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面试要点引入架构原理、分布式技术等是面试必考领域高可用高性能需求考察频繁。面试常通过询问系统架构设计来考察能力讲解架构设计过程就是证明系统高可用的过程其中涉及SLA指标。SLA指标详解 定义与衡量方式SLA是服务可用性重要衡量指标业界常用几个九的服务等级衡量互联网应用可用性如京东的四个九99.99%即一年约52.6分钟不可用。可通过公式计算不同SLA指标下的年度不可用时长。阈值设置不同SLA指标阈值对应不同的可用性水平和年度不可用时间。电商平台多采用四个九的SLA面试时需了解其概念和主流设置阈值。 高可用度量方式单纯用时间指标度量系统可用性不够科学基于一段时间内停机影响的请求量占比评估更合理可评估业务在不同时期停机的损失。回答系统高可用指标时应先说明两种度量方式再结合业务体现后者的科学性立足业务价值回答问题。监控系统设计证明系统高可用需回答如何评估、监控和保证。监控系统包含基础设施、系统应用、存储服务监控报警三个核心部分。 基础设施监控涵盖系统和网络要素指标常用工具能监控关键指标报警策略由时间维度、报警级别和阈值设定组成。系统应用监控关注流量、耗时等核心指标有多种监控工具。存储服务监控除基础指标外还有特有指标。面试时要展现全局监控视角根据业务场景裁剪指标细节。 故障处理线上服务稳定性至关重要面试官常追问线上告警时核心研发的处理方式。故障处理能力是面试官看重的能力之一面试者应形成体系化的故障处理知识框架 。 系统高可用
高可用面试题引入给出电商平台系统架构面试题商品操作涉及多系统调用流量高峰时商品系统易扩容但依赖的促销和积分系统响应不及时导致线程阻塞引出如何处理该问题的思考此问题涉及高可用架构设计。雪崩现象与解决思路分析商品调用链条指出积分系统响应时间变长会使整体请求响应时间变长甚至宕机这就是雪崩现象即局部故障导致全局故障。解决系统可用性可从评估、检测和保证三方面着手进而引出降级和熔断机制。面试官常通过询问熔断和降级设计及项目实现情况来考察候选者。熔断机制原理与实现服务熔断机制参考保险丝原理当服务调用失败次数超过阈值后续请求不再调用该服务。在微服务架构中服务调用方为每个调用的服务维护有限状态机包含关闭、半关闭和打开三种状态。关闭状态下正常调用失败次数累计到阈值切换到打开打开状态下启动超时计时器超时后切换到半打开半打开状态下请求可打到后端服务成功次数达标后切换到关闭。实际工作中常使用Netflix的开源项目实现熔断功能但面试中可能考察不借助开源组件实现断路器功能的能力。降级设计原理与策略降级设计是在资源和访问量矛盾时放弃部分非核心功能或服务以保证系统可用性熔断是降级的一种手段。降级设计可从服务和功能两方面考虑。服务降级分读操作和写操作降级读操作降级到缓存无数据则返回默认值写操作先写缓存再异步写数据库。功能降级通过降级开关控制简化产品功能且降级设计一般通过参数化配置存储在配置中心高并发时开启开关实现系统降级。总结与思考题总结雪崩原因、服务熔断实现方式和降级策略。服务熔断是有限状态机关键在于状态转换服务降级是做取舍解决资源不足和访问量过大问题可降低系统一致性、裁剪非核心服务和简化产品功能。在架构设计涉及服务调用时要考虑熔断和降级方案同时还有服务冗余、负载均衡等多种高可用设计方案。布置思考题要求结合项目经历阐述降级策略。 高性能系统证明方法
证明系统高性能的方法高性能与业务紧密相关不同业务场景高性能的标准不同如游戏、直播、电商服务器支持的在线人数不同。在实际业务场景中需关注业务相关指标明确业务场景后要关注系统性能指标。性能指标 延迟和吞吐量是衡量软件系统常用指标。吞吐量反映单位时间处理请求能力延迟是客户端发送请求到接收响应的时间二者既互斥又不绝对互斥。通过性能压测绘制曲线系统优化要找延迟趋向最低、吞吐量趋向最高的点。TP指标指请求中99%的请求能达到的性能如TP99 10ms表示99%的请求在10ms内可得到响应。计算时将请求响应时间从小到大排序取99%对应的响应时间。TP指标相比性能均值更能反映系统真实情况避免异常值干扰。 全链路性能指标之请求链路详解 DNS解析用户输入URL后浏览器通过DNS域名解析查找IP地址对应性能指标是DNS解析时间。可通过DNS缓存、预解析增大域名TTL值提升解析性能。建立TCP连接HTTP基于TCP协议传输数据用TCP连接时间衡量浏览器与外部服务器建立请求连接的时间。服务器响应包含基础设施、数据库、系统应用性能指标。