云架构师进阶攻略

一、架构的三个维度和六个层面

<span]一、架构的三个维度和六个层面

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1.1、三大架构

<span]1.1、三大架构

<span]在互联网时代，要做好一个合格的云架构师，需要熟悉三大架构。

第一个是IT架构，其实就是计算，网络，存储。这是云架构师的基本功，也是最传统的云架构师应该首先掌握的部分，良好设计的IT架构，可以降低CAPEX和OPEX，减轻运维的负担。数据中心，虚拟化，云平台，容器平台都属于IT架构的范畴。

<span]第一个是IT架构，其实就是计算，网络，存储。这是云架构师的基本功，也是最传统的云架构师应该首先掌握的部分，良好设计的IT架构，可以降低CAPEX和OPEX，减轻运维的负担。数据中心，虚拟化，云平台，容器平台都属于IT架构的范畴。

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第二个是应用架构，随着应用从传统应用向互联网应用转型，仅仅搞定资源层面的弹性还不够，常常会出现创建了大批机器，仍然撑不住高并发流量。因而基于微服务的互联网架构，越来越成为云架构师所必需的技能。良好设计的应用架构，可以实现快速迭代和高并发。数据库，缓存，消息队列等PaaS，以及基于SpringCloud和Dubbo的微服务框架，都属于应用架构的范畴。

<span]第二个是应用架构，随着应用从传统应用向互联网应用转型，仅仅搞定资源层面的弹性还不够，常常会出现创建了大批机器，仍然撑不住高并发流量。因而基于微服务的互联网架构，越来越成为云架构师所必需的技能。良好设计的应用架构，可以实现快速迭代和高并发。数据库，缓存，消息队列等PaaS，以及基于SpringCloud和Dubbo的微服务框架，都属于应用架构的范畴。

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第三个是数据架构，数据成为人工智能时代的核心资产，在做互联网化转型的同时，往往进行的也是数字化转型，并有战略的进行数据收集，这就需要云架构师同时又大数据思维。有意识的建设统一的数据平台，并给予数据进行数字化运营。搜索引擎，hadoop，Spark，人工智能都属于数据架构的范畴。

<span]第三个是数据架构，数据成为人工智能时代的核心资产，在做互联网化转型的同时，往往进行的也是数字化转型，并有战略的进行数据收集，这就需要云架构师同时又大数据思维。有意识的建设统一的数据平台，并给予数据进行数字化运营。搜索引擎，Hadoop，Spark，人工智能都属于数据架构的范畴。

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1.2、六个层面

<span]1.2、六个层面

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上面的三个维度是从人的角度出发的，如果从系统的角度出发，架构分六个层次。

<span]上面的三个维度是从人的角度出发的，如果从系统的角度出发，架构分六个层次。

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第一个层次是基础设施层，在数据中心里面，会有大量的机架，大量的服务器，并通过交换机和路由器将服务器连接起来，有的应用例如Oracle是需要部署在物理机上的。为了管理的方便，在物理机之上会部署虚拟化，例如Vmware，可以将对于物理机复杂的运维简化为虚拟机灵活的运维。虚拟化采取的运维方式多是由运维部门统一管理，当一个公司里面部门非常多的时候，往往要引入良好的租户管理，基于Quota和QoS的资源控制，基于VPC的网络规划等，实现从运维集中管理到租户自助使用模式的转换，托生于公有云的OpenStack在这方面做的是比较好的。随着应用架构越来越重要，对于标准化交付和弹性伸缩的需求越来越大，容器最为软件交付的集装箱，可以实现基于镜像的跨环境迁移，Kubernetes是容器管理平台的事实标准。

<span]第一个层次是基础设施层，在数据中心里面，会有大量的机架，大量的服务器，并通过交换机和路由器将服务器连接起来，有的应用例如Oracle是需要部署在物理机上的。为了管理的方便，在物理机之上会部署虚拟化，例如Vmware，可以将对于物理机复杂的运维简化为虚拟机灵活的运维。虚拟化采取的运维方式多是由运维部门统一管理，当一个公司里面部门非常多的时候，往往要引入良好的租户管理，基于Quota和QoS的资源控制，基于VPC的网络规划等，实现从运维集中管理到租户自助使用模式的转换，托生于公有云的OpenStack在这方面做的是比较好的。随着应用架构越来越重要，对于标准化交付和弹性伸缩的需求越来越大，容器最为软件交付的集装箱，可以实现基于镜像的跨环境迁移，Kubernetes是容器管理平台的事实标准。

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第二个层次是数据层，也即一个应用的中军大营，如果是传统应用，可能会使用Oracle，并使用大量的存储过程，有大量的表联合查询，成本也往往比较高。但是对于高并发的互联网应用，需要进行微服务的拆分，数据库实例会比较多，使用开源的Mysql是常见的选择，大量的存储过程和联合查询往往会使得微服务无法拆分，性能会比较差，因而需要放到应用层去做复杂的业务逻辑，数据库表和索引的设计非常重要。当并发量比较大的时候，需要实现横向扩展，就需要基于分布式数据库，也是需要基于单库良好的表和索引设计。对于结构比较灵活的数据，可以使用MongoDB数据库，横向扩展能力比较好。对于大量的联合查询需求，可以使用ElasticSearch之类的搜索引擎来做，速度快，更加灵活。

<span]第二个层次是数据层，也即一个应用的中军大营，如果是传统应用，可能会使用Oracle，并使用大量的存储过程，有大量的表联合查询，成本也往往比较高。但是对于高并发的互联网应用，需要进行微服务的拆分，数据库实例会比较多，使用开源的Mysql是常见的选择，大量的存储过程和联合查询往往会使得微服务无法拆分，性能会比较差，因而需要放到应用层去做复杂的业务逻辑，数据库表和索引的设计非常重要。当并发量比较大的时候，需要实现横向扩展，就需要基于分布式数据库，也是需要基于单库良好的表和索引设计。对于结构比较灵活的数据，可以使用MongoDB数据库，横向扩展能力比较好。对于大量的联合查询需求，可以使用ElasticSearch之类的搜索引擎来做，速度快，更加灵活。

