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万亿级企业级三⾼（⾼可⽤、⾼并发、⾼可靠）微服务架构设计和实践介绍打造顶级思维模型篇，以企业三⾼微服务架构设计为例，打造⾃⼰顶级思维模型；⼀直关注⽞姐，以下介绍和启发都是来源与⽞姐课程分享，每天学习进步加油！⽬录领域驱动设计DDD与实践微服务架构设计与拆分⽅法论（拆分⽅法论、架构设计折中、折中思维模型、应⽤实践）微服务架构业务真是案例同步/异步模式深度剖析（阿⾥/腾讯云/异步架构模式）顶级思维模型深度剖析1. 领域驱动设计DDD与实践Domain Driven Desgin (领域驱动设计)，领域驱动设计就是⾯向对象编程，DDD(领域驱动设计)不是贫⾎模型、充⾎模型、领域模型降本增效DDD本质就是服务⾼内聚、低耦合DDD落地⽅式就是按照业务领域拆分服务2. 微服务架构设计与拆分⽅法论业务侧(垂直⽅向):领域驱动设计，垂直拆分DDD与⽬前微服务分层结构如下：Entity->ModelAggredateRoot->LogicService->Controller架构侧（⽔平⽅向）:⽔平拆分综上所述微服务就是领域驱动设计和架构⽔平拆分，微服务可以分为服务和数据；2.1 业务侧(垂直⽅向):领域驱动设计和实践业务领域设计拆分原则也可以从物理和逻辑进⾏拆分，物理就是强耦合，逻辑是弱耦合，⽐如：⽤户、商品、订单、交易，⽤户与商品、商品与订单、商品与交易都是逻辑关系，即可以把服务拆分为：⽤户服务、商品服务、订单服务、交易服务;也可以从逻辑进⾏拆分，如⽤户服务会有注册、登录请求，注册为写请求，登录为读请求进⾏拆分（API）；所有的拆分⼀定要从业务⾓度去考虑，任何脱离业务的架构都是耍流氓；选择优雅的解决⽅案。
2.2 ⽔平⽅向:架构功能拆分和实践⽔平拆分分层图以上是通过软件架构功能进⾏⽔平拆分服务，以及每⼀层拆分服务对应功能；备注：每⼀层服务访问都是从上到下，不允许⽔平服务层访问⼆⼿交易平台微服务架构实践在以上服务分层架构上⾯，也可以把⼀些公共的功能进⾏提取出公共的服务，即微服务中台架构。
架构模式的实践案例分析随着科技的不断进步和应用的广泛推广，软件架构设计变得愈发重要。
在众多架构模式中，每一种都有其独特的应用场景和优缺点。
本文将通过对一些常见的架构模式的实践案例进行分析，探讨它们在实际项目中的应用情况以及其效果。
一、客户端-服务器模式1. 简介客户端-服务器模式是最常见的架构模式之一，它将应用程序分为两个独立的部分：客户端和服务器。
客户端负责用户界面和用户交互，而服务器则负责处理和存储数据。
2. 实践案例假设我们要开发一个在线购物网站，客户端通过浏览器与服务器进行通信。
用户在浏览器中输入地址后，服务器接收到请求并将网页内容返回给客户端，然后客户端显示在用户的浏览器中。
当用户点击某个商品并下订单时，客户端将订单信息发送给服务器进行处理和存储。
3. 结果与评价客户端-服务器模式的好处在于明确的角色划分，使得开发人员可以分别关注客户端和服务器的开发。
客户端可以通过各种设备访问服务器，例如电脑、手机等。
而且服务器可以进行扩展和分布式部署，提高系统的性能和响应能力。
二、发布-订阅模式1. 简介发布-订阅模式是一种松散耦合的架构模式，其中发布者（或生产者）将消息发送到某个中心，而订阅者（或消费者）注册并接收感兴趣的消息。
2. 实践案例考虑一个新闻发布系统，新闻发布者将新闻发布到消息中心，而订阅者可以选择订阅自己感兴趣的新闻类别，只接收到相关的新闻。
同时，订阅者也可以取消订阅或更改订阅偏好。
3. 结果与评价发布-订阅模式实现了解耦合和灵活性，发布者和订阅者互不依赖，可以独立进行扩展和维护。
此外，可以根据需要动态添加或移除发布者和订阅者，提高了系统的可拓展性。
三、分层架构模式1. 简介分层架构模式将应用程序划分为多个层次，每个层次各司其职，有明确定义的接口进行通信。
