四、业务流量高峰处理架构设计(15%)#
1. 业务高峰流量处理概述#
1.1 业务流量高峰处理相关概念#
消息队列、缓存数据库 ☆
1.2 高峰流量可能带来的问题#
访问延迟、性能下降、安全威胁等等 ☆☆
- 服务能力下降, 访问延迟, 用户体验差
- 整体系统性能下降
- 服务宕机，系统雪崩，导致服务不可用
- 异常流量攻击, 安全受威胁
1.3 高峰流量的应对思路#
从8个维度进行规划 ☆☆
- 从8个维度进行规划
1.4 应对高峰流量的架构#
应对高峰流量的分层架构，以及每一层所需要使用到的云产品 ☆☆☆
2. 用户及应用接入高峰处理#
2.1 用户及应用高并发接入面临的问题#
用户及应用层压力来源：目标服务器和接入链路 ☆
- 用户及应用层压力来源：目标服务器和接入链路
- 压力分为: 目标服务器 + 接入链路 两个层级
- 目标服务器:
- 对tps/qps/最大并发连接数/吞吐量的挑战
- 服务器节点单点故障
- 接入链路
- 链路规划: 局部最优解 不等于 全局最优解, 用户之间争抢优势链路资源(造成全局压力过高)
- 重复请求: 不同用户请求的内容大量重复, 多余的传输成本
- 跨运营商网络接入（导致更高的用户访问延迟）
- 目标服务器:
2.2 用户及应用接入高并发应对思路#
目标服务器和接入链路的优化措施 ☆☆
目标服务器
- 集群+负载均衡
- 将业务进行拆分(在集群内多个节点部署)
接入链路的优化
- 综合考虑距离， 流量负载、网络质量，实现全网级别的链路选择优化(尽可能避免用户较高的访问延时)
- 读写分离， 动静分离
- 静态/只读内容由缓存服务器提供
- 多使用静态页面, 减少对数据库的访问
2.3 设计用户及应用接入高并发架构 [要重新看]#
涉及产品包括：CDN、云解析、HttpDNS、负载均衡 ☆☆☆
CDN-GLSB全局调度系统、CDN缓存处理架构 ☆☆
多地域流量分流架构 ☆☆☆
通过CLB横向扩展分担高峰流量 ☆☆☆
最佳实践 ☆☆☆
CDN-GLSB全局调度系统 [pic]
- 最优接入
- 最优回源
- 动态加速
CDN缓存处理架构 [pic 3个模块]
- CDN全局调度系统
- CDN加速节点集群
- COS托管源
CDN加速的场景 [pic]
- 静态加速
- 动态加速
DSA - 海外加速
- 安全加速
云解析、HttpDNS [pic]
- 云解析
- HttpDNS
移动互联网中的域名解析的异常问题
多地域流量分流架构 [pic]
- DNS + 负载均衡
通过CLB横向扩展分担高峰流量
- 调度算法
- 加权轮询算法
看权重 - 加权最小连接数算法
权重相同的时候，看连接数 - 源地址散列调度算法
ip_hash
- 加权轮询算法
- 高峰流量分担和消除单点
- 横向扩展分担高峰流量
CVM + 弹性伸缩
- 调度算法
最佳实践
3. web及服务层高峰处理#
3.1 web及服务层流量高峰面临的问题#
web及服务层压力来源：资源瓶颈和资源分配 ☆
3.2 web及服务层流量高峰的应对思路#
web及服务层流量高峰的应对思路 ☆☆
3.3 设计web及服务层高并发架构#
Web应用的高峰流量处理架构 ☆☆
高性能计算集群流量处理架构 ☆☆
请求类服务器高峰流量处理架构 ☆☆
弹性伸缩构建高并发架构的最佳实践 ☆☆☆
实现分层解耦收益 ☆☆☆
4. 数据缓存架构设计#
4.1 数据缓存的应用架构和处理逻辑#
数据缓存的应用架构和处理逻辑 ☆☆☆
4.2 缓存雪崩#
缓存雪崩的概念；如何预防缓存雪崩 ☆☆
4.3 设计数据缓存架构#
Redis概念和功能原理 ☆☆
使用Redis设计不同场景下的高并发架构 ☆☆
5. 异步消息队列架构设计#
5.1 异步消息队列架构设计原则#
消息队列的概念、特点、功能 ☆☆
“消息中间件的通讯过程、高峰流量异步通信过程、流量削峰处理过程和异步通知应对高峰流量” ☆☆
5.2 设计异步消息队列架构#
腾讯云的消息中间件服务 ☆☆
“基于CMQ消息队列对系统解耦应对高峰流量、基于CMQ的异步消息队列架构设计” ☆☆☆
“Ckafka应对高并发大数据处理场景架构、Ckafka日志聚合场景架构” ☆☆
6. 数据层高峰流量处理#
6.1 传统架构面临的问题#
传统数据库OLAP+OLTP+分库分表方案面临的问题 ☆
6.2 数据层高峰流量处理设计思路#
“分库分表、主备同步+读写分离、动态静态数据分离、数据库分布式架构” ☆☆☆
6.3 设计数据层的高峰流量处理架构#
基于COS的数据层架构 ☆☆☆