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第三个层次是中间件层，因为数据库层往往需要保证数据的不丢失以及一些事务，因而并发性能不可能非常大，所以我们经常说，数据库是中军大营，不能所有的请求都到这里来，因而需要一层缓存层，用来拦截大部分的热点请求。Memcached适合做简单的key-value存储，内存使用率比较高，而且由于是多核处理，对于比较大的数据，性能较好。但是缺点也比较明显，Memcached严格来讲没有集群机制，横向扩展完全靠客户端来实现。另外Memcached无法持久化，一旦挂了数据就都丢失了，如果想实现高可用，也是需要客户端进行双写才可以。Redis的数据结构比较丰富，提供持久化的功能，提供成熟的主备同步，故障切换的功能，从而保证了高可用性。另外微服务拆分以后，有时候处理一个订单要经过非常多的服务，处理过程会比较慢，这个时候需要使用消息队列，让服务之间的调用变成对于消息的订阅，实现异步处理。RabbitMQ和Kafka是常用的消息队列，当事件比较重要的时候，会结合数据库实现可靠消息队列。

<span]第三个层次是中间件层，因为数据库层往往需要保证数据的不丢失以及一些事务，因而并发性能不可能非常大，所以我们经常说，数据库是中军大营，不能所有的请求都到这里来，因而需要一层缓存层，用来拦截大部分的热点请求。Memcached适合做简单的key-value存储，内存使用率比较高，而且由于是多核处理，对于比较大的数据，性能较好。但是缺点也比较明显，Memcached严格来讲没有集群机制，横向扩展完全靠客户端来实现。另外Memcached无法持久化，一旦挂了数据就都丢失了，如果想实现高可用，也是需要客户端进行双写才可以。Redis的数据结构比较丰富，提供持久化的功能，提供成熟的主备同步，故障切换的功能，从而保证了高可用性。另外微服务拆分以后，有时候处理一个订单要经过非常多的服务，处理过程会比较慢，这个时候需要使用消息队列，让服务之间的调用变成对于消息的订阅，实现异步处理。RabbitMQ和Kafka是常用的消息队列，当事件比较重要的时候，会结合数据库实现可靠消息队列。

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第四个层次是基础服务层，有的时候成为中台层，将通用的能力抽象为服务对外提供原子化接口。这样上层可以根据业务需求，通过灵活的组合这些原子化接口，灵活的应对业务需求的变化，实现能力的复用，以及数据的统一管理，例如用户数据，支付数据，不会分散到各个应用中。另外基础服务层称为应用和数据库和缓存的一个分界线，不应该所有的应用都直接连数据库，一旦出现分库分表，数据库迁移，缓存选型改变等，影响面会非常大，几乎无法执行。如果将这些底层的变更拦截在基础服务层，上层仅仅使用基础服务层的接口，这样底层的变化会对上层透明，可以逐步演进。

<span]第四个层次是基础服务层，有的时候成为中台层，将通用的能力抽象为服务对外提供原子化接口。这样上层可以根据业务需求，通过灵活的组合这些原子化接口，灵活的应对业务需求的变化，实现能力的复用，以及数据的统一管理，例如用户数据，支付数据，不会分散到各个应用中。另外基础服务层称为应用和数据库和缓存的一个分界线，不应该所有的应用都直接连数据库，一旦出现分库分表，数据库迁移，缓存选型改变等，影响面会非常大，几乎无法执行。如果将这些底层的变更拦截在基础服务层，上层仅仅使用基础服务层的接口，这样底层的变化会对上层透明，可以逐步演进。

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第五个层次是业务服务层，或者组合服务层，大部分的业务逻辑都是在这个层面实现，业务逻辑比较面向用户，因而会经常改变，所以需要组合基础服务的接口进行实现。在这一层，会经常进行服务的拆分，实现开发独立，上线独立，扩容独立，容灾降级独立。微服务的拆分不应该是一个运动，而应该是一个遇到耦合痛点的时候，不断解决，不断演进的一个过程。微服务拆分之后，有时候需要通过分布式事务，保证多个操作的原子性，也是在组合服务层来实现的。

<span]第五个层次是业务服务层，或者组合服务层，大部分的业务逻辑都是在这个层面实现，业务逻辑比较面向用户，因而会经常改变，所以需要组合基础服务的接口进行实现。在这一层，会经常进行服务的拆分，实现开发独立，上线独立，扩容独立，容灾降级独立。微服务的拆分不应该是一个运动，而应该是一个遇到耦合痛点的时候，不断解决，不断演进的一个过程。微服务拆分之后，有时候需要通过分布式事务，保证多个操作的原子性，也是在组合服务层来实现的。

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第六个层次是用户接口层，也即对终端客户呈现出来的界面和APP，但是却不仅仅是界面这么简单。这一层有时候称为接入层。在这一层，动态资源和静态资源应该分离，静态资源应该在接入层做缓存，使用CDN进行缓存。也应该UI和API分离，界面应该通过组合API进行数据拼装。API会通过统一的API网关进行统一的管理和治理，一方面后端组合服务层的拆分对APP是透明的，一方面当并发量比较大的时候，可以在这一层实现限流和降级。

<span]第六个层次是用户接口层，也即对终端客户呈现出来的界面和APP，但是却不仅仅是界面这么简单。这一层有时候称为接入层。在这一层，动态资源和静态资源应该分离，静态资源应该在接入层做缓存，使用CDN进行缓存。也应该UI和API分离，界面应该通过组合API进行数据拼装。API会通过统一的API网关进行统一的管理和治理，一方面后端组合服务层的拆分对APP是透明的，一方面当并发量比较大的时候，可以在这一层实现限流和降级。

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为了支撑这六个层次，在上图的左侧是一些公共能力。

<span]为了支撑这六个层次，在上图的左侧是一些公共能力。

<span]·      持续集成和持续发布是保证微服务拆分过程中的快速迭代，以及变更后保证功能不变的，不引入新的Bug。

·]·]·      大数据和人工智能是通过收集各个层面的数据，例如用户访问数据，用户下单数据，客服询问数据等，结合统一的中台，对数据进行分析，实现智能推荐。

·]·]

作为一个云架构师还是很复杂的，千里之行，始于足下，让我们慢慢来。

<span]作为一个云架构师还是很复杂的，千里之行，始于足下，让我们慢慢来。

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二、了解云计算的历史演进与基本原理

<span]二、了解云计算的历史演进与基本原理

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在一头扎进云计算的汪洋大海之前，我们应该先有一个全貌的了解，有人说了解一个知识的起点，就是了解他的历史，也就是知道他是如何一步一步到今天的，这样如此庞大的一个体系，其实是逐步加进来的，这样的知识体系对我们来说，就不是一个冷冰冰的知识网，而是一个有血有肉的人，我们只要沿着演进的线索，一步一步摸清楚他的脾气就可以了。

<span]在一头扎进云计算的汪洋大海之前，我们应该先有一个全貌的了解，有人说了解一个知识的起点，就是了解他的历史，也就是知道他是如何一步一步到今天的，这样如此庞大的一个体系，其实是逐步加进来的，这样的知识体系对我们来说，就不是一个冷冰冰的知识网，而是一个有血有肉的人，我们只要沿着演进的线索，一步一步摸清楚他的脾气就可以了。