常见的分层包括表示层、业务逻辑层和数据访问层。
2. 实践案例假设我们正在开发一个银行系统，表示层负责用户界面的展示和用户交互，业务逻辑层处理具体的业务逻辑，例如账户管理和转账操作，数据访问层则负责与数据库进行交互。
美团架构(技术+业务)简单总结引言美团是中国领先的在线平台之一，提供餐饮、外卖、旅游、酒店等多种服务。
作为一个涵盖多个业务领域的平台，美团架构不仅需要支持高并发、高可用性的技术要求，还需要满足不同业务场景的多样化需求。
本文将对美团的技术和业务架构进行简要总结，以便更好地了解美团的发展和实践。
技术架构美团的技术架构可以分为前端、后端和基础设施三个层次。
前端架构美团的前端架构采用了分布式服务架构，将前端业务逻辑和数据分离。
通过使用微前端、React等技术，实现了前端界面的模块化和高性能渲染。
此外，美团还引入了React Native和Flutter等跨平台技术，以支持多端应用开发。
通过统一的前端开发框架，减少了重复开发工作，提高了开发效率。
后端架构美团的后端架构采用了微服务架构，将业务拆分成多个独立的服务。
每个服务负责处理特定的业务逻辑，并通过RPC调用进行通信。
为了支持高并发和高可用性，美团使用了分布式缓存、负载均衡、数据库读写分离等技术手段。
同时，美团还使用了容器化部署和自动化运维工具，实现了快速部署和水平扩展。
基础设施架构美团的基础设施架构包括分布式存储、消息队列、监控系统、日志系统等。
美团使用了分布式文件系统和分布式数据库，保证了数据的高可靠性和可扩展性。
消息队列则用于解耦和异步处理不同服务之间的通信。
监控系统和日志系统可以帮助美团及时发现和排查故障，确保系统的稳定运行。
美团还有自己的云计算平台，提供弹性计算、存储和网络资源，以支持业务的快速发展。
业务架构美团的业务架构可以分为餐饮、外卖、旅游、酒店等多个业务领域。
餐饮业务美团的餐饮业务覆盖了在线订餐、外卖配送、到店吃饭等场景。
通过与餐馆的合作，美团提供了丰富的餐饮选择，并通过自有的外卖配送团队，实现了高效的配送服务。
为了提高用户体验，美团还开发了智能推荐系统，根据用户的历史喜好和位置信息，推荐最合适的餐厅和菜品。
此外，美团还提供在线支付、评价和投诉等功能，让用户可以享受一站式的餐饮服务。
高并发高可用零售 O2 O交易系统的架构设计与业务实现王小戏;吴刚;王灏【期刊名称】《计算机与现代化》【年(卷),期】2016(000)004【摘要】With the fast development of e-commerce in recent years, traditional retail industry declines.Retail industry has a trend to change into O2O mode.Retail O2O combines online scenario with offline scenario.It needs a high concurrency and high availability supporting system.We studied and proposed a series of system strategies to build a high concurrency and high availa-bility retail O2O system, both in architecture design and business implementation.On architecture design aspect, we proposed the strategies including:hierarchical decoupling, clustering load balance, hybrid data storage, static