交易系统模型设计
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2021-05-07
如何画架构图
前言 有意义且具备一致性（coherence）的架构图有助于为不同的利益相关者（stakeholder）澄清（illustrate）事实，并达成共识-反之，图表杂乱无章。 有意义的图表胜过建模（建模指的是With modelling, you're building up a non-visual model of something (e.g. the software architecture of a software system), and then creating different views (e.g. diagrams) on top of that model. ），在架构沟通上，visualization 胜过千言万语。 一致性要求我们有足够好的指导原则，让我们知道标准的图元是什么。 “架构是一项复杂的工作，只使用单个图表来表示架构很容易造成莫名其妙的语义混乱”。 在同一个架构图里添加不同层级的抽象可能会导致冲突的出现，因为它们是从不同的角度描述问题的。 应该在架构图旁边加上图例（legend），沟通者应该懂得图元（key）是什么。key 和 legen...
2021-05-27
插件化架构
为什么要实现插件化架构 业务和平台要解耦。业务和平台都是多对多的关系。全链路里既有业务，也有平台。大家应该如何 talk by interface。我们看待复杂组织的业务流程，要线性看，看到很多节点；也要分层看，看到复合的层次。在这种情况下，上层架构域和下层架构域之间怎么实现复杂度的管理？ 如果我们需要构建大规模的泛交易平台，我们需要靠插件化架构把我们的系统组装起来。 插件化架构通常需要一个 runtime 层（或者 boot 层）、core 层。 从业务视角来看，要解决多团队协同的问题 因为多个业务域/团队没有把能力用统一的方式透出，所以没有人能够知道统一的技术能力应该怎么串联。进行全链路沟通需要大量的沟通对齐工作。 从业务视角来看，复杂性业务要素包含本业务用例里的各种模型。 从平台视角来看，要解决复杂性管理问题 平台要支撑多种业务，业务的复杂性、差异性，以及众多业务需求不确定性，在各平台内部如何管理和支撑？简单的 if-else 不易于管理，确保对业务的支撑能力不相互影响。隔离是最好的管理手法。 从平台视角来看，复杂性业务要素包含本域内标准系统用例里的各种模型。 同一个模型，...
2020-10-11
数据密集型应用系统设计 - Designing Data Intensive Applications
数据密集（Data-Intensive）与计算密集（Compute-Intensive）是当今两大负载类型。前者以大数据为代表，后者以深度学习和 HPC 为主要代表。 谨以本书献给那些追逐梦想的人们。 [另一个电子版本。][1] 前言 数据密集型应用要处理的瓶颈往往是数据的规模、数据的复杂度和数据产生与变化的速率；与之对应的是计算密集型应用，CPU 往往成为其瓶颈。 本书是关于数据处理系统及其相关技术的（NoSQL、消息队列、缓存、搜索引擎、批处理和流处理框架）。 每一种技术都基于一定的设计理念，而且只适用于特定的场景。 不要过度优化。 数据系统基础 可靠、可扩展与可维护的应用系统 现在的典型系统架构已经很明确了，因为业界已经有成功的案例，对这些组件做了很好的抽象，我们只要做好拿来主义就行了。 可靠性（Reliability） fault tolerance 和 resilience 是系统的容错的体现。 硬件故障 对于大型 IDC，即使磁盘的 MTTF 很高，磁盘数量大了以后，每天发生磁盘损坏也是正常的事情。 硬件容错的方案是制造冗余（冗余磁盘、冗余电源）。 软件容错是第二种方...
2025-09-13
分布式事务
问题定义 对经典的电商场景而言：下单是个插入操作，扣减金额和库存是个更新操作，操作的模型不同，如果进行分布式的服务拆分，则可能无法在一个本地事务里操作几个模型，涉及跨库事务。 CAP 定义 根据 Eric Brewer 提出的 CAP 理论： Consistency：All Nodes see the same data at the same time。所有节点看到同一份最新数据。Brewer 论文里的 C 严格定义是 linearizability，工程语境下常被泛化为 strong consistency。 Availability：Reads and writes always succeed。非故障节点必须在合理时间内响应。 Partition tolerance：System continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system。网络分区时系统继续运行。在云原生环境（K8s 跨可用区、跨 region）这是默认前提，不是可选项。 由此诞生三种设计约束...
2022-01-17
如何成为一名优秀的架构师
成为一个架构师：为了这一刻，你准备了多久？ 架构师的关注点：顶层设计、长期视角。 寿命：数据 > 代码（特指业务逻辑）> 技术（特指业务逻辑的载体） 不是传道受业，而是观点分享。 架构师的几种 profile：有架构能力、以架构为生也是一种架构师。 长期战略：对于任何一家公司，架构设计一定是必要的，而且需要自行解决。架构师的职责是保证组织拥有正确的设计，控制复杂度。 架构师的关键特质： 目标正确：限制条件和目标价值产生理解偏差。是架构师最常见的问题。 能力满足：为组织带来更好的外部适应性。 持续减熵：好架构等于发现、规划和演化。 思考深度和实战经验最重要：这是任何的书本都不能带给我们的。包容、求真、良知、勇气。 有没有德？考虑组织长期利益（基于良知做判断）。 有没有勇气？承担责任，决定命运。 有没有眼光？是否擅于思考？ 独立、理性、有深度的思考。长期感召力，来自于良知、成功、经验和勇气。 从复盘中学习。 郭东白.pdf
2019-08-30
《高可用恢复思路》笔记
遇到线上问题，经常陷入一个误区：一定要找到问题的根因（root cause）。但实际上对线上应用而言，最重要的是恢复可用性，所以在开发设计环境除了完成功能性需求以外，还需要加入非功能性设计的需求： 限流保护。抵挡来自突发流量冲垮整个集群。 降级保护，对调用的服务接口保持警惕，其各种因素导致不可用，可以对齐降级，从而确保核心功能可用。 削峰填谷（traffic shaping），不因突发数据来袭，造成任务消费陡增，造成调用系统的连串抖动。 这些基本的系统保护，是应对未来的各种突发不确定事件的高可用思考。 以上描述的是问题的应对机制设计，问题的发现机制，也需要结构化地考虑，体系化地建设： 发现机制，是我们的眼睛，也是基础。 监控主指标，需要找对业务的主要指标，常见的主指标一般是：RT（响应时间）、总量、成功量、失败量、成功率。 主指标有异常，还要有细分维度（即结果还可以内部 group by aggregation）。 快速恢复 根据监控快速寻找问题发生的方向和位置。 找对恢复的人、恢复的预案。 倾向于选择成本低的恢复手段。---- 并不是所有的恢复都用大招（熔断、限流），大招...