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如何把云计算讲的通俗易懂，我本人思考了半天，最终写下了下面这篇文章。

<span]如何把云计算讲的通俗易懂，我本人思考了半天，最终写下了下面这篇文章。

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终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了！

<span]终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了！

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在这里，我把核心的要点在这里写一下：

<span]在这里，我把核心的要点在这里写一下：

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第一：云计算的本质是实现从资源到架构的全面弹性。所谓的弹性就是时间灵活性和空间灵活性，也即想什么时候要就什么时候要，想要多少就要多少。

<span]第一：云计算的本质是实现从资源到架构的全面弹性。所谓的弹性就是时间灵活性和空间灵活性，也即想什么时候要就什么时候要，想要多少就要多少。

<span]资源层面的弹性也即实现计算、网络、存储资源的弹性。这个过程经历了从物理机，到虚拟化，到云计算的一个演进过程。

]]架构层面的弹性也即实现通用应用和自有应用的弹性扩展。对于通用的应用，多集成为PaaS平台。对于自己的应用，通过基于脚本的Puppet, Chef, Ansible到基于容器镜像的容器平台CaaS。

]]第二：大数据包含数据的收集，数据的传输，数据的存储，数据的处理和分析，数据的检索和挖掘等几个过程。

]]当数据量很小时，很少的几台机器就能解决。慢慢的，当数据量越来越大，最牛的服务器都解决不了问题时，怎么办呢？这时就要聚合多台机器的力量，大家齐心协力一起把这个事搞定，众人拾柴火焰高。

]]第三：人工智能经历了基于专家系统的计划经济，基于统计的宏观调控，基于神经网络的微观经济学三个阶段。

]]三、开源软件是进阶的利器

]]架构师除了要掌握大的架构和理论之外，指导落地也是必备的技能，所谓既要懂设计模式，也要懂代码。那从哪里去学习这些良好的，有借鉴意义的，可以落地的架构实践呢？

]]这个世界上还是有很多有情怀的大牛的，尤其是程序员里面，他们喜欢做一件什么事情呢？开源。很多软件都是有闭源就有开源，源就是源代码。当某个软件做的好，所有人都爱用，这个软件的代码呢，我封闭起来只有我公司知道，其他人不知道，如果其他人想用这个软件，就要付我钱，这就叫闭源。但是世界上总有一些大牛看不惯钱都让一家赚了去。大牛们觉得，这个技术你会我也会，你能开发出来，我也能，我开发出来就是不收钱，把代码拿出来分享给大家，全世界谁用都可以，所有的人都可以享受到好处，这个叫做开源。

]]非常建议大家了解，深入研究，甚至参与贡献开源软件，因为收益匪浅。

]]第一：通过开源软件，我们可以了解大牛们的架构原则，设计模式。

]]其实咱们平时的工作中，是很难碰到大牛的，他可能是你渴望而不可及的公司的员工，甚至在国外，你要想进这种公司，不刷个几年题目，面试个N轮是进不去的。即便进去了，他可能是公司的高层，每天很忙，不怎么见得到他，就算当面讨教，时间也不会很长，很难深入交流。也有的大牛会选择自主创业，或者是自由职业者，神龙见首不见尾，到了大公司都见不到。

]]但是感谢互联网和开源社区，将大牛们拉到了我们身边，你可以订阅邮件组，可以加入讨论群，可以看到大牛们的设计，看到很多人的评论，提问，还有大牛的回答，可以看到大牛的设计也不是一蹴而就完美的，看到逐渐演进的过程，等等。这些都是能够帮助我们快速提升水平的地方，有的时候，拿到一篇设计，都要查资料看半天，一开始都可能好多的术语都看不懂，没关系肯下他，当你看blueprints越来越顺畅的时候，你就进步了。

]]第二：通过开源软件，我们可以学习到代码级的落地实践。

]]有时候我们能看到很多大牛写的书和文章，也能看到很多理论的书籍，但是存在一个问题是，理论都懂，但是还是做不好架构。这是因为没有看到代码，所有的理论都是空中楼阁，当你到了具体的代码设计层面，那些学会的设计模式，无法转化为你自己的实践。

]]好在开源软件的代码都是公开的，凝结了大牛的心血，也能够看到大牛在具体落地时候的取舍，一切那么真实，看得见，摸得着。通过代码进行学习，配合理论知识，更容易获得第一手的经验，并且在自己做设计和写代码的时候，马上能够映射到可以参考的场景，让我们在做自己的系统的时候，少走弯路。

]]第三：通过开源软件，我们可以加入社区，和其他技术人员在同一背景下共同进步

]]大牛我们往往不容易接触到，正面讨论技术问题的时间更是难能可贵，但是没有关系，开源软件构建了一个社区，大家可以在一起讨论，你是怎么理解的，别人是怎么理解的，越讨论越交流，越明晰，有时候和比你经验稍微丰富一点的技术人员交流，可能比直接和大牛对话更加有直接作用。大牛的话可能让你消化半天，依然不知所云，大牛可能觉得很多普通人觉得的难点是显而易见的，不屑去解释。但是社区里面的技术人员，可能和你一样慢慢进步过来的，知道哪些点是当年自己困惑的，如果踩过这一个个的坑，他们一点拨，你就会豁然开朗。

]]而且每个人遇到的具体情况不同，从事的行业不同，客户的需求不同，因而软件设计的时候考虑的因素不同，大牛是牛，但是不一定能够遇到和你一样的场景，但是社区里面，有你的同行业的，背景相近的技术人员，你们可以讨论出符合你们特定场景的解决方案。

]]第四：通过开源软件，我们作为个人，比较容易找到工作

]]我们面试的时候，常常遇到的问题是，怎么能够把在原来工作中自己的贡献，理解，设计，技术能力。其实我发现很多程序员不能很好的做的这一点，所以造成很多人面试很吃亏。原因之一是背景信息不对称，例如原来面临的业务上很难的问题，面试官由于不理解背景，而且短时间解释不清楚，而轻视候选人的水平，我也遇到过很多面试官才听了几分钟，就会说，这不挺简单的，你这样这样不就行了，然后彻底否定你们一个团队忙了三年的事情。原因之二是很多有能力的程序员不会表达，导致真正写代码的说不明白，可能原来在公司里面一个绩效非常好，一个绩效非常差，但是到了面试官那里就拉平了。原因之三是新的公司不能确定你在上家公司做的工作，到这一家都能用的，例如你做的工作有30%是和具体业务场景相关的，70%是通用技术，可能下家公司只会为你的通用技术部分买单。