separation.On business im-plementation aspect, we proposed the strategies including:order-stock caching, transaction degrade, stock consistency, requestqueueing.Experiment shows all of the strategies are very effective and are of practical reference value.%近些年电子商务高速发展，传统零售业受到巨大冲击，转型O2 O为大势所趋。
软件开发实习报告：高可用架构与系统运维一、引言在现代互联网时代，软件的高可用性成为了企业和用户对软件系统的基本要求之一。
为了满足用户对持续可用性和稳定性的需求，软件开发人员需要不断提升技术水平，掌握高可用架构设计与系统运维技能。
本报告将介绍我在软件开发实习期间所学习和实践的高可用架构与系统运维相关知识。
二、高可用架构设计1. 概述高可用架构设计旨在通过合理的架构设计来保证软件系统的持续可用性。
其中，关键的考虑因素包括：系统的容错性、负载均衡、故障恢复和动态伸缩等。
2. 容错与备份容错性是实现系统高可用的重要手段之一。
通过在系统设计中引入冗余机制，比如使用集群技术、主备切换等，可以在一个节点出现故障时，快速进行切换，保证系统的持续服务。
备份是容错性的重要手段之一，通过对系统数据的定期备份和灾备，可以在发生故障时快速恢复数据，保证系统的持续可用性。
3. 负载均衡在高并发场景下，负载均衡是保证系统可扩展性和高可用性的关键技术。
通过在系统设计中引入负载均衡器，可以将请求分发到多个节点或服务器上，避免单一节点过载，提高系统的整体性能和可用性。
常见的负载均衡算法包括轮询、权重轮询、最小连接等。
根据实际情况选择合适的负载均衡算法，结合系统性能需求进行调优。
4. 故障恢复故障恢复是保证系统高可用性的重要环节。
通过在系统设计中引入监控与告警机制，可以及时发现并快速响应故障，采取相应的措施进行恢复和修复。
常见的故障恢复机制包括自动切换、自动重启、故障转移等。
根据实际情况选择合适的故障恢复机制，及时响应和解决故障，降低系统停机时间。
5. 动态伸缩动态伸缩是保证系统可扩展性和高可用性的关键手段之一。
通过在系统设计中引入弹性计算和自动伸缩机制，可以根据实际需求对系统资源进行动态调整，提高系统的弹性和可用性。
常见的动态伸缩机制包括自动扩容、自动缩容、动态调整负载均衡权重等。
根据实际情况选择合适的动态伸缩机制，提高系统的资源利用率和响应能力。
电商系统搭建方案随着互联网的不断发展和普及，电商系统已经成为了许多企业的必备工具。
然而，如何搭建一个稳定高效的电商系统却是一个复杂而又关键的问题。
本文将从技术选型、架构设计、性能优化等方面探讨电商系统搭建方案。
一、技术选型电商系统的技术选型关系到系统的可靠性、稳定性、安全性以及用户体验等方面。
在技术选型时，我们应该综合考虑系统的需要、当下技术发展趋势以及团队实力等因素。
目前，主流的技术栈包括Java、Python、PHP等语言以及Spring、Django、Laravel等框架。
根据调研数据显示，Java是目前使用最广泛的语言之一，占据着大部分电商系统的市场份额。
而Spring框架则是Java领域的佼佼者。
Spring的IOC、AOP等特性带来了很大的灵活性和可扩展性，适合企业级应用的开发。
同时，Spring Boot通过自动化配置、统一编程模型等方式简化了大部分常规开发工作，降低了开发难度，提升了开发效率。
二、架构设计电商系统的架构设计将直接影响系统的扩展性、性能以及可维护性等方面。
在架构设计中，我们应该综合考虑系统的需求以及当前的开发团队和技术栈。
通常，电商系统可以分为如下几层：表现层、应用层、服务层、数据层。
