可以从“悲观锁”的方向开始讨论。
悲观锁，也就是在修改数据的时候，采用锁定状态，排斥外部请求的修改。遇到加锁的状态，就必须等待。
虽然上述的方案的确解决了线程安全的问题，但是，别忘记，我们的场景是“高并发”。也就是说，会很多这样的修改请求，每个请求都需要等待“锁”，某些线程可能永远都没有机会抢到这个“锁”，这种请求就会死在那里。同时，这种请求会很多，瞬间增大系统的平均响应时间，结果是可用连接数被耗尽，系统陷入异常。
7.3 FIFO队列思路
那好，那么我们稍微修改一下上面的场景，我们直接将请求放入队列中的，采用FIFO（First Input First Output，先进先出），这样的话，我们就不会导致某些请求永远获取不到锁。看到这里，是不是有点强行将多线程变成单线程的感觉哈。
然后，我们现在解决了锁的问题，全部请求采用“先进先出”的队列方式来处理。那么新的问题来了，高并发的场景下，因为请求很多，很可能一瞬间将队列内存“撑爆”，然后系统又陷入到了异常状态。或者设计一个极大的内存队列，也是一种方案，但是，系统处理完一个队列内请求的速度根本无法和疯狂涌入队列中的数目相比。也就是说，队列内的请求会越积累越多，最终Web系统平均响应时候还是会大幅下降，系统还是陷入异常。
7.4 乐观锁思路
这个时候，我们就可以讨论一下“乐观锁”的思路了。乐观锁，是相对于“悲观锁”采用更为宽松的加锁机制，大都是采用带版本号（Version）更新。实现就是，这个数据所有请求都有资格去修改，但会获得一个该数据的版本号，只有版本号符合的才能更新成功，其他的返回抢购失败。这样的话，我们就不需要考虑队列的问题，不过，它会增大CPU的计算开销。但是，综合来说，这是一个比较好的解决方案。有很多软件和服务都“乐观锁”功能的支持，例如Redis中的watch就是其中之一。通过这个实现，我们保证了数据的安全。
8 总结
互联网正在高速发展，使用互联网服务的用户越多，高并发的场景也变得越来越多。电商秒杀和抢购，是两个比较典型的互联网高并发场景。虽然我们解决问题的具体技术方案可能千差万别，但是遇到的挑战却是相似的，因此解决问题的思路也异曲同工。
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。
大数据平台建设方案 （项目需求与技术方案） 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门）为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源，打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督，建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同，为决策提供及时、准确、可靠的信息依据，提高政务工作的前瞻性和针对性，加大宏观调控力度，促进经济持续健康发
展。 1、制定统一信息资源管理规范，拓宽数据获取渠道，整合业务信息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库，为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性，编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施，整合资源、协同共享，突出重点、注重实效，深化应用、创新驱动”的原则，全面提升信息化建设水平，促进全省经济持续健康发展。
系统架构典型案例 共享平台逻辑架构 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 一般性技术架构设计案例 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。整体架构设计案例 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下： 综上，我们对整体应用系统架构图进行了设计，下面我们将分别进行说明。 应用层级说明
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。
论系统功能架构设计院系 专业 学号 姓名 成绩