]]开源软件的好处就是，参与的人所掌握的技能都是通的，而且大家在同一个上下文里面对话，面试官和候选人之间的信息差比较少。掌握某个开源软件有多难，不用候选人自己说，大家心里都有数。

]]对于很多技术能力强，但是表达能力较弱的极少数人员来讲，talk is cheap, show me the code，代码呈上去，就能够表现出实力来了，而且面试官也不需要根据短短的半个小时了解一个人，可以做很多背景调查。

]]另外由于掌握的技术的通用的，你到下一家公司，马上就能够上手，几乎不需要预热时间，对于双方都有好处。

]]第五：通过开源软件，我们作为招聘方，比较容易招到相应人员。

]]如果在创业公司待过的朋友会了解到创业公司招人很难，人员流失很快，而且创业公司往往对于开发进度要求很快，因为大家都在抢时间。因而开源软件对于招聘方来讲，也是好消息。首先创业公司没办法像大公司一样，弄这么多的技术大牛，自己完全落地一套自己的体系，使用开源软件快速搭建一套平台先上线是最好的选择。其次使用开源软件，会使得招聘相对容易，市场上火的开源软件会有大批的从业者，参与各种论坛和社区，比较容易挖到人。最后，开源软件的使用使得新人来了之后没有预热时间，来了就上手，保证开发速度。

]]那如何快速上手一款开源软件呢？我写了一篇文章

]]如何快速上手一款开源软件

]]在这篇文章中，我总结了九个步骤。

]]·      一、手动安装起来，一定要手动

·]·]·      三、读文档，读所有的官方文档，记不住，看不懂也要读下来

·]·]·      五、看一本源码分析的书，会让你的源码阅读之旅事半功倍

·]·]·      七、编译并Debug源代码

·]·]·      九、大量的运维实践经验和面向真实场景的定制开发

]]所以做一个云架构师，一定不能脱离代码，反而要不断的拥抱开源软件。

]]四、了解Linux基础知识

]]作为一个云架构师，首要的一点，就是要熟悉Linux的基础知识，基本原理了。

说到操作系统，一般有三个维度，一个是桌面操作系统，一个是移动操作系统，一个是服务器操作系统。

<span]说到操作系统，一般有三个维度，一个是桌面操作系统，一个是移动操作系统，一个是服务器操作系统。

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当然因为办公的原因，平时使用windows的比较多，所以在学校里，很多同学接触到的操作系统基本上都是Windows，但是一旦从事计算机行业，就一定要跨过Linux这道坎。

<span]当然因为办公的原因，平时使用windows的比较多，所以在学校里，很多同学接触到的操作系统基本上都是Windows，但是一旦从事计算机行业，就一定要跨过Linux这道坎。

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根据今年W3Techs的统计，对于服务器端，Unix-Like]根据今年W3Techs的统计，对于服务器端，Unix-Like]            

]]从这个统计可以看出，随着云计算的发展，软件SaaS化，服务化，甚至微服务化，大部分的计算都是在服务端做的，因而要成为云架构师，就必须懂Linux。

]]随着移动互联网的发展，客户端基本上以Android和iOS为主，下图是Gartner的统计。Android是基于Linux内核的。因而客户端也进入了Linux阵营，很多智能终端，智能设备等开发职位，都需要懂Linux的人员。

]]学习Linux主要包含两部分，一个是怎么用，一个是怎么编程，背后原理是什么。

]]对于怎么用，上手的话，推荐《鸟哥的Linux私房菜》，按着这个手册，就能够学会基本的Linux的使用，如果再深入一点，推荐《Linux系统管理技术手册》，砖头厚的一本书，是Linux运维手边必备。

]]对于怎么编程，上手的话，推荐《UNIX环境高级编程》，有代码，有介绍，有原理，如果对内核的原理感兴趣，推荐《深入理解LINUX内核》。

]]Linux的架构如下图

]]我们知道，一台物理机上有很多的硬件，最重要的是CPU，内存，硬盘，网络，但是一个物理机上要跑很多的程序，这些资源应该给谁用呢？当然是大家轮着用，谁也别独占，谁也别饿死。为了完成这件事情，操作系统的内核就起到了大管家的作用，将硬件资源分配给不同的用户程序使用，并且在适当的时间将资源拿回来，再分配给其他的用户进程，这个过程称为调度。

]]操作系统的功能之一是系统调用

]]当用户程序想请求资源的时候，需要调用操作系统的系统调用接口，这是内核和用户态程序的分界线，就像你要打车，要通过打车软件的界面，下发打车指令一样，这样打车软件才会给你调度一辆车。

]]操作系统的功能之二是进程管理

]]当一个用户进程运行的时候，内核为他分配的资源，总要有一个数据结构保存，哪些资源分配给了这个进程。分配给这个进程的资源往往包括打开的文件，内存空间等。

]]操作系统的功能之三是内存管理

]]每个进程有独立的内存空间，内存空间是进程用来存放数据的，就像一间一间的仓库。为了进程使用方便，每个进程内存空间，在进程的角度来看都是独立的，也即都是从0号仓库，1号仓库，一直到N号仓库，都是独享的。但是从操作系统内核的角度来看，当然不可能独享，而是大家共享，M号仓库只有一个，你用他就不能用，这就需要一个仓库调度系统，将用户进程的仓库号和实际使用的仓库号对应起来，例如进程1的10号仓库，对应到真实的仓库是110号，进程2的20号仓库，对应到真实的仓库是120号。

]]操作系统功能之四是文件系统

]]对于Linux来讲，很多东西都是文件，例如进程号回对应一个文件，建立一个网络连接也对应一个文件。文件系统多种多样，为了能够统一适配，有一个虚拟文件系统的中间层VFS。

]]操作系统功能之五是设备管理

]]设备分两种，一种是块设备，一种是字符设备，例如硬盘就是块设备，可以格式化为文件系统，再如鼠标和键盘的输入输出是字符设备。

]]操作系统功能之六是网络管理

]]其实对于Linux来讲，网络也是基于设备和文件系统的，但是由于网络有自己的协议栈，要遵循TCP/IP协议栈标准。

]]            

对于Linux的基础知识方面，我写了几篇文章如下。

<span]对于Linux的基础知识方面，我写了几篇文章如下。

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图说Linux进程

<span]图说Linux进程

<span]图说Linux进程之二

图说Linux进程之三

<span]图说Linux进程之三

<span]图解Linux文件系统

图解Linux系统调用

<span]图解Linux系统调用

<span]Linux的虚拟文件系统VFS

图解Linux的Socket

<span]图解Linux的Socket

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五、了解数据中心和网络基础知识

<span]五、了解数据中心和网络基础知识

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云平台当然会部署在数据中心里面，由于数据中心里面的硬件设备也是非常专业的，因而很多地方机房部门和云计算部门是两个部门，但是作为一个云架构师，需要和机房部门进行沟通，因而需要一定的数据中心知识，在数据中心里面，最难搞定的是网络，因而这里面网络知识是重中之重。