在每层之间，通过RESTful API、消息队列等方式进行通信。
其中，表现层主要负责对用户请求进行响应，通过页面、APP等方式展现数据。
应用层主要负责业务逻辑的实现，包括订单处理、库存管理等功能。
服务层则是对业务逻辑的封装，提供RPC服务，可以被多个应用层调用。
数据层主要负责存储数据，支持数据的增删改查。
常用的数据存储方案包括MySQL、Redis等。
三、性能优化电商系统的性能优化是一个需要持续关注和调整的过程。
在电商系统中，如何减少页面加载时间、提高用户体验是至关重要的。
以下是一些性能优化的方案：1. 缓存数据。
使用缓存系统可以减少系统的IO负载和响应时间。
在电商系统中，用户浏览的大多数信息都是静态的，可以通过缓存技术来提高用户访问速度。
概述淘宝是中国最大的电商网站之一，每天有数以亿计的用户访问淘宝平台。
在高并发的访问环境下，如何保证淘宝的稳定性和可用性是一个重要的挑战。
本文将介绍淘宝高并发解决方案，包括架构设计、缓存优化、数据库优化以及负载均衡。
架构设计淘宝采用了分布式架构来应对高并发的访问压力。
整个系统被划分为多个服务模块，每个模块独立运行，并通过消息队列进行通信。
这种架构设计可以有效地提高系统的可伸缩性和可扩展性。
缓存优化为了减轻数据库的压力，淘宝采用了大量的缓存来加速数据访问。
其中，最核心的缓存技术是利用Redis来缓存热点数据。
通过将频繁访问的数据放入Redis缓存中，可以大大提高系统的响应速度和吞吐量。
淘宝还利用CDN（内容分发网络）来缓存静态资源，例如商品图片、CSS文件和JavaScript文件。
CDN可以将这些静态资源缓存在全球各地的节点上，用户可以就近访问这些缓存节点，从而提高访问速度。
数据库优化淘宝使用了分布式数据库来处理海量的数据。
数据库采用主从复制的方式，将读写操作分散到多个数据库节点上，从而提高数据库的并发处理能力。
为了减少数据库查询的负载，淘宝采用了数据库分库分表的技术。
将数据按照一定的规则分散到多个数据库和表中，从而均衡数据库的负载，并且降低了单个数据库的数据量和并发访问量。
此外，淘宝还采用了数据库的读写分离技术。
将读操作和写操作分别路由到不同的数据库节点上，从而提高数据库的读写性能。
负载均衡淘宝使用了负载均衡技术来分发用户的请求，以实现高并发的访问。
主要的负载均衡技术包括DNS负载均衡和反向代理负载均衡。
DNS负载均衡将用户的请求解析到多个服务器的IP地址上，从而使得用户的请求被均衡地分发到不同的服务器上。
反向代理负载均衡则是通过将用户的请求发送到多个反向代理服务器上，由反向代理服务器再将请求分发给后端的多个应用服务器。
这样可以均衡地分担用户的请求压力，提高系统的并发处理能力。
总结淘宝面临着海量用户的高并发访问压力，为了保证系统的稳定性和可用性，需要在架构设计、缓存优化、数据库优化和负载均衡等方面进行优化。
电子商务平台的架构与系统设计电子商务平台架构与系统设计是指在开发和构建电子商务平台时，对系统的整体组织架构和模块间的关系进行设计和规划的过程。
以下是一份关于电子商务平台架构与系统设计的简要说明，内容包括平台架构、核心模块设计、数据管理、用户体验等。
一、平台架构设计多层架构：多层架构包括表示层、业务逻辑层和数据访问层。
表示层负责与用户的交互，展示商品信息和购买页面；业务逻辑层负责处理用户请求，进行业务逻辑处理和交互；数据访问层负责与后端数据库进行数据交互。
微服务架构：微服务架构将整个系统分解成多个独立的服务，每个服务负责其中一个特定的业务功能。
每个服务都是一个独立的模块，可以独立部署和扩展。
二、核心模块设计核心模块是电子商务平台的重要组成部分，主要包括商品管理、订单管理、用户管理和支付管理等。
订单管理：订单管理模块负责处理用户的订单信息，包括订单的生成、支付、发货和退款等。
同时，还需要提供订单查询、物流查询和售后服务等功能，提高用户的购物体验。