摘要 当今，以信息科学技术为先导的社会变革，全面推动着社会的发展，当代社会进入了以网络信息为中心的信息时代。建立以计算机技术、网络技术、现代数据库技术为基础的现代多层人事管理信息系统，不仅是建立现代化企业的需要，也是发展的需要。文章从J2EE技术出发，对Struts、Spring和Hibemate框架进行了分析。Struts是一个MVC模式的框它将业务代码与视图代码分离开，有效的优化了系统结构，提高了系统的扩展性。Spring是一种轻量级的容器，依赖注入动态的使系统各组件间达到松散结合，同时能够很好的兼容各种框架。Hibemate是一个对象/关系数据库映射工具，提供了Java类到数据表之间的映射，实现了对象与数据库关系之间的交互，使系统具有良好的性能和移植性。 关键词:架构、多层分级、struts、Spring、Hibemate
系统功能架构分析与设计 1.系统分层结构应用及MVC框架开发简介 我们在做着表面上看似是对于各种不同应用的开发，其实背后所对应的架 构设计都是相对稳定的。在一个好的架构下编程，不仅对于开发人员是一件赏 心悦目的事情，更重要的是软件能够表现出一个健康的姿态；而架构设计的不 合理，不仅让系统开发人员受苦受难，软件本身的生命周期更是受到严重威胁。 信息系统功能部分一般采用多层架构，是在MVC框架概念上发展而来的， 最适合B/S及C/S程序的模板。而B/S是随着Internet技巧的兴起，对C/S结构的一种变化或者改良的结构。在这种结构下，用户工作界面是通过WWW浏览 器来实现，极少部分事务逻辑在前端实现，但是主要事务逻辑在服务器端实现，形成所谓三层结构,即表现层、业务逻辑层、数据持久层。其中,表现层:包含代码、用户交互GUI、数据验证,这层用于向客户端用户提供GUI交互,它允许用 户在显示系统中输入和编辑数据,同时,系统提供数据验证功能。这样就大大简 化了客户端电脑载荷，减轻了系统保护与升级的成本和工作量，降低了用户的 总体成本。同时也被广泛地应用到工具软件中，成为应用程序的构成基础。MVC把系统的组成分解成模型、视图、控制三个核心组成，三者的分离使得一 个模型可以具有多个显示视图。MVC具有设计清晰，易于扩展，运用可分布的 特点，使得前台后台的数据控制和表现能力彼此分离，加快开发进程及产品推 向市场的时间。 2.SSH开发框架的引入 SSH为Struts+Spring+Hibemate的一个集成框架，是目前比较流行的一种Web应用程序开源框架。集成SSH框架的系统从职责上分为四层：表示层、业 务逻辑层、数据持久层和域模块层，以帮助开发人员在短期内搭建结构清晰、 可复用性好、维护方便的Web应用程序。其中使用Struts作为系统的整体基础框架，充当MVC里的Controller层，在Struts框架的模型部分，利用Hibemate框架对持久层提供支持，业务层用Spring支持。具体做法是：用面 向对象的分析方法根据需求提出一些模型，将这些模型实现为基本的Java对象，
2009年系统架构设计师考试真题（案例分析） 一、阅读以下软件架构设计的问题，在答题纸上回答问题1和问题2。 某软件开发公司欲为某电子商务企业开发一个在线交易平台，支持客户完成网上购物活动中的在线交易。在系统开发之初，企业对该平台提出了如下要求： （1）在线交易平台必须在1s内完成客户的交易请求。 （2）该平台必须保证客户个人信息和交易信息的安全。 （3）当发生故障时，该平台的平均故障恢复时间必须小于10s。 （4）由于企业业务发展较快，需要经常为该平台添加新功能或进行硬件升级。添加新功能或进行硬件升级必须在6小时内完成。 针对这些要求，该软件开发公司决定采用基于架构的软件开发方法，以架构为核心进行在线交易平台的设计与实现。 【问题1】（9分） 软件质量属性是影响软件架构设计的重要因素。请用200字以内的文字列举六种不同的软件质量属性名称，并解释其含义。 【问题2】（16分） 请对该在线交易平台的4个要求进行分析，用300字以内的文字指出每个要求对应何种软件质量属性；并针对每种软件质量属性，各给出2种实现该质量属性的架构设计策略。 二、阅读以下关于结构化软件系统建模的叙述，在答题纸上回答