<span]云平台当然会部署在数据中心里面，由于数据中心里面的硬件设备也是非常专业的，因而很多地方机房部门和云计算部门是两个部门，但是作为一个云架构师，需要和机房部门进行沟通，因而需要一定的数据中心知识，在数据中心里面，最难搞定的是网络，因而这里面网络知识是重中之重。

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下面这个图是一个典型的数据中心图。

<span]下面这个图是一个典型的数据中心图。

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最外层是Internet]最外层是Internet]

第一层core]第一层core]

·]·]·      Available Zone之间的通信提供

·]·]·      提供Intrusion Prevention Services

·]·]·      提供Tier 1 Load Balancer

]]第二层也即每个AZ的最上层，我们称为Aggregation layer。

第三层是access]第三层是access]这是一个典型的三层网络结构，也即接入层、汇聚层、核心层三层。

对于数据中心，我写了几篇文章

<span]对于数据中心，我写了几篇文章

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数据中心长啥样？

<span]数据中心长啥样？

<span]高可用性的几个级别

当客户在说要安全的时候，客户在想什么？

<span]当客户在说要安全的时候，客户在想什么？

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除了数据中心以外，哪怕是做应用架构，对于网络的了解也是必须的。

<span]除了数据中心以外，哪怕是做应用架构，对于网络的了解也是必须的。

<span]云架构说到底是分布式架构，既然是分布式，就是去中心化的，因而就需要系统之间通过网络进行互通，因而网络是作为大规模系统架构绕不过去的一个坎。

对于网络的基本原理，推荐书籍《计算机网络-严伟与潘爱民译》，《计算机网络：自顶向下方法》。

<span]对于网络的基本原理，推荐书籍《计算机网络-严伟与潘爱民译》，《计算机网络：自顶向下方法》。

<span]对于TCP/IP协议栈的了解，推荐书籍《TCP/IP详解》，《The TCP/IP Guide》

对于网络程序设计，推荐书籍《UNIX网络编程》

<span]对于网络程序设计，推荐书籍《UNIX网络编程》

<span]如果你想了解网络协议栈的实现，推荐书籍《深入理解LINUX网络内幕》

这里还自我推荐一下本人写的极客时间专栏《趣谈网络协议》。

<span]这里还自我推荐一下本人写的极客时间专栏《趣谈网络协议》。

<span]极客时间《趣谈网络协议》：小说一样的网络协议入门课

]]其中有个综合场景，串起来所有的网络协议。

用双十一的故事串起碎片的网络协议（下）

<span]用双十一的故事串起碎片的网络协议（下）

<span]用双十一的故事串起碎片的网络协议（中）

用双十一的故事串起碎片的网络协议（上）

<span]用双十一的故事串起碎片的网络协议（上）

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六、基于KVM了解计算虚拟化

<span]六、基于KVM了解计算虚拟化

<span]当物理机搭建完毕之后，接下来就是基于物理机上面搭建虚拟机了。

]]没有了解虚拟机的同学，可以在自己的笔记本电脑上用VirtualBox或者Vmware创建虚拟机，你会发现，很容易就能在物理机的操作系统之内再安装多个操作系统，通过这种方式，你可以很方便的在windows办公系统之内安装一个Linux系统。从而保持LInux系统的持续学习。

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前面讲linux操作系统的时候，说到操作系统，就是整个系统的管家。应用程序要申请资源，都需要通过操作系统的系统调用接口，向操作系统内核申请将CPU，内存，网络，硬盘等资源分配给他。

<span]前面讲linux操作系统的时候，说到操作系统，就是整个系统的管家。应用程序要申请资源，都需要通过操作系统的系统调用接口，向操作系统内核申请将CPU，内存，网络，硬盘等资源分配给他。

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这时候你会发现，虚拟机也是物理机上的一个普通进程，当虚拟机内部的应用程序申请资源的时候，需要向虚拟机的操作系统请求。然而虚拟机的操作系统自己本身也没有权限操作资源，因而又需要像物理机的操作系统申请资源。这中间要多一次翻译的工作，完成这件事情的称为虚拟化软件。例如上面说的VirtualBox和Vmware都是虚拟化软件。

<span]这时候你会发现，虚拟机也是物理机上的一个普通进程，当虚拟机内部的应用程序申请资源的时候，需要向虚拟机的操作系统请求。然而虚拟机的操作系统自己本身也没有权限操作资源，因而又需要像物理机的操作系统申请资源。这中间要多一次翻译的工作，完成这件事情的称为虚拟化软件。例如上面说的VirtualBox和Vmware都是虚拟化软件。

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但是多一层翻译，就多一层性能损耗，如果虚拟机里面的每一个操作都要翻译，都不能直接操作硬件，性能就会差很多，简直没办法用，于是就出现了上图中的硬件辅助虚拟化，也即通过硬件的特殊配置，例如VT-x和VT-d等，让虚拟机里面的操作系统知道，他不是一个原生的操作系统了，是一个虚拟机的操作系统，不能按照原来的模式操作资源了，而是通过特殊的驱动以硬件辅助的方式抄近道操作物理资源。

<span]但是多一层翻译，就多一层性能损耗，如果虚拟机里面的每一个操作都要翻译，都不能直接操作硬件，性能就会差很多，简直没办法用，于是就出现了上图中的硬件辅助虚拟化，也即通过硬件的特殊配置，例如VT-x和VT-d等，让虚拟机里面的操作系统知道，他不是一个原生的操作系统了，是一个虚拟机的操作系统，不能按照原来的模式操作资源了，而是通过特殊的驱动以硬件辅助的方式抄近道操作物理资源。

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刚才说的是桌面虚拟化，也就是在你的笔记本电脑上，在数据中心里面，也可以使用Vmware进行虚拟化，但是价格比较贵，如果规模比较大，会采取开源的虚拟化软件qemu-kvm。

<span]刚才说的是桌面虚拟化，也就是在你的笔记本电脑上，在数据中心里面，也可以使用Vmware进行虚拟化，但是价格比较贵，如果规模比较大，会采取开源的虚拟化软件qemu-kvm。