用户管理：用户管理模块负责处理用户的注册、登录、个人信息修改等功能。
同时，还需要提供用户身份验证、权限管理和用户数据分析等功能，确保用户信息的安全和完整。
支付管理：支付管理模块负责处理用户的付款过程，包括支付方式的选择、支付接口的调用和支付结果的回调等。
同时，还需要与第三方支付机构进行对接，确保支付的安全和及时。
三、数据管理数据管理是电子商务平台设计中的重要环节，包括数据的存储、管理和分析等。
数据存储：数据存储可以采用关系型数据库或者NoSQL数据库。
关系型数据库适合存储结构化数据，可以提供强大的数据一致性和事务支持。
NoSQL数据库适合存储非结构化数据，可以提供高性能的数据读写和扩展性。
数据管理：数据管理包括数据的备份和恢复、数据的安全性和可靠性保障、数据的冗余和分布等。
同时，还需要对数据进行合理的组织和管理，以提高数据的利用价值。
数据分析：数据分析主要包括用户行为分析、销售数据分析和市场趋势分析等。
高可用性设计的实践方法和步骤详解引言：高可用性是指系统在面对各种异常情况下仍然能够正常稳定地运行的能力。
在当今快节奏的互联网时代，企业对于系统的可用性要求越来越高，因此，高可用性的设计和实践显得尤为重要。
本文将详细介绍高可用性设计的方法和步骤，帮助读者更好地理解和运用。
一、需求分析在进行高可用性设计之前，我们首先需要对系统的需求进行全面的分析。
这包括对系统的功能、性能、安全性等方面的详细了解和定义。
通过需求分析，我们可以确定系统所需的高可用性指标，从而为后续的设计和实施提供指导。
二、架构设计高可用性的架构设计是保证系统稳定性的关键。
在进行架构设计时，我们需要考虑以下几个方面：1. 分布式架构：通过将系统拆分成多个独立的模块，可以避免单点故障的发生。
同时，采用分布式的部署方式，可以提高系统的并发处理能力和容灾能力。
2. 多活架构：在设计系统时，可以考虑将系统部署在多个地理位置上，实现多活（active-active）架构。
这样可以确保在某个数据中心或区域发生故障时，系统仍然能够继续提供服务。
3. 故障转移和负载均衡：通过引入故障转移和负载均衡机制，可以实现系统的容错能力和资源的合理分配。
例如，使用负载均衡器可以将请求平均地分配给多个服务器，确保系统不会因为单一节点的故障而导致服务中断。
三、数据备份和恢复系统的数据是业务的核心，因此，在设计高可用性系统时，数据备份和恢复是必不可少的环节。
以下是一些值得注意的步骤和方法：1. 定期备份：将系统的数据进行定期备份是保障系统可用性的有效方法。
备份的频率和方式根据业务需求进行选择，并确保备份数据的完整性和可恢复性。
2. 冗余存储：将数据存储在多个地理位置上，可以避免单一存储节点故障导致数据丢失。
使用冗余存储技术，如RAID等，可以提高数据的可靠性和恢复能力。
3. 容灾计划：建立完善的容灾计划是高可用性设计的重要环节。
根据业务需求和系统特点，制定容灾策略并进行演练，以确保系统在灾难发生时的快速恢复能力。
电商平台系统建设方案1. 引言随着互联网的快速发展，电子商务成为了当前商业活动的主要形式之一。
越来越多的企业开始意识到电子商务的重要性，并决定在其业务中引入电子商务平台。
本文将介绍一套完整的电商平台系统建设方案，旨在帮助企业实现高效便捷的在线销售。
2. 系统需求分析在进行电商平台系统建设之前，首先需要进行系统需求分析。
这一步骤旨在确定电商平台所需的功能和特性，以及用户需求和期望。
需求分析可以通过与相关部门和用户的沟通来完成，以确保系统的设计满足实际业务需求。
3. 系统架构设计系统架构设计是电商平台系统建设中的关键环节。
根据需求分析的结果，可以确定系统的架构和组件。
一个典型的电商平台系统包括前端展示、商品管理、订单管理、支付系统、物流管理等模块。
每个模块都需要进行详细的设计，以确保系统的可靠性和可扩展性。