问题1至问题3。 某公司拟开发一个商业情报处理系统，使公司能够及时针对市场环境的变化及时调整发展战略，以获取最大的商业利益。项目组经过讨论，决定采用结构化分析和设计方法。在系统分析阶段，为了更好地对情报数据处理流程及其与外部角色的关联进行建模，项目组成员分别给出了自己的设计思路： （1）小张提出先构建系统流程图（System Flowcharts），以便更精确地反映系统的业务处理过程及数据的输入和输出； （2）小李提出先构建系统数据流图（Data Flow Diagrams），来展现系统的处理过程和定义业务功能边界，并给出了情报分类子系统的0层和1层数据流图，后者如图2-1所示。 项目组经讨论确定以数据流图作为本阶段的建模手段。工程师老王详细说明了流程图和数据流图之间的区别与联系，并指出了图2-1的数据流图中存在的错误。 【问题1】（11分） 流程图和数据流图是软件系统分析设计中常用的两种手段，请用
系统架构设计师考试考点突破、案例分析、试题实战一本通 本书介绍：本书由希赛教育软考学院组织编写，作为计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试中的系统架构设计师级别的考试辅导指定教材。内容紧扣考试大纲，通过对历年试题进行科学分析、研究、总结、提炼而成。每章内容分为考点突破、典型试题分析、实战练习题、练习题解析四个部分。基于历年试题，利用统计分析的方法，科学做出结论并预测以后的出题动向，是本书的一大特色。本书可以保证既不漏掉考试必需的知识点，又不加重考生备考负担，使考生轻松、愉快地掌握知识点并领悟系统架构设计师考试的真谛。本书适合参加计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试中的系统架构设计师级别的考生参考学习，也可作为相关培训班的教材。 目录： 第1章操作系统 ? 1.1考点突破 ? 1.1.1历年考试情况分析 ? 1.1.2操作系统概论 ? 1.1.3进程管理 ? 1.1.4存储管理 ? 1.1.5文件管理 ? 1.2典型试题分析 ? 1.2.1试题1 ? 1.2.2试题2 ? 1.2.3试题3 ? 1.2.4试题4 ? 1.2.5试题5 ? 1.2.6试题6 ? 1.2.7试题7 ? 1.2.8试题8
? 1.2.9试题9 ? 1.2.10试题10 ? 1.2.11试题11 ? 1.2.12试题12 ? 1.2.13试题13 ? 1.2.14试题14 ? 1.2.15试题15 ? 1.3实战练习题 ? 1.4练习题解析 第2章数据库系统 ? 2.1考点突破 ? 2.1.1历年考试情况分析? 2.1.2数据库模式 ? 2.1.3E-R模型 ? 2.1.4关系代数 ? 2.1.5完整性约束 ? 2.1.6规范化理论 ? 2.1.7SQL语言 ? 2.1.8分布式数据库 ? 2.1.9数据仓库与数据挖掘? 2.2典型试题分析 ? 2.2.1试题1 ? 2.2.2试题2 ? 2.2.3试题3 ? 2.2.4试题4 ? 2.2.5试题5 ? 2.2.6试题6 ? 2.2.7试题7 ? 2.2.8试题8 ? 2.2.9试题9 ? 2.2.10试题10 ? 2.2.11试题11 ? 2.2.12试题12
票务系统架构案例分析?10.1 ATAM方法表述
?10.2 商业动机的表述 ?10.3 构架的表述 ?10.4 质量属性效用树 ?10.5 质量场景的构架分析 ?10.6 对系统构架的再分析 ?10.7 评审结论 10.1 ATAM方法表述 (1) 概述 ATAM（Architecture Tradeoff Analysis Method）： SEI提出的一种软件构架评估方法。ATAM评估方法的主 要目的： 1) 提炼出软件质量属性需求的精确描述；
2) 提炼出构架设计决策的精确描述； 3) 评估这些构架设计决策，并判定其是否令人满意的实现了这些质量需求。 ATAM评估方法： 并非把每个可以量化的质量属性都进行详尽的分析，而是使众多的风险承担者（包括经理、开发人员、测试人员、用户、客户等等）都参与进来，由此而达到上述目标的。 ATAM是一种挖掘潜在风险，降低或者缓和现有风险的软件构架评估方法。因此，以下三点是评估中要特别注重的：风险、敏感点和权衡点。 (2) 构架涉众 ·普通用户 ·用户管理员
·票务管理员 ·开发人员 ·测试人员 (3) 评估步骤 ATAM主要分以下几个步骤： 1)ATAM描述； 2)商业动机表述； 3)软件构架表述；4) 确定构架方式； 5)生成效用树； 6)分析构架方式； 7)确定场景及其优先级； 8)进一步分析构架方式； 9)得出结论。