基础设施指标有CPU利用率、磁盘I/O、网络带宽、内存利用率等数据库指标有SQL查询时间、并发数、连接数、缓存命中率等系统应用指标与业务有关不同业务场景架构设计不同如To C系统常用同步RPC调用To B系统可用异步事件驱动模式后者吞吐量更高。白屏时间从用户输入URL到看到网页第一个视觉标签的时间可作为性能衡量指标优化手段包括减少文件加载体积、调整用户界面浏览行为。首屏时间用户输入URL后看到当前窗口完整页面的时间是重要衡量指标白屏时间和首屏时间越短用户体验越好。 查找系统瓶颈的步骤 设计阶段定义系统性能目标不同性能目标影响系统架构设计和成本设计阶段后调整架构成本高。开发阶段走查代码和业务流程评审应用程序源代码、环境参数、配置程序等整个调用流程和处理逻辑。测试阶段上线前进行全方面压力测试绘制吞吐量和延迟曲线找到最佳性能点并限流。若吞吐量未达预期定义延迟问题需端到端排查可使用相关命令和工具定位吞吐量问题要结合CPU使用率。 系统性能评估回答系统高性能问题初级和中级研发工程师可从吞吐量、延迟、TP99三个指标出发高级研发工程师还需了解全链路性能指标实际生产环境还有网络工程层面的性能优化指标可课下学习。要在脑海中建立请求链路蓝图熟悉各环节性能损耗。 高性能架构设计概述延续上一讲讲解如何设计高性能架构强调从前端请求到后端服务的全链路视角进行考量且初中级和高级研发工程师面试回答思路存在差异。前端优化环节 减少请求次数包括增加缓存控制让浏览器访问本地资源副本减少图像请求次数将多张图片拼成一张后用CSS定位显示减少脚本请求次数通过压缩文件减少传输大小和请求数。页面静态化将页面元素缓存到CDN节点如商品详情页静态化可减轻后端服务器压力。边缘计算因大数据处理需求大厂将计算能力置于靠近用户的CDN节点使其具备定制化计算能力涉及无服务器架构等概念面试中掌握可加分。 后端性能考量角度后端性能问题可从基础设施、网络、架构三个层面考量如网络层的网络专线、CDN优化架构层的动静分离、集群优化、数据隔离等多种方案。高级研发工程师的思考 明确系统指标设计高性能架构要清楚系统硬件性能指标例如在限定并发用户数如100万内的情况下保证系统tp9999%的请求响应时间为两秒。系统设计步骤架构师至少要有明确指标、保护系统并发数超限时保护系统并拒绝多余请求、提供优雅体验如服务器排队机制和提示信息、快速扩容出现流量压力时能快速增加承载能力这四个系统设计思考步骤。 高性能架构落地技术点 系统限流通过流量控制保证系统稳定性当并发压力超设计指标时拒绝新请求让用户排队。快速扩容存储额外计算资源用于应急同时要考虑IT成本和扩容速度确保在规定时间内完成扩容并达到性能指标。系统优化运用前后端优化技术点对系统进行持续优化性能设计要贯穿系统建设的需求、设计、研发、测试、上线、运行等各个阶段。 性能设计与面试思路 性能设计贯穿始终性能设计在系统建设各阶段都要考虑以便随时调整优化如今高性能架构设计已成为标准化应对流程。面试解答思路面试时先结合业务场景识别关键服务进行性能设计和测试再为非关键服务提供降级和熔断方案同时要注重培养思维能力学会拆解复杂问题。 设计完整架构
课程引入与场景概述回顾过往面试思路引出用电商预约抢购场景串联知识点进行架构设计题解答。以京东1499元抢购飞天茅台活动为例梳理出抢购系统的商品预约、等待抢购、商品抢购、订单支付四个阶段。商品预约阶段主要考察高并发场景下抢购资格的发放可基于Redis实现分布式锁。加锁时用SET命令设置键值和过期时间解锁时通过Lua脚本依据唯一标识判断客户端是否正确保证解锁操作原子性。但单机Redis实例存在故障风险需掌握基于Redis集群实现分布式锁以保证锁的可靠性。等待抢购阶段因用户频繁刷新商品详情页导致读请求量剧增若未做好流量控制易成系统性能瓶颈。解决思路包括页面静态化提前生成静态页面并存储于CDN节点使浏览器缓存页面资源服务端限流在商品详细页后端系统入口层对动态请求接口设置最大并发访问数量基于Nginx配置限流算法如限制单位时间内所有IP或单个IP的请求数量这需要提前掌握限流策略原理如令牌桶算法。商品抢购阶段用户提交订单时系统校验库存库存足够则扣减并生成订单。由于瞬时流量高采用消息队列暂存请求、提示排队后端异步处理。库存校验和扣减可基于数据库或缓存实现但数据库在高流量下性能不佳若用数据库需借助分布式锁优化并发操作且对锁的可靠性要求高故多选择基于缓存扣减库存但要考虑缓存单点问题和引入锁策略保证数据一致性。该阶段架构设计涉及流量消峰、扣减库存和分库分表三个技术考点。流量消峰通过消息队列异步化处理提单请求扣减库存要解决Redis单点及数据不一致问题分库分表通过对用户ID哈希取模将订单分配到多个存储节点提高并发能力。