4. 用户界面设计用户界面设计是电商平台系统建设中的一个重要步骤。
一个直观、易用的用户界面可以提高用户体验，并增加用户购买的动机。
在用户界面设计时，需要考虑到不同终端设备的兼容性，如手机、平板电脑和电脑等。
同时，还应根据用户的需求和喜好，设计出符合用户心理预期的界面。
5. 数据库设计一个良好的数据库设计对电商平台系统的运行至关重要。
数据库应能够存储和管理用户信息、商品信息、订单信息等。
在数据库设计时，需要考虑到数据的安全性和一致性，同时采用合适的数据库技术，如关系型数据库或NoSQL数据库。
6. 系统开发与实施系统开发与实施是电商平台系统建设的核心阶段。
根据需求和设计，开发人员需要编写系统的源代码，并进行系统的测试和调试。
在系统实施之前，需要对系统进行全面的测试，以确保系统在实际运行中的稳定性和性能。
7. 系统运维与优化系统的运维与优化是电商平台系统建设后的重要工作。
系统的运维工作包括对系统进行监控、备份和维护。
同时，还应定期对系统进行性能优化，以提高系统的响应速度和用户体验。
8. 安全性保障电商平台系统建设必须注重安全性保障。
构建高并发高可用的电商平台架构实践一、设计理念1. 空间换时间1) 多级缓存，静态化客户端页面缓存（http header中包含Expires/Cache of Control，last modified(304，server不返回body，客户端可以继续用cache，减少流量)，ETag）反向代理缓存应用端的缓存(memcache)内存数据库Buffer、cache机制（数据库，中间件等）2) 索引哈希、B树、倒排、bitmap哈希索引适合综合数组的寻址和链表的插入特性，可以实现数据的快速存取。
B树索引适合于查询为主导的场景，避免多次的IO，提高查询的效率。
倒排索引实现单词到文档映射关系的最佳实现方式和最有效的索引结构，广泛用在搜索领域。
Bitmap是一种非常简洁快速的数据结构，他能同时使存储空间和速度最优化（而不必空间换时间），适合于海量数据的的计算场景。
2. 并行与分布式计算1) 任务切分、分而治之(MR)在大规模的数据中，数据存在一定的局部性的特征，利用局部性的原理将海量数据计算的问题分而治之。
MR模型是无共享的架构，数据集分布至各个节点。
处理时，每个节点就近读取本地存储的数据处理(map)，将处理后的数据进行合并(combine)、排序(shuffle and sort)后再分发(至reduce节点)，避免了大量数据的传输，提高了处理效率。
2) 多进程、多线程并行执行(MPP)并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。
它的基本思想是用多个处理器/进程/线程来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。
和MR的区别在于，它是基于问题分解的，而不是基于数据分解。
3. 多维度的可用1) 负载均衡、容灾、备份随着平台并发量的增大，需要扩容节点进行集群，利用负载均衡设备进行请求的分发；负载均衡设备通常在提供负载均衡的同时，也提供失效检测功能；同时为了提高可用性，需要有容灾备份，以防止节点宕机失效带来的不可用问题；备份有在线的和离线备份，可以根据失效性要求的不同，进行选择不同的备份策略。
2) 读写分离读写分离是对数据库来讲的，随着系统并发量的增大，提高数据访问可用性的一个重要手段就是写数据和读数据进行分离；当然在读写分离的同时，需要关注数据的一致性问题；对于一致性的问题，在分布式的系统CAP定量中，更多的关注于可用性。
3) 依赖关系平台中各个模块之间的关系尽量是低耦合的，可以通过相关的消息组件进行交互，能异步则异步，分清楚数据流转的主流程和副流程，主副是异步的，比如记录日志可以是异步操作的，增加整个系统的可用性。
当然在异步处理中，为了确保数据得到接收或者处理，往往需要确认机制(confirm、ack)。
