(1)高可用:通过搭建业务,数据库的热备架构,双主架构实现机架,机房,地区级别的容灾,当然还有两地三中心 等等模式,避免单点故障。 (2)高吞度:通过在业务架构设计中使用异步请求,缓存为王—增加缓存等方式增加系统整体的吞吐。 (3)可拓展:主要针对无状态的应用,使用微服务的方式,对业务进行解耦。
首先我们采用了分布式缓存架构,在缓存层集成了数据分片并将缓存通过哈希算法合理分片,之后再把缓存去切片化并进行存取。 分布式缓存架构 其次我们使用了独有的多级缓存方案也就是 L1、 Master 、Slave 三层缓存方案。 L1 是一个热度极高容量极小的缓存,我们称其为“极热缓存”,其特点是便于横向扩展。 假设L1 只有 ...
系统架构设计的质量直接决定了可用性的高低。 所有好的架构设计首要的原则并不是追求先进,而是合理性,要与企业的业务规模和发展趋势相匹配,任何一个企业,哪怕是现在看来规模非常大的企业,在一开始,其系统架构也应简单和清晰的,但随着业务范围不断扩充,业务规模不断扩大,系统渐进复杂和庞大,让所有系统都要高可用,...
首先我们采用了分布式缓存架构,在缓存层集成了数据分片并将缓存通过哈希算法合理分片,之后再把缓存去切片化并进行存取。 分布式缓存架构 其次我们使用了独有的多级缓存方案也就是 L1、 Master 、Slave 三层缓存方案。 L1 是一个热度极高容量极小的缓存,我们称其为“极热缓存”,其特点是便于横向扩展。 假设L1 只有 ...
分布式缓存架构 其次我们使用了独有的多级缓存方案也就是 L1、 Master 、Slave 三层缓存方案。 L1 是一个热度极高容量极小的缓存,我们称其为“极热缓存”,其特点是便于横向扩展。 假设L1 只有 200MB 缓存,我们使用 LRU 算法通过热度分析把访问最热的数据存储在 L1 中;之后的 Master 与 Slave 的缓存空间则是 ...
本文来自于51cto,文章设计及服务可用性方面,详细解析了微博短视频高可用、高并发架构设计中的问题与解决方案等内容。我们的业务场景主要是应对热门事件的流量暴涨,例如明星绯闻、爆炸性新闻等势必会让流量在短时间内急剧增长的事件。如何从架构上保证流量暴涨时整体平台的稳定性?如果只是简单地通过调整服务器规模解决,流量...