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被怼到绝望的我,Java框架体系架构的知识,超详细

作者:互联网

前言

消息中间件作为分布式系统的重要成员,各大公司及开源均有许多解决方案。目前主流的开源解决方案包括RabbitMQ、RocketMQ、Kafka、ActiveMQ等。消息这个东西说简单也简单,说难也难。简单之处在于好用方便,接入简单使用简单,异步操作能够解耦系统间的依赖,同时失败后也能够追溯重试。难的地方在于,设计一套可以支撑业务的消息机制,并提供高可用架构,解决消息存储、消息重试、消息队列的负载均衡等一系列问题。然而难也不代表没有方法或者“套路”,熟悉一下原理与实现,多看几个框架的源码后多总结势必能找出一些共性。

消息框架大同小异,熟练掌握其原理、工作机制是必要的。就拿用的比较多的RocketMQ为引,来说说消息引擎的设计与实现。阿里的消息引擎经过了从Notify到Napoli、再到MetaQ三代的发展,现在已经非常成熟,在不同部门的代码中现在没准都还可以从代码里看到这一系列演进过程。当前的Apache RocketMQ 就是阿里将MetaQ项目捐赠给了Apache基金会,而内部还是沿用MetaQ的名称。

一、分布式架构学习路线图

据统计,人的阅读时间在20分钟以内是能够达到全身心投入的,顾文章单张篇幅以后会尽量缩短,但更新会尽量相应频繁一些。

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二、计算机软件发展历史

首先我们了解下计算机软件的发展历史,大概总结概括,分为c/s时代,web1.0时代和web2.0时代。

**c/s时代:**富客户端方案。卖软件可赚钱。例如 qq、影音、游戏。

**1.0时代:**主要是单向信息的发布,即信息门户—广大浏览器客户端 ,互联网内容是由少数编辑人员(或站长)定制的。

表是三大门户,新浪/网易/搜狐。新浪以新闻+广告为主,网易拓展游戏为主,搜狐延伸门户矩阵

**2.0时代:**注重用户的交互。每个人都是内容的供稿者。 RSS订阅扮演一个很重要的作用。

例如:博客、播客、维基、P2P下载、社区、分享服务

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时至今日,互联网的形式演变已经变成全员参与,老少皆宜的活动。因此,互联网相关的技术也是要求越来越高,参与人数的增加也让系统的负担越来越大。

三、技术架构演进史

以下为2017年天猫双11的交易指标。那么大的数据量,那么快的处理请求,显然单台机器,单个服务绝对是无法支撑的。

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那么怎么办呢,我们将原本单台部署,单台处理的服务,需要进行拆分以及部署到不同的服务器中去,使其用多台机器去处理,分担压力。但是我们又要保证系统的完整性。这就是分布式的设计。接下来我们看下服务架构的演进史。

架构演进一: 早期雏形

特征:应用程序主要做静态文件读取,返回内容给浏览器。

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**架构演进二: **数据库开发(LAMP特长)

特征:应用程序主要主要读取数据表值,填充html模块。业务逻辑简单,写sql

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架构演进三:  javaweb的雏形

特征:tomcat + servlet + jsp + mysql。一个war包打天下

项目结构:ssh/ssm三层结构。

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架构演进四:  javaweb的集群发展

特征:硬件机器的横向复制,对整个项目结构无影响。

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架构演进五:  javaweb的分布式发展

特征:将Service层单独分离出去,成为一个单独的项目jar。单独运行。Web服务器通过rpc框架,对分离出去的service进行调用。

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架构演进六:  javaweb的微服务发展

特征:从业务角度,细分业务为微服务,每一个微服务是一个完整的服务(从http请求到返回)。在微服务内部,将需要对外提供的接口,包装成rpc接口,对外部开放。

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集群与分布式的区别

我在面试的时候,发现很多同学会把集群和分布式混淆,其实他俩完全是两个东西

分布式:纵向拆分,一个业务分拆多个子业务,部署在不同的服务器上。主要是业务层面拆分,进行业务解耦,从而提高服务高可用以及高性能。
集群:横向复制,同一个业务,部署在多个服务器上,前面通过负载均衡,起到分担压力的作用。而且这些服务器中,即使有一两个宕机也不会影响到整体业务。