10.2 商业动机的描述 项目经理从开发组织和客户角度，来表述票务系统的商业目标，综合如下： ?从开发组织角度：开发一个模块性强、实时高效、界面良好、与外部其他系统兼容良好的系统，这使得开发组织能够把整个产品或某个模块卖给其他客户，同时由于良好的界面和业务处理效率而受市场欢迎。 ?从客户角度：系统容易操作，可维护性好、系统稳定、可以及时准确的处理用户的在线订票或查询业务。根据上述目标，质量属性可以划分为两类：高优先级质量属性： 1)性能 2)安全性 3)易用性
各种系统架构图与详细说明 2012.07.30
1.1.共享平台逻辑架构设计 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现
采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.2.技术架构设计
如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3.整体架构设计 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下： 综上，我们对整体应用系统架构图进行了设计，下面我们将分别进行说明。
全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试2017年下半年系统架构设计师下午试卷I （考试时间14:00～16:30 共150 分钟） 1.在答题纸的指定位置填写你所在的省、自治区、直辖市、计划单列市的名称。 2.在答题纸的指定位置填写准考证号、出生年月日和姓名。 3.答题纸上除填写上述内容外只能写解答。 4.本试卷共5道题，试题一是必答题，试题二至试题五选答1 道。每题25 分，满分75 分。 5.解答时字迹务必清楚，字迹不清时，将不评分。 6.仿照下面例题，将解答写在答题纸的对应栏内。 例题 2017 年下半年全国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试日期是（1）月（2）日。 因为正确的解答是“11 月 4 日”，故在答题纸的对应栏内写上“11”和“4”（参看下表）。
试题一 阅读以下关于软件架构评估的叙述，在答题纸上回答问题1和问题2. 【说明】 某单位为了建设健全的公路桥梁养护管理档案，拟开发一套公路桥梁在线管理系统。在系统的需求分析与架构设计阶段，用户提出的需求、质量属性描述和架构特性如下: (a) 系统用户分为高级管理员、数据管理员和数据维护员等三类； (b) 系统应该具备完善的安全防护措施，能够对黑客的攻击行为进行检测与防御； (c) 正常负载情况下，系统必须在0.5 秒内对用户的查询请求进行响应； (d) 对查询请求处理时间的要求将影响系统的数据传输协议和处理过程的设计； (e) 系统的用户名不能为中文，要求必须以字母开头，长度不少于5个字符； (f) 更改系统加密的级别将对安全性和性能产生影响； (g) 网络失效后，系统需要在10 秒内发现错误并启用备用系统； (h) 查询过程中涉及到的桥梁与公路的实时状态视频传输必须保证画面具有1024*768的分辨率，40帧/秒的速率； (i) 在系统升级时，必须保证在10 人月内可添加一个新的消息处理中间件； (j) 系统主站点断电后，必须在3 秒内将请求重定向到备用站点； (k) 如果每秒钟用户查询请求的数量是10 个，处理单个请求的时间为30 毫秒，则系统应保证在1秒内完成用户的查询请求； (l) 对桥梁信息数据库的所有操作都必须进行完整记录； (m) 更改系统的Web 界面接口必须在4 人周内完成； (n) 如果"养护报告生成"业务逻辑的描述尚未达成共识，可能导致部分业务功能模块规则的矛盾，影响系统的可修改性 (O) 系统必须提供远程调试接口，并支持系统的远程调试。 在对系统需求，质量属性描述和架构特性进行分析的基础上，系统的架构师给出了三个候选的架构设计方案，公司目前正在组织系统开发的相关人员对系统架构进行评估。 【问题1】(12 分) 在架构评估过程中，质量属性效用树(utility tree) 是对系统质量属性进行识别和优先级