但是有些场景中，虽然请求已经得到处理，但是因其他原因(比如网络不稳定)，确认消息没有返回，那么这种情况下需要进行请求的重发，对请求的处理设计因重发因素需要考虑幂等性。
4) 监控监控也是提高整个平台可用性的一个重要手段，多平台进行多个维度的监控；模块在运行时候是透明的，以达到运行期白盒化。
4. 伸缩1) 拆分拆分包括对业务的拆分和对数据库的拆分。
系统的资源总是有限的，一段比较长的业务执行如果是一竿子执行的方式，在大量并发的操作下，这种阻塞的方式，无法有效的及时释放资源给其他进程执行，这样系统的吞吐量不高。
需要把业务进行逻辑的分段，采用异步非阻塞的方式，提高系统的吞吐量。
随着数据量和并发量的增加，读写分离不能满足系统并发性能的要求，需要对数据进行切分，包括对数据进行分库和分表。
这种分库分表的方式，需要增加对数据的路由逻辑支持。
2) 无状态对于系统的伸缩性而言，模块最好是无状态的，通过增加节点就可以提高整个的吞吐量。
5. 优化资源利用1) 系统容量有限系统的容量是有限的，承受的并发量也是有限的，在架构设计时，一定需要考虑流量的控制，防止因意外攻击或者瞬时并发量的冲击导致系统崩溃。
在设计时增加流控的措施，可考虑对请求进行排队，超出预期的范围，可以进行告警或者丢弃。
2) 原子操作与并发控制对于共享资源的访问，为了防止冲突，需要进行并发的控制，同时有些交易需要有事务性来保证交易的一致性，所以在交易系统的设计时，需考虑原子操作和并发控制。
保证并发控制一些常用高性能手段有，乐观锁、Latch、mutex、写时复制、CAS等；多版本的并发控制MVCC通常是保证一致性的重要手段，这个在数据库的设计中经常会用到。
3) 基于逻辑的不同，采取不一样的策略平台中业务逻辑存在不同的类型，有计算复杂型的，有消耗IO型的，同时就同一种类型而言，不同的业务逻辑消耗的资源数量也是不一样的，这就需要针对不同的逻辑采取不同的策略。
针对IO型的，可以采取基于事件驱动的异步非阻塞的方式，单线程方式可以减少线程的切换引起的开销，或者在多线程的情况下采取自旋spin的方式，减少对线程的切换(比如oracle latch设计)；对于计算型的，充分利用多线程进行操作。
同一类型的调用方式，不同的业务进行合适的资源分配，设置不同的计算节点数量或者线程数量，对业务进行分流，优先执行优先级别高的业务。
4) 容错隔离系统的有些业务模块在出现错误时，为了减少并发下对正常请求的处理的影响，有时候需要考虑对这些异常状态的请求进行单独渠道的处理，甚至暂时自动禁止这些异常的业务模块。
有些请求的失败可能是偶然的暂时的失败(比如网络不稳定)，需要进行请求重试的考虑。
5) 资源释放系统的资源是有限的，在使用资源时，一定要在最后释放资源，无论是请求走的是正常路径还是异常的路径，以便于资源的及时回收，供其他请求使用。
在设计通信的架构时，往往需要考虑超时的控制。
二、静态架构蓝图整个架构是分层的分布式的架构，纵向包括CDN，负载均衡/反向代理，web应用，业务层，基础服务层，数据存储层。
水平方向包括对整个平台的配置管理部署和监控。
三、剖析架构1. CDNCDN系统能够实时地根据网络流量和各节点的连接、负载状况以及到用户的距离和响应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用户最近的服务节点上。
其目的是使用户可就近取得所需内容，解决 Internet网络拥挤的状况，提高用户访问网站的响应速度。
对于大规模电子商务平台一般需要建CDN做网络加速，大型平台如淘宝、京东都采用自建CDN，中小型的企业可以采用第三方CDN厂商合作，如蓝汛、网宿、快网等。
当然在选择CDN厂商时，需要考虑经营时间长短，是否有可扩充的带宽资源、灵活的流量和带宽选择、稳定的节点、性价比。
