架构设计的五个核心要素？ _架构设计

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一、性能【架构设计的五个核心要素？】性能就是核心要素之一，不然我为什么架构设计？随随便便一个lowlow的系统上线就好了。所以性能优化是很多小公司卖不去过的坎。这么说吧，当然优化网站性能的手段也非常多：
（1）web前端性能优化：

浏览器访问优化（浏览器缓存、页面压缩传输、合理布局页面、减少Cookie传输）

减少http请求。避免建立太多通讯链路。将js、css、图片文件尽可能合并。避免太多请求。同时，对于系统的后端请求也尽可能进行合理的设计，来避免出现太多交互。
使用浏览器的缓存。http头设置Cache-Control和Expires.js文件名比如可以带时间戳。一旦有更新则更新时间戳，否则缓存；同时尽量避免同一时间更新大量静态资源。
对静态资源进行压缩。
css放置在页面最上方，js放下最下面。以提前进行css渲染。同时避免js带来的页面阻塞。但需要case by case 。比如页面dom节点需要依赖js生成，则可视情况改变文件位置。
减少cookie传输。同时让静态资源有独立域名，发送静态资源请求时候不发送cookie 。以此减少传输代价。cookie可以通过document.cookie获取。

2.CDN加速

缓存图片、文件、CSS以及script脚本。但是pc上的CDN加速效果要好于移动端。经过调研发现，last-mile的延迟越高，CDN的相对有效性越差（具体见文章为什么CDN对移动客户端加速“没有”效果）。

3.反向代理

可以提供七层负载均衡（http请求进行均衡策略），并且可以提供静态资源的缓存，请求转发，防止网络攻击等。比较流行的有Nginx 。

（2）应用服务器性能优化：如果请求静态界面不卡了,但是动态数据还是卡,说明MySQL处理的请求太多了,可以使用服务器本地缓存和分布式缓存，也可以通过异步操作方式来加快响应，在高并发请求的情况下，可以将多台应用服务器组成一个集群共同对外服务，提高整体处理能力，改善性能，具体如下：
1.分布式缓存（网站性能优化的第一定律：优先考虑使用缓存优化性能）

一般来说，存入cache的数据的读写比在2:1以上；且应该是热点数据。
需要考虑如果采用缓存则可能带来的数据短期内的不一致，或者如果实时更新缓存可能带来的性能和资源开销。
需要考虑cache一旦失效，大量请求直接命中DB可能带来的服务性能雪崩。所以可以对cache采用集群化部署，以此避免丢失过多数据造成服务压力陡增。
对于热点数据考虑进行缓存的预热加载。比如高峰期来临前，先将热点数据提前存入缓存。以此提高高峰期的服务性能。
为了避免恶意攻击，一直query不存在的数据，导致cache无法命中而频繁访问DB，可以将不存在的数据也进行缓存并定期清理。同时有机制对恶意请求进行识别和封禁。
分布式缓存应该去中心化并集中管理。通过不同实例间的互不通信和同构来保证可扩展性，并降低系统复杂度。

2.异步化（任何可以晚点做的事情都应该晚点再做，感觉像懒加载）
通过分布式消息队列来实现削峰的目的。通过业务配合技术来解决问题。比如12306的排队。
3.集群
采用集群也是服务虚拟化的一个体现。用以避免单点问题，同时提供更加高可用，高性能的服务。
4.代码优化

多线程中，如果是密集型计算，线程数不宜超过CPU核数。如果是IO处理，则线程数=[任务执行时间/(任务执行时间-IO等待时间)] * CPU核数。除此之外，我们应该将对象设计成无状态对象，多采用局部对象，适当将锁细化。
进行资源复用。比如采用单例模式，比如采用连接池。
合理设置JVM参数，以最大程度避免不合理的full gc 。

5.存储性能优化
关系型数据库的索引采用B+树进行实现。而很多的nosql数据库则采用了LSM树进行存储。LSM在内存中保留最新增删改查的数据，直到内存无法放下，则与磁盘的下一级LSM树进行merge 。所以对于写操作较多，而读操作更多的是查询最近写入数据的场景，其性能远高于b+树；采用HDFS结合map reduce进行海量数据存储和分析。其能自动进行并发访问和冗余备份，具有很高的可靠性。其等于是实现了RAID的功能。
（3）数据库层优化：