产品研发⽅方法的践⾏行行与推⼴广，对从业务探索、产品与 服务设计、演进式架构、敏敏捷开发、持续交付、数据 运营等端到端数字化业务的⽅方法与实践及其规模化应 ⽤用有深⼊入研究和丰富实践经验。 ⽬目前致⼒力力于帮助各⾏行行业客户实现数字化转型，建⽴立数 字时代的精益研发体系，提升规模化创新能⼒力力。近两 年年来，研究的重点放在数字化业务管理理的组织治理理与 动态投资组合管理理，最⼤大化投资成效。 2016年年翻译出版了了著作《精益企业》。 Contract Correlation IDs Chaos Monkey incremental change “架构量量⼦子（architectural quantum）”是⼀一个可独 ⽴立变化并部署的单元组件，其具有⾼高功能内聚性， 包含⼀一个系统正常⼯工作所需的所有结构要素。 Checkout component component component database component component component component microservice container ⼤大泥泥球 ⼤大量量⼦子尺⼨寸的应⽤用阻碍频 繁增量量变更更，因为⾼高耦合 性需要⼀一次部署⼤大量量代码、 ⼤大量量的应⽤用。 单例例架构 ⾮非结构的单例例架构 user interface Class Class Class Class Class Class Class

演进式架构：数字化世界"进化论" 肖然 架构到底什么？ https://www.flickr.com/photos/swisscan/2308034084/ 耦合关系 ● Do one thing and do it well ● Write programs to work together ● Test early and often. Refactor. ●

引⾔言 02 可视化的认识遗留留系统 03 可视化的划分遗留留系统 04 可视化的拆解遗留留系统 引⾔言 遗留留系统、微服务架构 任何⼈人类的设计都会腐化 软件当然也不不例例外 拆成微服务 微服务架构的九⼤大特征 •通过服务进⾏行行组件化 •围绕业务能⼒力力组织 •做产品⽽而不不是做项⽬目 •智能端点与傻⽠瓜管道 •去中⼼心化地治理理技术 •去中⼼心化地管理理数据 •基础设施⾃自动化 •基础设施⾃自动化 •容错设计 •演进式设计 可视化能帮我们什什么 掌握系统业务 明确系统边界 ⼩小步改造系统 可视化的认识遗留留系统 C4模型、⽤用户画像、⽤用户旅程 C4模型系统架构可视化 国家级 省级 道路路级 市级 C4模型系统架构可视化 系统上 下⽂文图 容器器图 代码图 组件图 已可视化 ⽤用户画像和旅程系统功能⽤用户可视化 ⽤用户画像 ⽤用户旅程 已可视化 突出⽤用户信息，诉求和价值体现 还原业务场景 可视化的划分遗留留系统 领域驱动设计、事件⻛风暴暴⼯工作坊、服务画布 好的设计 低耦合 如果做到了了服务之间的松耦 合，那么修改⼀一个服务就不不 需要修改另⼀一个服务。⼀一个 松耦合的服务应该尽可能少 地知道与之协作的那些服务 的信息。 ⾼高内聚 就是把相关的⾏行行为聚 集在⼀一起，把不不相关 的⾏行行为放在别处。如 果你要修改某个服务

架构工作在国际化项目中 的应用实例 贺钢 2016-12-17 个人简介 • 深信服科技 • 腾讯 • 联想深圳中国开发实验室 前言 • 国际化项目的一些不同点导致架构工作的一些不同 • 应用实例体现这些不同点 广告 • 联想电脑管家(PC): guanjia.lenovo.com.cn 国际化项目的一些不同点 • 目标客户不同: 文化习俗, 客户需求, 用户体验… • 要求不同: 各国法律法规(版权,协议,第三方,accessibility), 安全性和隐私… • 地域不同: 服务器的部署, 用户的访问, 组织架构, 团队沟通… 项目实例 -- XA项目背景及需求 • 多设备协作 PC, Mobile, Pad, Cloud… • 跨设备及云智能搜索 • 语音等多种输入方式 用例示意图 用户输入支持举例 3D Camera 项目实例 数据库(Mysql)多台(数据在一个数据中心) 千万到亿 增加Web服务器内存缓存,集群,IP负载均衡,基于内 容请求分发,Mysql优化(如减少写,2/8原则),数据在 一个数据中心 亿以上 增加异地部署(建议核心点集中,其它节点分散开),较 难分割或核心数据在同一数据中心,其它分散到不 同的节点 对架构设计的影响II -- 数据库表设计 数据库表早期设计 ID ... Type Name Size

对任务超时、任务执行情况、监控逻辑 支持粒度功能较单一或缺乏 没有容器化选型？ 调度产品的定位 简易开发、简单维护 高可用、分片并发处理、资源调度动态平衡 支持Java、Shell以及本地模式(VIP还支持消息模式) 统一配置、统一监控、统一管理 VIP弹性调度系统 -- Saturn 开源地址： Github.com/vipshop/Saturn 体系中的定位 服务化框OSP 开发框架Venus 唯品会基础架构体系 Job B 作业调度器 控制台UI 消息系统 控制、调度结果下发 作业控制 结点监听 作业调度 执行日志 监控日志 日志查询 消息订阅 告警信息 执行结果 统一认证 架构体系 部署模型(跨机房) IDC-A IDC-B 接入域-A 执行结点 作业实现 ZK saturn-zk-* saturn.vip.com 控制台集群 (Tomcat) ZK Observe 多种业务运行模式，即可分布式管理也可本地管理 • 通过异步消息实现业务编排* 多种作业类型 人工指定 运行节点 系统自动 平衡负载 资源利用 • 灵活的运维配置与部署 • 高效资源利用 • 简便的管理 人工指定 自动平衡 资源平衡调度算法 框架代码 与业务代 码隔离 集中化动 态增加与 删除作业 • 简化开发，避免冲突，业务无侵入 • 易于发布与维护 • 框架升级与业务脱离 框架与业务隔离 Shell作业