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对于qemu-kvm来说，和上面的原理是一样的，其中qemu的emu是emulator的意思，也即模拟器，就是翻译的意思。KVM是一个可以使用CPU的硬件辅助虚拟化的方式，而网络和存储的，需要通过特殊的virtio的方式，提供高性能的设备虚拟化功能。

<span]对于qemu-kvm来说，和上面的原理是一样的，其中qemu的emu是emulator的意思，也即模拟器，就是翻译的意思。KVM是一个可以使用CPU的硬件辅助虚拟化的方式，而网络和存储的，需要通过特殊的virtio的方式，提供高性能的设备虚拟化功能。

<span]要了解虚拟化的基本原理，推荐书籍《系统虚拟化——原理与实现》

要了解KVM，推荐两本书籍《KVM]要了解KVM，推荐两本书籍《KVM]另外KVM和qemu的官方文档也是必须要看的，还有Redhat的官网很多文章非常值得学习。

对于虚拟化方面，我写了以下的文章。

<span]对于虚拟化方面，我写了以下的文章。

<span]我是虚拟机内核我困惑？！

Qemu，KVM，Virsh傻傻的分不清

<span]Qemu，KVM，Virsh傻傻的分不清

<span]裸用KVM创建虚拟机，体验virtualbox为你做的10件事情

KVM虚拟机镜像那点儿事，qcow2六大功能，内部快照和外部快照有啥区别？

<span]KVM虚拟机镜像那点儿事，qcow2六大功能，内部快照和外部快照有啥区别？

<span]KVM半虚拟化设备virtio及性能调优最佳实践

我的虚拟机挂了！怎么把镜像里面的数据找回来？

<span]我的虚拟机挂了！怎么把镜像里面的数据找回来？

<span]不仅Docker有镜像，KVM也有多种方式操作镜像

]]七、基于Openvswitch了解网络虚拟化

]]当虚拟机创建出来了，最主要的诉求就是要能上网，他能访问到网上的资源，如果虚拟机里面部署一个网站，也希望别人能够访问到他。

这一方面依赖于qemu-KVM的网络虚拟化，将网络包从虚拟机里面传播到虚拟机外面，这需要物理机内核转换一把，形成虚拟机内部的网卡和虚拟机外部的虚拟网卡。

<span]这一方面依赖于qemu-KVM的网络虚拟化，将网络包从虚拟机里面传播到虚拟机外面，这需要物理机内核转换一把，形成虚拟机内部的网卡和虚拟机外部的虚拟网卡。

<span]            

另外一方面就是虚拟机的网络如何能够连接到物理网络里面。物理网络常常称为underlay]另外一方面就是虚拟机的网络如何能够连接到物理网络里面。物理网络常常称为underlay]            

Openvswitch会有一个内核驱动，监听物理网卡，可以将物理网卡上收到的包拿进来。虚拟机创建出来的外部的虚拟网卡也可以添加到Openvswitch上，而Openvswitch可以设定各种的网络包处理策略，将网络包在虚拟机和物理机之间进行传递，从而实现了网络虚拟化。

<span]Openvswitch会有一个内核驱动，监听物理网卡，可以将物理网卡上收到的包拿进来。虚拟机创建出来的外部的虚拟网卡也可以添加到Openvswitch上，而Openvswitch可以设定各种的网络包处理策略，将网络包在虚拟机和物理机之间进行传递，从而实现了网络虚拟化。

<span]             

对于Openvswitch，我主要是通过官方文档进行研究，写下了这个系列。

八、基于OpenStack了解云平台
]对于Openvswitch，我主要是通过官方文档进行研究，写下了这个系列。八、基于OpenStack了解云平台
]对于数据架构的部分，其实经历了三个过程，分别是Hadoop Map-Reduce 1.0，基于Yarn的Map-Reduce 2.0, 还有Spark。

如下图是Map-Reduce]如下图是Map-Reduce]

]]Map-Reduce的过程将一个大任务，split称为多个Map Task，分散到多台机器并行处理，将处理的结果保存到本地，第二个阶段，Reduce Task将中间结果拷贝过来，将结果集中处理，取得最终结果。

在Map-Reduce]在Map-Reduce]每个任务启动的时候，专门启动一个Application Master，管理任务的调度，他是知道Map和Reduce的。这就是Map-Reduce 2.0如下图。

]]            

这里Yarn相当于外包公司的老板，所有的员工都是worker，都是他的资源，外包公司的老板是不清楚接的每一个项目的。

<span]这里Yarn相当于外包公司的老板，所有的员工都是worker，都是他的资源，外包公司的老板是不清楚接的每一个项目的。

<span]Application Master相当于接的每个项目的项目经理，他是知道项目的具体情况的，他在执行项目的时候，如果需要员工干活，需要向外包公司老板申请。

Yarn是个通用的调度平台，能够跑Map-Reduce]Yarn是个通用的调度平台，能够跑Map-Reduce]

Spark也是创建Spark自己的Application]Spark也是创建Spark自己的Application]Spark之所以比较快，是因为前期规划做的好，不是像Map-Reduce一样，每一次分配任务和聚合任务都要写一次硬盘，而是将任务分成多个阶段，将所有在一个Map都做了的合成一个阶段，这样中间不用落盘，但是到了需要合并的地方，还是需要落盘的。

对于Hadoop和Spark的基本原理，我写了下面的文章。

<span]对于Hadoop和Spark的基本原理，我写了下面的文章。

<span]通俗说基于Yarn的Map-Reduce过程

通俗说Spark

<span]通俗说Spark

<span]

真正写Map-Reduce程序的时候，有很多的方法论，这里我总结了几个，供您参考。

<span]真正写Map-Reduce程序的时候，有很多的方法论，这里我总结了几个，供您参考。

<span]大数据方法论之优化Map-Reduce过程

大数据方法论之网页消重的Map-Reduce算法

<span]大数据方法论之网页消重的Map-Reduce算法

<span]大数据方法论之PageRank的Map-Reduce计算

大数据方法论之Nutch基于Map-Reduce的爬取方法

<span]大数据方法论之Nutch基于Map-Reduce的爬取方法

<span]

十一、基于Lucene和ElasticSearch了解搜索引擎

<span]十一、基于Lucene和ElasticSearch了解搜索引擎

<span]            

当大数据将收集好的数据处理完毕之后，一般会保存在两个地方，一个是正向索引，可以用Hbase，Cassandra等文档存储，一个是反向索引，方便搜索，就会保存在基于Lucene的ElasticSearch里面。

<span]当大数据将收集好的数据处理完毕之后，一般会保存在两个地方，一个是正向索引，可以用Hbase，Cassandra等文档存储，一个是反向索引，方便搜索，就会保存在基于Lucene的ElasticSearch里面。