UML系统分析与架构设计实战 课程简介： 目前，在软件开发领域，各种框架、模型以及设计模式充斥着整个IT行业，纵观现在的各种软件开发技术 培训，我们发现几乎所有的培训中都会出现UML知识的培训。毋庸置疑，UML已经成为了现在的软件开 发技术的基础。但是如何透彻理解UML，迅速掌握UML的精髓却是所有技术人员一直以来困惑的地方。 本次培训，特别邀请了长期从事软件开发的国内著名架构师，以实战训练方式让大家迅速理解和掌握如何 利用UML贯穿于整个软件的OO设计与分析。课程没有枯燥的理论，在课程实战练习中，从UML疑难辨 析开始一直到软件体系的架构模式与设计模式，透彻了解UML的精髓。鉴于此，本中心联合国内知名IT 厂商，总结了几十个项目案例的经验与教训，推出了“UML系统分析与架构设计实战”培训课程，旨在为IT 行业培养高质量的软件分析、设计人员，打造软件厂商的核心竞争力。具体相关事宜通知如下： 本课程是一个UML系统分析与设计的高端课程，主要面向开发团队中的设计人员、系统分析人员、开发经 理、或项目经理，以及有望或有志成长为高级软件设计者的技术人员。 本课程通过一些大量的实际项目案例，揉合讲师的大型项目实际工作经验，以项目过程中的问题带动原理 的描述，从理论和实践的结合上有重点讲清问题。 【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 培训目标: 1、了解UML的正确应用方法与原理； 2、学员将了解如何把UML应用到面向对象分析和设计乃至整个软件过程中，包括使用UML建立业务模 型、需求模型、分析模型、设计模型、实现模型等； 3、重点讲解UML在具体的真实项目中的使用和应用过程指南，如何应用UML处理需求的变更，分析、 设计出强壮的架构，建立充分的实现模型。强调具体项目的过程。 4、运用系统分析模式进行本质分析； 5、了解如何设计稳健并易于扩展的架构； 6、通过实际的案例，掌握需求、分析设计的关键技巧； 7、看到好的和差的实际案例，反思自我，提高实际工作能力； 8、深入了解如何解决实际开发问题； 9、理解UML贯穿于迭代化、用例驱动和以构架为中心的过程； 10、掌握如何基于UML设计的可扩展的业务架构、应用架构和程序结构。 课题内容 第一单元： UML概念（一般介绍） UML的构成 视图、模型元素、图（用例、类、对象、序列、协作、状态、活动、构件、部署） 公共机制（规约、修饰符、扩展机制） 结构模型视图 数据类型、多重性、类、类与对象；关联（自关联、关联的多重性、角色名、关联的具体 化）；属性和操作。
2017年系统架构师考试科目一：综合知识 1.某计算机系统采用5级流水线结构执行指令，设每条指令的执行由取指令(2?t )、分析指令(1?t )、取操作数(3?t )、运算(1?t )和写回结果(2?t )组成，并分别用5个子部完成，该流水 线的最大吞吐率为();若连续向流水线输入10条指令，则该流水线的加速比为()。(1)A.Δt 91B.Δt 31C.Δt 21D.Δt 11 (2)A.1:10 B.2:1 C.5:2 D.3:1 【解析】 理论流水线执行时间=(2t ?+1t ?+3t ?+1t ?+2t ?)+max(2t ?，1t ?，3t ?，1t ?，2t ?)*(n-1) =9t ?+(n-1)*3t ?; 第一问： 最大吞吐率：Δt 31Δt 6t nΔ3n Δt 31)(n-Δt+9n n =+=?∞→lim 第二问： 10条指令使用流水线的执行时间=9t ?+(10-1)*3t ?=36t ?。 10条指令不用流水线的执行时间=9t ?*10=90t ?。 加速比=使用流水线的执行时间/不使用流水线的执行时间=90t ?/36t ?=5:2。 【答案】：B 、C 。 2.DMA (直接存储器访问)工作方式是在()之间建立起直接的数据通路。 A.CPU 与外设 B.CPU 与主存 C.主存与外设 D.外设与外设 【解析】 直接主存存取（Direct Memory Access ，DMA ）是指数据在主存与I/O 设备间的直接成块传送， 即在主存与I/O 设备间传送数据块的过程中，不需要CPU 作任何干涉，只需在过程开始启动（即向设备发出“传送一块数据”的命令）与过程结束（CPU 通过轮询或中断得知过程是否结束和下次操作是否准备就绪）时由CPU 进行处理，实际操作由DMA 硬件直接完成，CPU 在传送过程中可做其它事情。 【答案】：C 。 3.RISC(精简指令系统计算机）的特点不包括：()。 A.指令长度固定，指令种类尽量少 B.寻址方式尽量丰富，指令功能尽可能强 C.增加寄存器数目，以减少访存次数 D.用硬布线电路实现指令解码，以尽快完成指令译码 【解析】RISC 与CISC 的对比表所示： 指令系统类型指令寻址方式 实现方式其他CISC （复杂）数量多，使用频率差别大，可变长格式 支持多种 微程序控制技术研制周期长RISC （精简）数量少，使用频率接近，支持方式少增加了通优化编译，