JCache JMQ DB 极光推送后台系统架构 02 01 06 03 07 05 04 08 模块化 异步化 并行化 缓存化 程序及系统优化 基础组件服务化 链接管理 系统安全 09 新技术的应用——K8S部署业务 模块化 • 模块业务逻辑All In导致相互影响，更新升级难度大 • 功能按照业务拆分解耦 • 数据和业务分离 • 快速迭代 • Conn StatCenter OnlineMsg 异步化 • 充分利用资源，减少请求等待时间，提升系统吞吐量 • 消息化请求 • MQ - RabbitMQ, RocketMQ • 模块间解耦 • IDC数据同步 • 异步RPC • ICE - 负载均衡，AMI，AMD，多线程 极光推送后台系统架构 02 并行化 • 横向扩展处理能力 • 数据分片存储 • 多节点+分片+多副本架构 Data0-1 Data1-0 Data1-1 Data2-0 Data2-1 Mng0 Mng2 Mng3 缓存化 • 热点数据全部缓存 • 加快数据访问，减少请求处理时间 • 多级缓存 • 本地缓存 • Redis, Couchbase, LevelDB(PIKA), 定制化 极光推送后台系统架构 04 程序及系统优化 • 内存 • 静态分配 • 内存池 • 内存对齐 •

www.163yun.com 阶段一：单体架构群，多个开发组，统一运维组 www.163yun.com 阶段二：组织服务化，架构SOA化，基础设施云化 www.163yun.com 阶段三：组织DevOps化，架构微服务化，基础设施容器化 www.163yun.com Hailo Amazon Netflix 来源: https://www.linkedin bric-ben-spencer/ Kaola 微服务成为互联网化架构的典型特征 www.163yun.com 微服务化设计要点 www.163yun.com 设计要点一：持续集成 www.163yun.com 设计要点二：接入层设计 www.163yun.com 设计要点三：无状态化 www.163yun.com 设计要点四：服务拆分与服务发现 设计要点六：缓存的设计 APP缓存 CDN 接入层 静态资源 动态资源静态化 应用本地缓存 分布式缓存 数据库为中心 缓存为中心 www.163yun.com 设计要点七：消息队列与异步化 www.163yun.com 设计要点八：熔断，限流，降级 www.163yun.com 设计要点九：配置中心

服务管理理 策略略管理理 预案制定 线上演练 • 降级服务统⼀一注册管理理，通过降 级服务质量量数据从整体反映各应 ⽤用的降级点和可⽤用性保障措施 • 降级策略略集中管理理，通过参数 化、配置化、脚本化⽅方式实现线 上策略略的灵活调整 • 依据服务重要程度，从全局制定 分级预案，对降级点进⾏行行预案编 排，并跟踪监控降级链路路的执⾏行行 • 发现潜在故障，多维度验证预案 有效性，评估系统可靠性，提供 service metadata degrade strategy center mysql sharding watch admin • 使⽤用ETCD实现注册中⼼心 • 简单 - Go语⾔言编写部署维护简单，定义良好的API • 安全 - SSL认证机制 • 快速 - ⽀支持上万次写⼊入操作 • 可信 - Raft算法保证强⼀一致性，Proxy反向代理理模式⽀支持 • 服务数据存储 • JVM内存 JVM线程 GC数据 业务数据 SDK数据 ⾃自定义数据 系统数据采集 容器器数据 CPU数据 内存数据 磁盘数据 … ⽹网络数据 采集 Agen t ⽇日志中⼼心 KAFKA 数据处理理 通过本地⽇日志⽂文件，实时采集降级服务质量量数据 ⽇日志 ⽂文件 系统数据采集 容器器数据 CPU数据 内存数据 磁盘数据 … ⽹网络数据 采集 Agen t ⽇日志中⼼心

总体调测框架实践 分布式环境下调测方法论 单体应用 服务化 微服务 小中型规模应用+小型团队 中大型规模应用+多团队协同 Cache DB NFS Load Balancer website website website server server server server (超)大型规模应用+契约协同 应用的发展演变历史 服务化后的问题 多团队协同的分布式环境下，不仅环境“重”，而且外部的服务是别的团队开发 开发依赖重 联调成本高 变动把控困难 拆 应用拆分 数据拆分 团队拆分 分布式服务 API Gateway 分布式文件 分布式缓存 分布式消息 DB Cluster 连接 序列化 路由 负载均衡 … 问题示例 1. 我依赖一个远程服务，但在负责它的团队把它上线之前，我什 么也做不了 2. 我负责的功能依赖一堆的远程服务，为了本地调测，我必须从 头到尾梳理代码，再 MOCK”，是最 有效的手段。 分布式服务框架mock能力构建 应用 服务容器（Consumer） Filter Chain 将mock能力内置到分布式服务框架中 开发mock能力过滤器，在服务调用链路上对服务调用进行挡截。 “开关机制”控制mock能力启停 mock能力启用时，服务容器初始化期间将加载mock数据文件到内存中，每个服务请求将和mock数据的入参定 义进行比对，满足（静态匹配