极客时间-《左耳听风》文章笔记 + 个人思考

本文主要是介绍极客时间-《左耳听风》文章笔记 + 个人思考，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

极客时间-《左耳听风》文章笔记 + 个人思考

分布式架构
- 21 | 分布式系统架构的冰与火

分布式架构

21 | 分布式系统架构的冰与火

比较流行的高并发框架：

Node.js：是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，它使用事件驱动、非阻塞I/O模型，非常适合处理高并发请求。
Vert.x：是一个基于Java的轻量级、高性能、异步编程框架，它可以用于构建反应式、高并发的网络应用。
Spring Reactor：是一个基于Java的响应式编程框架，它使用Reactor模式来处理并发请求，支持异步、非阻塞编程。
Akka：是一个基于Java和Scala的异步、分布式、弹性编程框架，它使用Actor模型来处理并发请求，支持集群和负载均衡。
Golang：是一个基于Go语言的开源工程，它内置了并发支持，通过goroutine和channel来处理并发请求，支持高并发、高性能的应用开发。
Tornado：是一个基于Python的Web框架，它使用异步、非阻塞I/O模型，支持高并发请求，适合用于实时Web应用开发。
Django Channels：是一个基于Python的异步Web框架，它使用Channel分层设计，支持WebSocket、HTTP等多种协议，适合用于实时Web应用开发。

高并发架构：充分考虑高并发场景。系统在大量并发请求时，能够保持稳定、高效的运行。

横向扩展：设计系统时，尽量采用横向扩展（scale out）的方式，通过增加服务器实例来处理更多的请求，而不是通过增加单台服务器的处理能力（scale up）。这种方式可以提高系统的可扩展性，降低成本，并且当系统遇到瓶颈时，更容易定位和解决问题。
负载均衡：使用负载均衡器（如Nginx、HAProxy等）将请求分配到不同的服务器实例上，以充分利用服务器资源，提高系统的吞吐量。
异步处理：采用异步处理方式，将耗时较长的操作移动到后台任务队列中，以便前端请求能够快速响应。可以使用任务队列（如RabbitMQ、Kafka等）来实现异步处理。
缓存：使用缓存（如Redis、Memcached等）来存储热点数据，降低数据库负载，提高系统的响应速度。
分布式数据库：对于大型、高并发的系统，可以考虑使用分布式数据库（如MySQL Cluster、Cassandra等）来提高数据库的性能和可用性。
微服务架构：采用微服务架构（Microservices Architecture），将不同的功能模块拆分为独立的服务，便于独立开发、部署、扩展和维护。微服务架构可以提高系统的可扩展性、灵活性和可靠性。
弹性设计：设计系统时，要考虑到各种故障场景，并采取相应的措施，例如使用重试、限流、降级等策略，以确保系统在遇到故障时仍然能够继续运行。
监控与日志：建立完善的监控和日志系统，以便实时了解系统的运行状况，及时发现和解决问题。
自动化部署与测试：采用自动化部署和测试工具（如Ansible、Docker、Jenkins等），提高部署和测试的效率，确保系统的稳定性和可靠性。
容量规划：根据系统需求，对未来一段时间内的流量进行预测，并据此进行容量规划，以确保系统在高并发场景下仍然能够稳定运行。

异地多活架构：多个异地数据中心部署服务，确保系统高可用性、灾难恢复和扩展性方面的性能，减轻数据中心压力提供系统性能和可用性。