此外还需考虑抢购入口请求量大导致的带宽问题可从网络工程角度通过单独子域名绑定独立网络服务器解决涉及DNS设计和优化。订单支付阶段用户支付完成后支付平台回调系统接口更新订单状态架构系统通过异步通知处理非核心业务如积分累积、消息通知等可基于MQ实现异步操作。但要考虑服务异常导致的请求数据丢失问题借助可靠消息投递机制先本地存储消息再通过异步重试补偿如支付回调更新订单状态时插入消息再异步推送至其他系统。总结与思考总结各阶段注意点强调在商品预约阶段基于Redis实现分布式锁获取抢购资格等待抢购阶段进行页面静态化和服务端限流商品抢购阶段利用MQ同步转异步处理流量并解决消息队列及库存扣减相关问题订单支付阶段基于MQ通知并保证消息可靠性。同时留下思考问题面对用户只抢购不支付的恶意行为如何优化架构设计。 研发工程师成长路线与架构师目标
研发工程师成长路线从初级研发工程师进阶为中高级研发工程师再提升至架构师并寻求更高突破。多数研发工程师以成为架构师为目标但很多人在工作中缺乏参与架构设计的机会公司也不主动培养导致成长困难。架构师成长途径架构师多是在参与大项目、解决问题过程中形成知识体系和能力。若没有这种机会可先掌握架构师知识体系再通过实践检验逐步成为架构师。
架构师能力模型
能力组成由基础技术架构非功能性技术范畴、业务架构业务场景下对业务需求的抽象、开发技能落地架构的能力构成。能力要求在系统开发的需求分析阶段架构师要给出合理的业务架构需求分析抽象模型架构设计和选型阶段要考虑技术合理性制定方案架构落地阶段要指导研发并推进项目执行做好系统开发各环节的技术把控。能力对标以互联网大厂能力模型对标架构师需能覆盖领域子方向作为系统技术负责人把握系统的规划设计、落地和演进独当一面。
互联网分布式架构师知识体系
分布式存储 数据分片为解决数据水平扩展将数据分布到多个节点实现负载均衡常见分片规则有范围分片和哈希分片涉及不同分配算法。数据复制与副本数据复制存在同步和异步复制会产生副本保证数据可靠性和可用性但多个副本同步会产生一致性问题如强一致性、弱一致性、最终一致性等解决一致性问题涉及多种协议。主选举与分布式锁多个副本带来主选举和分布式锁问题解决锁的容错性如双主问题会用到租约机制。基础理论为衡量副本可用性和一致性引出分布式系统的基础理论如CP、BASE以及PACELC 。 分布式计算涉及并行计算如多线程、服务集群、分布式计算将任务分割到多个服务器并行计算、云计算分布式技术加虚拟化技术统称开发者利用云API开发应用并托管到云上三个概念。架构师要了解分布式领域计算模式如Hadoop中MapReduce设计思想以及Storm、Spark、Flink等流式计算框架的架构设计方案。面试系统架构师了解相关知识体系即可计算框架设计理念有参考价值。输入输出系统架构中的输入输出指系统间通信技术涉及网络通讯基础协议如TCP、UDP协议、网络IO模型以及连接复用、序列化、反序列化、RPC、MQ消息队列等应用知识。架构师要理解高性能原理掌握流量流转过程及应对方案包括网络设备、操作系统、应用系统、系统线程处理流量时涉及的技术和设计模式掌握分布式通信系统核心技术RBC和MQ。控制器可理解为系统架构中的调度系统包括流量调度和资源调度。流量调度涉及负载均衡、路由、熔断、降级、限流等流量控制方案策略资源调度是将流量调度迁移到服务器计算、存储、容器等资源上的调度架构师至少要掌握常用系统调度设计、调度算法和负载策略。
学习架构设计知识的思路
从熟知领域出发梳理核心知识脉络形成结构图将零散知识点补充到知识网络图谱上形成核心知识和扩展知识。养成对基础的判断力针对同一问题从不同方法、维度、角度分析对比提升工作中对技术的领悟力。 职场建议 - 面向职场老人 思考能力培养敏感的思考能力通过敏感驱动思考、学习和总结逐渐达到敏锐这需要大量练习。表达能力具备良好表达能力沟通时要会表达、敢表达且表达准确表达建立在充分思考基础上可学习结构化思维提升表达能力。经验积累做有价值的事要惊艳到自己超出他人预期以此拉开与他人差距。避免老油条心态不要成为职场老油条以免影响判断力要对格局、方法论等抽象概念有明确认知。面试认知以解释“什么是架构设计”为例面对不同面试官要有不同层次的回答体现对架构设计概念的深入理解。 职场建议 - 面向职场新人 规划与积累要有计划、有积累在追求公司价值的同时规划自身未来价值学习时间管理重视重要不紧急的事情。自我定位学会自我定位不要依赖他人定位同时善于归纳总结和思考。职业发展阶段了解技术人职场发展的三个阶段即“坐下不坐上”“坐下也坐上”“坐上不坐下” 并争取有新的感悟。
[本章完]
