墨菲定律与康威定律

在系统设计的时候，可以依据于墨菲定律

1. 任何事情都没有表面上看起来那么简单
2. 所有的事情都会比你预计的时间长
3. 可能出错的事总会出错
4. 担心的某一个事情的发送，那么它就更有可能发生

在系统划分的时候，可以依据康威定律

1. 系统架构与公司的组织架构是相似的
2. 应按照业务闭环进行系统拆分/组织架构拆分，实现闭环/高内聚/低耦合，减少沟通成本

核心关键点

1. 可伸缩性（Scalability）：系统应该能够根据需要进行水平或垂直扩展，以应对不断增长的用户量和负载。可伸缩性的实现可以通过使用负载均衡、分布式计算、缓存等技术手段。
2. 高可用性（High Availability）：系统应该具备高可用性，即在面对故障或部分组件失效时，仍能保持正常运行。为了实现高可用性，可以采用冗余备份、故障转移、容灾等策略。
3. 弹性（Resilience）：系统应该具备弹性，能够在面对异常情况时快速恢复正常状态。弹性的实现可以通过监控、自动化故障恢复、灾难恢复等方式。
4. 可扩展性（Extensibility）：系统应该具备可扩展性，能够方便地添加新功能或模块，以满足不断变化的需求。可扩展性的实现可以通过模块化设计、松耦合、插件化等方式。
5. 安全性（Security）：系统应该具备安全性，能够保护用户数据和系统资源免受未经授权的访问、攻击或滥用。安全性的实现可以包括身份认证、访问控制、数据加密等措施。
6. 可管理性（Manageability）：系统应该具备良好的可管理性，使得系统的部署、监控、维护和调试都能够方便进行。可管理性的实现可以通过日志记录、性能监控、自动化运维等方式。
7. 性能（Performance）：系统应该具备良好的性能，能够在可接受的时间内响应用户请求并处理大量的并发操作。性能的实现可以通过优化算法、缓存、异步处理等手段。
8. 可靠性（Reliability）：系统应该具备可靠性，即能够在长时间运行中保持稳定的状态，不会出现系统崩溃或数据丢失等问题。可靠性的实现可以通过容错设计、数据备份、错误处理等方式。

设计原则

幂等设计

幂等性对大多数同志来说是容易忽视的问题，但无论是单体还是微服务都会考虑这个问题，相对而言微服务项目在项目运行中是非常需要关注的问题。在项目中如服务与服务之间的消息通讯，目标服务没有及时处理或者返回，调用方服务可能会采取重试机制，此时可能就会造成服务端对同一个任务处理两次的情况，顾需要考虑幂等性的设计防止这种情况的产生。

无状态

如果服务存在状态对整个系统而言就会降低扩展，如果服务无状态，那么应用比较容易进行水平扩容。实际生成环境中可能是应用无状态，配置文件是有状态的，那么我们就可以考虑通过配置中心指定。

消息队列

消息队列在项目中多以处理耗时任务、异步任务为主，但也可以用于流量削峰/缓冲等。但在使用消息队列的时候需要考虑生产消息失败，以及消息重复接收的场景。目前的一些消息队列机制如rabbitmq、kafka等都有相关的应对方案。但在设计的时候对系统来说如果不能容忍失败的时候，一定要做好数据的后续处理，比如将数据持久化，设置警告。

在使用了消息队列的情况下还可能存在数据丢失的情况，因此需要考虑对数据进行校验来保证数据的一致性和完整性。可以通过worker定期检查对应日志，对数据校验，如果存在问题进行补尝。

数据异构/聚合

此项主要应用在高并发的场景，比如以课程详情为例，它所要展示的课程详情信息需要从多个服务中获取，然后再汇总返回给用户。

如果每次都是从多个服务中获取，这样读性能会降低。此时我们可以将课程所需要的数据进行异构到课程服务中，然后对相关的数据进行聚合存储，形成数据的闭环，

• 数据异构：通过mq机制接收数据的变更，然后序列化存储到合适的存储引擎中

• 数据聚合：把多个服务的数据源拿过来，提前就根据业务组装好数据结构存储到kv存储中

• 前端展示：前端通过一次或少量调用就可以获取到所有需要的数据。

如下示例：可以基于cannal监听各个服务mysql的binlog日志，然后通过worker同步并聚合到mongodb中，用户获取课程信息就可以从mongodb中获取到数据。

多级缓存

在系统中：我们可以根据服务的数据情况，在各个层级之间合理设置缓存。节点有：客户端→客户端网络→CDN→接入层→应用层→分布式缓存

客户端如果为APP则可以将一些素材缓存到客户端里，而浏览器则可以缓存一些实时不高的数据，如评价、广告词、logo等。

在接入层往往应用的是nginx，我们可以设置nginx的代理缓存来实现。

对应用层和分布式缓存而言主要缓存具有变化性的，并且要是实时较高并访问频率高的数据。

在运用缓存的时候需考虑缓存的更新时间点。

并发化

假设我们有如下数据

目标数据 数据A   数据B   数据C   数据D   数据E
获取时间 20ms    10ms   30ms    5ms	    15ms
依赖关系 无	    依赖A   无	   依赖A、B  无

如果程序串联执行则需要80ms。

如果我们并发化获取，则需要35ms，能提升一倍的性能。

限流

限流的目的是防止恶意请求流量、恶意攻击，或者防止流量超出峰值。

1. 流量的控制可以用nginx的limit模块，或者自己在应用层采用的限流算法处理如：令牌桶算法
2. 对恶意请求的ip可以用nginx的deny进行处理。