2. 负载均衡、反向代理一个大型的平台包括很多个业务域，不同的业务域有不同的集群，可以用DNS做域名解析的分发或轮询，DNS方式实现简单，但是因存在cache而缺乏灵活性；一般基于商用的硬件F5、NetScaler或者开源的软负载lvs在4层做分发，当然会采用做冗余(比如lvs+keepalived)的考虑，采取主备方式。
4层分发到业务集群上后，会经过web服务器如nginx或者HAProxy在7层做负载均衡或者反向代理分发到集群中的应用节点。
选择哪种负载，需要综合考虑各种因素（是否满足高并发高性能，Session保持如何解决，负载均衡的算法如何，支持压缩，缓存的内存消耗）；下面基于几种常用的负载均衡软件做个介绍。
LVS，工作在4层，Linux实现的高性能高并发、可伸缩性、可靠的的负载均衡器，支持多种转发方式(NAT、DR、IP Tunneling)，其中DR模式支持通过广域网进行负载均衡。
支持双机热备(Keepalived或者Heartbeat)。
对网络环境的依赖性比较高。
Nginx工作在7层，事件驱动的、异步非阻塞的架构、支持多进程的高并发的负载均衡器/反向代理软件。
可以针对域名、目录结构、正则规则针对http做一些分流。
通过端口检测到服务器内部的故障，比如根据服务器处理网页返回的状态码、超时等等，并且会把返回错误的请求重新提交到另一个节点，不过其中缺点就是不支持url来检测。
对于session sticky，可以基于ip hash的算法来实现，通过基于cookie的扩展nginx-sticky-module支持session sticky。
HAProxy支持4层和7层做负载均衡，支持session的会话保持，cookie的引导；支持后端url方式的检测；负载均衡的算法比较丰富，有RR、权重等。
对于图片，需要有单独的域名，独立或者分布式的图片服务器或者如mogileFS，可以图片服务器之上加varnish做图片缓存。
3. App接入应用层运行在jboss或者tomcat容器中，代表独立的系统，比如前端购物、用户自主服务、后端系统等协议接口，HTTP、JSON可以采用servlet3.0,异步化servlet,提高整个系统的吞吐量http请求经过Nginx，通过负载均衡算法分到到App的某一节点，这一层层扩容起来比较简单。
除了利用cookie保存少量用户部分信息外(cookie一般不能超过4K的大小)，对于App接入层，保存有用户相关的session数据，但是有些反向代理或者负载均衡不支持对session sticky 支持不是很好或者对接入的可用性要求比较高(app接入节点宕机，session随之丢失)，这就需要考虑session的集中式存储，使得App接入层无状态化，同时系统用户变多的时候，就可以通过增加更多的应用节点来达到水平扩展的目的。
Session的集中式存储，需要满足以下几点要求：a、高效的通讯协议b、session的分布式缓存，支持节点的伸缩，数据的冗余备份以及数据的迁移c、session过期的管理4. 业务服务代表某一领域的业务提供的服务，对于电商而言，领域有用户、商品、订单、红包、支付业务等等，不同的领域提供不同的服务，这些不同的领域构成一个个模块，良好的模块划分和接口设计非常重要，一般是参考高内聚、接口收敛的原则，这样可以提高整个系统的可用性。
当然可以根据应用规模的大小，模块可以部署在一起，对于大规模的应用，一般是独立部署的。
高并发：业务层对外协议以NIO的RPC方式暴露，可以采用比较成熟的NIO通讯框架，如netty、mina 可用性：为了提高模块服务的可用性，一个模块部署在多个节点做冗余，并自动进行负载转发和失效转移;最初可以利用VIP+heartbeat方式，目前系统有一个单独的组件HA,利用zookeeper实现(比原来方案的优点)一致性、事务：对于分布式系统的一致性，尽量满足可用性，一致性可以通过校对来达到最终一致的状态。