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本章主要讲了一下高性能架构的学习路线,以及技术演进史。接下来聊聊Alibaba百万年薪架构师必备技能——高性能架构学习路线(笔记):中间件、Nginx、缓存、ZK等等…看下方高性能架构进阶技能图…

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说明:以下全部所说的架构师必备技能之高性能架构学习路线及相关笔记:中间件、Nginx、缓存、ZK等等等,篇幅有限,很多都是截图展示,但是图片都是很高清的,可以清晰的看见其中的内容。

一、Zookeeper分布式环境指挥官

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1.1 zookeeper基础

ZooKeeper是一种分布式协调服务,用于管理大型主机。在分布式环境中协调和管理服务是一个复杂的过程。ZooKeeper通过其简单的架构和API解决了这个问题。ZooKeeper允许开发人员专注于核心应用程序逻辑,而不必担心应用程序的分布式特性。

1.2 分布式应用的优点

1.3 分布式应用的挑战

1.4 Zookeeper相关笔记

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二、Nginx高并发分流进阶实战

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2.1 nginx如何实现高并发

2.2 进程模型

2.3 事件模型

nginx是异步非阻塞的。

每进来一个request,会有一个worker进程去处理。但不是全程的处理,处理到什么程度呢?处理到可能发生阻塞的地方,比如向上游(后端)服务器转发request,并等待请求返回。那么,这个处理的worker不会这么傻等着,他会在发送完请求后,注册一个事件:“如果upstream返回了,告诉我一声,我再接着干”。于是他就休息去了。此时,如果再有request 进来,他就可以很快再按这种方式处理。而一旦上游服务器返回了,就会触发这个事件,worker才会来接手,这个request才会接着往下走。

web server的工作性质决定了每个request的大部份生命都是在网络传输中,实际上花费在server机器上的时间片不多。这是几个进程就解决高并发的秘密所在。

2.4 Nginx相关笔记

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三、rabbitMQ消息中间件

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3.1 rabbitMQ消息中间件相关笔记

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四、ActiveMQ消息中间件

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五、Kafka百万级吞吐实战

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kafka 最初是 LinkedIn 的一个内部基础设施系统。最初开发的起因是,LinkedIn 虽然有了数据库和其他系统可以用来存储数据,但是缺乏一个可以帮助处理持续数据流的组件。所以在设计理念上,开发者不想只是开发一个能够存储数据的系统,如关系数据库、Nosql 数据库、搜索引擎等等,更希望把数据看成一个持续变化和不断增长的流,并基于这样的想法构建出一个数据系统,一个数据架构。

Kafka外在表现很像消息系统,允许发布和订阅消息流,但是它和传统的消息系统有很大的差异,

Kafka 不仅仅是一个消息中间件,同时它是一个流平台,这个平台上可以发布和订阅数据流(Kafka 的流,有一个单独的包 Stream 的处理),并把它们保存起来,进行处理,这个是 Kafka 作者的设计理念。

5.1 Kafka百万级吞吐实战相关笔记

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六、Redis高性能缓存数据库

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6.1 Redis的数据结构和相关常用命令

6.2 Redis高性能缓存数据库相关笔记

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六、分布式系统常用技术及案例分析(PDF)

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本PDF分为三大部分,即分布式系统基础理论、分布式系统常用技术以及经典的分布式系统案例分析。

总结

一般像这样的大企业都有好几轮面试,所以自己一定要花点时间去收集整理一下公司的背景,公司的企业文化,俗话说「知己知彼百战不殆」,不要盲目的去面试,还有很多人关心怎么去跟HR谈薪资。

这边给大家一个建议,如果你的理想薪资是30K,你完全可以跟HR谈33~35K,而不是一下子就把自己的底牌暴露了出来,不过肯定不能说的这么直接,比如原来你的公司是25K,你可以跟HR讲原来的薪资是多少,你们这边能给到我的是多少?你说我这边希望可以有一个20%涨薪。

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标签:架构,绝望,Kafka,消息,key,分布式系统,Java,分布式
来源: https://blog.csdn.net/m0_56835488/article/details/116492995