大型网站高并发架构与自动化运维实战 运维工程师解决的问题？ 1、1000台服务器规模，JAVA和PHP混合环境，如何构建一套高效的从测试环境代码测试到正式环境的代码发布、回滚以及软件更新、配置变更的可实施的解决方案及规范流程制度？ 2、电商秒杀：前10秒100万并发抢购，请设计个方案解决之？ 3、6个机房，近1000台服务器如何设计一套所有账号统一管理的解决方案？ 4、不考虑硬件资源及带宽，请设计一套可行的网站架构，解决大流量DDOS攻击问题，请分层逐一详细说明？ 5、500台服务器规模，如何实现跨机房容灾，即一个机房宕机，其他机房可以最快接管提供服务 什么是运维工程师？ 一个互联网产品的上线流程 1、首先公司管理层给出指导思想，PM定位市场需求（或copy成熟应用）进行调研、分析、最终给出详细设计。 2、架构师根据产品设计的需求，如pv大小预估、服务器规模、应用架构等因素完成网络规划,架构设计等（基本上对网络变动不大，除非大项目） 3、开发工程师将设计code实现出来、测试工程师对应用进行测试。 4、好，到运维工程师出马了，首先明确一点不是说前三步就与运维工作无关了，恰恰相反，前三步与运维关系很大：应用的前期架构设计、软/硬件资源评估申请采购、应用设计性能隐患及评估、IDC、服务性能\安全调优、服务器系统级优化（与特定应用有关）等都需运维全程参与，并主导整个应用上线项目；运维工程师负责产品服务器上架准备工作，服务器系统安装、网络、IP、通用工具集安装。运维工程师还需要对上线的应用系统架构是否合理、是否具备可扩展性、及安全隐患等因素负责，并负责最后将产品（程序）、网络、系统三者进行拼接并最优化的组合在一起，最终完成产品上线提供用户使用，并周而复使：需求->开发（升级）->测试->上线（性能、安全问题等之前预估外的问题随之慢慢就全出来了）在这里提一点：网站开发模式与传统软件开发完全不一样，网站一天开发上线1~5个升级版本是家常便饭，用户体验为王嘛，如果某个线上问题像M$ 需要1年解决，用户早跑光了；应用上线后，运维工作才刚开始，具体工作可能包括：升级版本上线工作、服务监控、应用状态统计、日常服务状态巡检、突发故障处理、服务日常变更调整、集群管理、服务性能评估优化、数据库管理优化、随着应用PV增减进行应用架构的伸缩、安全、运维开发。
很详细的系统架构图 专业推荐 2013.11.7
1.1.共享平台逻辑架构设计 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。
综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.2.技术架构设计 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3.整体架构设计 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下：
车联网大数据平台架构设计-软硬件选型 1.软件选型建议 数据传输 处理并发链接的传统方式为：为每个链接创建一个线程并由该线程负责所有的数据处理业务逻辑。这种方式的好处在于代码简单明了，逻辑清晰。而由于操作系统的限制，每台服务器可以处理的线程数是有限的，因为线程对CPU的处理器的竞争将使系统整体性能下降。随着线程数变大，系统处理延时逐渐变大。此外，当某链接中没有数据传输时，线程不会被释放，浪费系统资源。为解决上述问题，可使用基于NIO的技术。 Netty Netty是当下最为流行的Java NIO框架。Netty框架中使用了两组线程：selectors与workers。其中Selectors专门负责client端（列车车载设备）链接的建立并轮询监听哪个链接有数据传输的请求。针对某链接的数据传输请求，相关selector会任意挑选一个闲置的worker线程处理该请求。处理结束后，worker自动将状态置回‘空闲’以便再次被调用。两组线程的最大线程数均需根据服务器CPU处理器核数进行配置。另外，netty内置了大量worker 功能可以协助程序员轻松解决TCP粘包，二进制转消息等复杂问题。 