<span]对于Lucene，在职业生涯的早期，写过一个《Lucene 原理与代码分析完整版》有500多页。

对于搜索引擎的通用原理，写了下面的文章。

<span]对于搜索引擎的通用原理，写了下面的文章。

<span]不是技术也能看懂搜索引擎

搜索引擎的设计(1)：词典的设计

<span]搜索引擎的设计(1)：词典的设计

<span]搜索引擎的设计(2)：倒排表的设计上

搜索引擎的设计(3)：倒排表的设计下

<span]搜索引擎的设计(3)：倒排表的设计下

<span]

十二、基于SpringCloud了解微服务

<span]十二、基于SpringCloud了解微服务

<span]

最后到了应用架构，也即微服务。

<span]最后到了应用架构，也即微服务。

<span]            

接下来细说微服务架构设计中不得不知的十大要点。

<span]接下来细说微服务架构设计中不得不知的十大要点。

<span]设计要点一：负载均衡 + API 网关

]]在实施微服务的过程中，不免要面临服务的聚合与拆分。

当后端服务的拆分相对比较频繁的时候，作为手机]当后端服务的拆分相对比较频繁的时候，作为手机]有了 API 网关以后，简单的数据聚合可以在网关层完成，这样就不用在手机 App 端完成，从而手机 App 耗电量较小，用户体验较好。

有了统一的]有了统一的]API 网关往往只暴露必须的对外接口，并且对接口进行统一的认证和鉴权，使得内部的服务相互访问的时候，不用再进行认证和鉴权，效率会比较高。

有了统一的]有了统一的]API 网关往往是无状态的，可以横向扩展，从而不会成为性能瓶颈。

<span]

<span]设计要点二：无状态化与独立有状态集群

]]

影响应用迁移和横向扩展的重要因素就是应用的状态。无状态服务，是要把这个状态往外移，将]影响应用迁移和横向扩展的重要因素就是应用的状态。无状态服务，是要把这个状态往外移，将]状态是不可避免的，例如 ZooKeeper，DB，Cache 等，把这些所有有状态的东西收敛在一个非常集中的集群里面。

整个业务就分两部分，一个是无状态的部分，一个是有状态的部分。

<span]整个业务就分两部分，一个是无状态的部分，一个是有状态的部分。

<span]无状态的部分能实现两点：

·]·]·      弹性伸缩，很容易地进行扩容。

]]有状态的部分，如 ZooKeeper，DB，Cache 有自己的高可用机制，要利用到它们自己高可用的机制来实现这个状态的集群。

虽说无状态化，但是当前处理的数据，还是会在内存里面的，当前的进程挂掉数据，肯定也是有一部分丢失的。

<span]虽说无状态化，但是当前处理的数据，还是会在内存里面的，当前的进程挂掉数据，肯定也是有一部分丢失的。

<span]为了实现这一点，服务要有重试的机制，接口要有幂等的机制，通过服务发现机制，重新调用一次后端服务的另一个实例就可以了。

]]设计要点三：数据库的横向扩展

]]            

数据库是保存状态，是最重要的也是最容易出现瓶颈的。有了分布式数据库可以使数据库的性能随着节点增加线性地增加。

<span]数据库是保存状态，是最重要的也是最容易出现瓶颈的。有了分布式数据库可以使数据库的性能随着节点增加线性地增加。

<span]分布式数据库最最下面是 RDS，是主备的，通过 MySQL 的内核开发能力，我们能够实现主备切换数据零丢失。

所以数据落在这个]所以数据落在这个]再往上就是横向怎么承载大的吞吐量的问题，上面有一个负载均衡 NLB，用  LVS，HAProxy，Keepalived，下面接了一层 Query Server。

Query]Query]另外一个就是双机房的部署，DDB 开发了一个数据运河 NDC 的组件，可以使得不同的 DDB 之间在不同的机房里面进行同步。

这时候不但在一个数据中心里面是分布式的，在多个数据中心里面也会有一个类似双活的一个备份，高可用性有非常好的保证。

<span]这时候不但在一个数据中心里面是分布式的，在多个数据中心里面也会有一个类似双活的一个备份，高可用性有非常好的保证。

<span]

设计要点四：缓存

<span]设计要点四：缓存

<span]

]]在高并发场景下缓存是非常重要的。要有层次的缓存，使得数据尽量靠近用户。数据越靠近用户能承载的并发量也越大，响应时间越短。

在手机客户端]在手机客户端]尤其对于静态数据，可以过一段时间去取一次，而且也没必要到数据中心去取，可以通过 CDN，将数据缓存在距离客户端最近的节点上，进行就近下载。

有时候]有时候]如果是动态数据，还是需要访问应用，通过应用中的商务逻辑生成，或者去数据库读取，为了减轻数据库的压力，应用可以使用本地的缓存，也可以使用分布式缓存。

如]如]当然动态数据还可以做一定的静态化，也即降级成静态数据，从而减少后端的压力。

]]设计要点五：服务拆分与服务发现

]]当系统扛不住，应用变化快的时候，往往要考虑将比较大的服务拆分为一系列小的服务。

这样第一个好处就是开发比较独立，当非常多的人在维护同一个代码仓库的时候，往往对代码的修改就会相互影响。

<span]这样第一个好处就是开发比较独立，当非常多的人在维护同一个代码仓库的时候，往往对代码的修改就会相互影响。

<span]常常会出现我没改什么测试就不通过了，而且代码提交的时候，经常会出现冲突，需要进行代码合并，大大降低了开发的效率。

另一个好处就是上线独立，物流模块对接了一家新的快递公司，需要连同下单一起上线，这是非常不合理的行为。

<span]另一个好处就是上线独立，物流模块对接了一家新的快递公司，需要连同下单一起上线，这是非常不合理的行为。

<span]我没改还要我重启，我没改还让我发布，我没改还要我开会，都是应该拆分的时机。

再就是高并发时段的扩容，往往只有最关键的下单和支付流程是核心，只要将关键的交易链路进行扩容即可，如果这时候附带很多其他的服务，扩容既是不经济的，也是很有风险的。

<span]再就是高并发时段的扩容，往往只有最关键的下单和支付流程是核心，只要将关键的交易链路进行扩容即可，如果这时候附带很多其他的服务，扩容既是不经济的，也是很有风险的。

<span]另外的容灾和降级，在大促的时候，可能需要牺牲一部分的边角功能，但是如果所有的代码耦合在一起，很难将边角的部分功能进行降级。

当然拆分完毕以后，应用之间的关系就更加复杂了，因而需要服务发现的机制，来管理应用相互的关系，实现自动的修复，自动的关联，自动的负载均衡，自动的容错切换。

<span]当然拆分完毕以后，应用之间的关系就更加复杂了，因而需要服务发现的机制，来管理应用相互的关系，实现自动的修复，自动的关联，自动的负载均衡，自动的容错切换。