IBM MessageSight MessageSight是IBM的一款软硬一体的商业产品。其极限处理能力可达百万client并发，每秒可进行千万次消息处理。 数据预处理 流式数据处理 对于流式数据的处理不能用传统的方式先持久化存储再读取分析，因为大量的磁盘IO操作将使数据处理时效性大打折扣。流式数据处理工具的基本原理为将数据切割成定长的窗口并对窗口内的数据在内存中快速完成处理。值得注意的是，数据分析的结论也可以被应用于流式数据处理的过程中，即可完成模式预判等功能还可以对数据分析的结论进行验证。 Storm Storm是被应用最为广泛的开源产品中，其允许用户自定义数据处理的工作流（Storm术语为Topology），并部署在Hadoop集群之上使之具备批量、交互式以及实时数据处理的能力。用户可使用任意变成语言定义工作流。 IBM Streams IBM的Streams产品是目前市面上性能最可靠的流式数据处理工具。不同于其他基于Java 的开源项目，Streams是用C++开发的，性能也远远高于其他流式数据处理的工具。另外IBM 还提供了各种数据处理算法插件，包括：曲线拟合、傅立叶变换、GPS距离等。 数据推送 为了实现推送技术，传统的技术是采用‘请求-响应式’轮询策略。轮询是在特定的的时间间隔（如每1秒），由浏览器对服务器发出请求，然后由服务器返回最新的数据给客户端的浏览器。这种传统的模式带来很明显的缺点，即浏览器需要不断的向服务器发出请求，然而HTTP request 的header是非常长的，里面包含的数据可能只是一个很小的值，这样会占用很多的带宽和服务器资源。
几种典型的商业智能(BI)系统架构分析 1、简单的BI架构这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。 2、联合的BI架构（Federated BI Architecture）这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，外包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。应用于多数据仓库的集成和管理。特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。联合的BI架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。 2、1 集中逆向BI架构（Centralized Upstream BI Architecture）·通常用于中小组织·需要良好的保管者的沟通·需要高级执行者买进·受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的） 2、2 分布式逆向BI架构（Distributed Upstream BI Architecture）·中小组织和大型组织都适用·是大多数从下
至上注重实效表现的逼近系统·更多的考虑多数人意见·更多的限制于大多数人意见·实施团队需要良好的沟通 2、3 集中式的顺序BI架构（Centralized Downstream BI Architecture）·适用于长期数据仓库项目·用于紧密配合多管道的在巨大组织中到处存在的DW/DM系统·经常目标设定为特殊功能组织或行政中心·需要高层在所有的拥有者进行决策·需要为已有系统在实施团队和支持团队建进行良好的沟通 2、4 分布式顺序BI架构（Distributed Downstream BI Architecture）·适用于大型多元化组织·容易适应各种不同的冲突·容易转换到不同的环境·需要为已有系统在实施团队和支持团队间进行良好的沟通 2、5 混合型BI架构（Hybrid BI Architecture）·比任何理想化模型更接近现实情况·更适应自然的联盟·元数据集成更具有挑战性
1.可靠性（Reliability）是指产品在规定的条件下和规定的时间内完成规定功能的能力。 子特性：成熟性，容错性，易恢复性，可靠性的依从性。 1. 提高可靠性的技术： (1)N版本程序设计(2) 恢复块方法(3) 防卫式程序设计(4)双机热备或集群系统(5)冗余设计 【问题1】 (1) 针对特定应用系统，难度较大(2) 数据冗余较大 (3) 以应用为中心管理数据(4) 数据库系统接口标准化，易于在不同应用之间共享数据 【问题2】 (1)关系模式 (2)读写时先从磁盘读入内存，再读写，性能相对较低 (3)运行时整个数据库基本全调入内存，数据库容量受内存容量限制，容量较小 (4)虽然也有恢复机制，但并不是所有故障都能恢复，可靠性较低 (5)内存数据库 (6)内存数据库 (7)关系数库 (8)内存数据库(9)内存数据库 2. 2.数据持久层是一组软件服务，将应用程序与该程序所使用的数据源分离，为整个项目提供一个 统一、安全、并发的数据持久机制。 好处： 1、程序代码重用性强，即使更换数据库，只需要更改配置文件，不必重写程序代码。 2、业务逻辑代码可读性强，在代码中不会有大量的SQL语言，提高程序的可读性。 3、持久化技术可以自动优化，以减少对数据库的访问量，提高程序运行效率。 4、简化开发工作，让开发人员更关注于业务逻辑的开发。 【问题2】 1、项目组应选Hibernate框架 2、选择该技术的原因是： (1)从移植的角度来看使用Hibernate更容易移植到其它数据库平台。 Hibernate与具体数据库的关联只需在XML文件中配置即可，所有的HQL语句与具体使用的数据库无关，移植性很好。MyBatis项目中所有的SQL语句都是依赖所用的数据库的，所以不同数据库类型的支持不好。 (2)使用Hibernate能降低或者消除SQL语句开发工作量，Hibernate 提供了方法完成持久层操作， 程序员不需要对SQL 的熟练掌握，便可完成任务。 (3)Hibernate提供了对象状态管理的功能，使开发者不再需要理会底层数据库系统的细节，而 MyBatis在这一块没有文档说明，用户需要对对象自己进行详细的管理。 3. 3.数据流的组成和作用 数据流：数据流是数据在系统内传播的路径，因此由一组成分固定的数据组成。 外部实体：代表系统之外的实体，可以是人、物或其他软件系统。
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大大增加
很详细的系统架构图 --专业推荐 2013.11.7 1.1. 共享平台逻辑架构设计 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA 面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用
最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相 关架构进行描述。 1.2. 技术架构设计 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3. 整体架构设计
谢老师，白老师，你们好！ 上次4天的团体培训中，我承担的内容主要是不涉及开发过程的软件架构和测试，在实现中侧重于.NET。用设计模式和基于构件的软件设计方法，来搭建软件系统架构。在培训中，发现引入生动、形象的实例更能获得学员的欢迎和认可。所以我在这次的课程设计中，将把案例应用到讲述的每个知识点上，同时引入学员们在项目中普遍关心的选型、性能分析等问题。另外的一个问题是，上次的培训内容有些“大而全”了，这次我做了调整，去除了一部分专题，设计了包含具体案例的专题进行细致讲授。让用.NET而不用java的设计者，去体会到微软的技术是到底从哪来的。这样的一份讲义，我还会进一步的把语言调整的煽情些，引起读者和听者的兴趣。 赵巍 构架设计和体系创建(交流稿) 一、设计模式培训示例 (2) 什么是设计模式 (2) 举例说明讲授设计模式的方法 (2) 开源项目中的设计模式 (4) NUnit的结构与设计模式 (4) Log4net中的设计模式 (4) 二、软件工程中业务模式的使用 (5) 自底向上分析 (5) 自顶向下分析 (5) 混合分析方法 (5) 功能分解实例 (6) 业务构件 (7) 三、.NET企业级模式 (8) 四、构建分布式应用程序分布式计算的8项注意 (11) 网络通常是不可靠的 (11) 响应是有时间开销的 (11) 网络是不安全的 (11) 网络拓扑结构通常会改变 (11) 网络中通常会有很多管理员 (11) 传输是要付费的 (11) 网络通常不是同构的 (11) 这里还打算安排一个大型的分布式应用案例 (11) 五、部署并运行应用程序 (11) 要考虑的问题 (11) 几个基本的规则 (11) 系统配置 (12) 硬件伸缩 (12)