<span]

设计要点六：服务编排与弹性伸缩

<span]设计要点六：服务编排与弹性伸缩

<span]            

当服务拆分了，进程就会非常的多，因而需要服务编排来管理服务之间的依赖关系，以及将服务的部署代码化，也就是我们常说的基础设施即代码。

<span]当服务拆分了，进程就会非常的多，因而需要服务编排来管理服务之间的依赖关系，以及将服务的部署代码化，也就是我们常说的基础设施即代码。

<span]这样对于服务的发布，更新，回滚，扩容，缩容，都可以通过修改编排文件来实现，从而增加了可追溯性，易管理性，和自动化的能力。

既然编排文件也可以用代码仓库进行管理，就可以实现一百个服务中，更新其中五个服务，只要修改编排文件中的五个服务的配置就可以。

<span]既然编排文件也可以用代码仓库进行管理，就可以实现一百个服务中，更新其中五个服务，只要修改编排文件中的五个服务的配置就可以。

<span]当编排文件提交的时候，代码仓库自动触发自动部署升级脚本，从而更新线上的环境。

当发现新的环境有问题时，当然希望将这五个服务原子性地回滚，如果没有编排文件，需要人工记录这次升级了哪五个服务。

<span]当发现新的环境有问题时，当然希望将这五个服务原子性地回滚，如果没有编排文件，需要人工记录这次升级了哪五个服务。

<span]有了编排文件，只要在代码仓库里面 Revert，就回滚到上一个版本了。所有的操作在代码仓库里都是可以看到的。

]]设计要点七：统一配置中心

]]服务拆分以后，服务的数量非常多，如果所有的配置都以配置文件的方式放在应用本地的话，非常难以管理。

可以想象当有几百上千个进程中有一个配置出现了问题，是很难将它找出来的，因而需要有统一的配置中心，来管理所有的配置，进行统一的配置下发。

<span]可以想象当有几百上千个进程中有一个配置出现了问题，是很难将它找出来的，因而需要有统一的配置中心，来管理所有的配置，进行统一的配置下发。

<span]在微服务中，配置往往分为以下几类：

·]·]·      第二类是启动时就会确定的配置，这种配置往往通过环境变量，在容器启动的时候传进去。

·]·]

设计要点八：统一日志中心

<span]设计要点八：统一日志中心

<span]            

同样是进程数目非常多的时候，很难对成千上百个容器，一个一个登录进去查看日志，所以需要统一的日志中心来收集日志。

<span]同样是进程数目非常多的时候，很难对成千上百个容器，一个一个登录进去查看日志，所以需要统一的日志中心来收集日志。

<span]为了使收集到的日志容易分析，对于日志的规范，需要有一定的要求，当所有的服务都遵守统一的日志规范的时候，在日志中心就可以对一个交易流程进行统一的追溯。

例如在最后的日志搜索引擎中，搜索交易号，就能够看到在哪个过程出现了错误或者异常。

<span]例如在最后的日志搜索引擎中，搜索交易号，就能够看到在哪个过程出现了错误或者异常。

<span]设计要点九：熔断，限流，降级

]]服务要有熔断，限流，降级的能力，当一个服务调用另一个服务，出现超时的时候，应及时返回，而非阻塞在那个地方，从而影响其他用户的交易，可以返回默认的托底数据。

当一个服务发现被调用的服务，因为过于繁忙，线程池满，连接池满，或者总是出错，则应该及时熔断，防止因为下一个服务的错误或繁忙，导致本服务的不正常，从而逐渐往前传导，导致整个应用的雪崩。

<span]当一个服务发现被调用的服务，因为过于繁忙，线程池满，连接池满，或者总是出错，则应该及时熔断，防止因为下一个服务的错误或繁忙，导致本服务的不正常，从而逐渐往前传导，导致整个应用的雪崩。

<span]当发现整个系统的确负载过高的时候，可以选择降级某些功能或某些调用，保证最重要的交易流程的通过，以及最重要的资源全部用于保证最核心的流程。

还有一种手段就是限流，当既设置了熔断策略，又设置了降级策略，通过全链路的压力测试，应该能够知道整个系统的支撑能力。

<span]还有一种手段就是限流，当既设置了熔断策略，又设置了降级策略，通过全链路的压力测试，应该能够知道整个系统的支撑能力。

<span]因而就需要制定限流策略，保证系统在测试过的支撑能力范围内进行服务，超出支撑能力范围的，可拒绝服务。

当你下单的时候，系统弹出对话框说]当你下单的时候，系统弹出对话框说]

设计要点十：全方位的监控

<span]设计要点十：全方位的监控

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]]当系统非常复杂的时候，要有统一的监控，主要有两个方面，一个是是否健康，一个是性能瓶颈在哪里。

当系统出现异常的时候，监控系统可以配合告警系统，及时地发现，通知，干预，从而保障系统的顺利运行

<span]当系统出现异常的时候，监控系统可以配合告警系统，及时地发现，通知，干预，从而保障系统的顺利运行

<span]当压力测试的时候，往往会遭遇瓶颈，也需要有全方位的监控来找出瓶颈点，同时能够保留现场，从而可以追溯和分析，进行全方位的优化。

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<span]刘超 网易云技术架构部总监

长期致力于云计算开源技术的分享，布道和落地，将网易内部最佳实践服务客户与行业。

<span]长期致力于云计算开源技术的分享，布道和落地，将网易内部最佳实践服务客户与行业。

<span]技术分享：出版《Lucene应用开发解密》，极客时间专栏《趣谈网络协议》，个人公众号《刘超的通俗云计算》文章Kubernetes及微服务系列18篇，Mesos系列30篇，KVM系列25篇，Openvswitch系列31篇，OpenStack系列24篇，Hadoop系列10篇。公众号文章《终于有人把云计算，大数据，人工智能讲明白了》累积10万+

大会布道：InfoQ架构师峰会明星讲师，作为邀请讲师在QCon，LC3，SACC，GIAC，CEUC，SoftCon，NJSD等超过10场大型技术峰会分享网易的最佳实践

<span]大会布道：InfoQ架构师峰会明星讲师，作为邀请讲师在QCon，LC3，SACC，GIAC，CEUC，SoftCon，NJSD等超过10场大型技术峰会分享网易的最佳实践

<span]行业落地：将网易的容器和微服务产品在银行，证券，物流，视频监控，智能制造等多个行业落地。