首先，要平衡业务需求的快速迭代和架构的稳定性与可扩展性，架构师需要理解一个核心原则：短期的灵活性与长期的稳定性必须并行。业务方的需求不断变化，系统设计必须支持快速的功能调整和迭代，但这并不意味着可以牺牲系统的稳定性。在这种情况下，采用微服务架构是一个理想选择，因为它能将系统拆解为独立的小模块，这些模块可以根据业务需求独立迭代和部署。模块化设计不仅可以减少变动对其他部分的影响，还能使团队专注于单一领域的优化。为了实现这一点，必须有高效的服务管理机制，像服务网格和API网关等技术可以帮助我们管理服务之间的通信和安全，确保系统在快速迭代中的可靠性。 然后，架构的可扩展性和稳定性常常是随着系统的成长而逐步面临的挑战。当业务需求扩展时，系统的扩展能力至关重要。如果架构一开始选择的是性能不高或者不支持扩展的组件，后期往往需要重新设计。为了应对这个问题，架构师通常会倾向于选择支持横向扩展的技术栈，比如NoSQL数据库和分布式存储系统，这样即使业务量增加，也能轻松应对。同时，性能方面的优化，例如缓存机制和异步处理，能大大减轻高并发时对系统的压力。总的来说，架构设计不仅要为当前业务需求服务，还要为未来可能的业务爆发做好准备，确保架构具备弹性和可维护性。... 展开详请

实现软件系统是一个持续迭代的过程，不是一次性的一锤子买卖。 成本效益是商业逻辑，并不完全由系统决定，用同样的系统，A公司做了10个亿的业务，赚了1个亿，B公司做了100亿的业务，亏了10亿，去哪儿说理去。 结合组织性质、行业特性、发展阶段、战略方向、业务目标再看系统的基本要求，包括稳定性、性能、安全、可扩展。 较大的公司里会对系统进行分级，不同级别的技术指标要求有差别，相当于一个模板。 可扩展性有两种理解： 如果是指容量弹性伸缩，一般与业务规模快速增长或者出现瞬时高峰相对应。 如果是指业务功能上易于开发新功能，则需要对业务做好抽象，提取共性，做适度前瞻性设计，但注意避免过度设计。... 展开详请

花点时间找一个合适的开源框架，高内聚，松耦合。 微服务就是一个典型的例子，很灵活，但复杂度也相当高。但不管怎样，选一个流行的框架开干就行。流行的框架之所以流行，那就是选的人多。 架构肯定需要分层，各司其职。这就像OSI七层结构一样，每一层都有自己关注的重点和要解决的问题，这样不仅能保证业务稳定，出了问题也好排查。对于一个长期运行的复杂业务来说，最重要的不是写代码，而是后期代码迭代，以及线上问题的排查。 过度设计就是一家小公司非要追逐大公司、大神、大牛分享的技术架构，而自己的业务量永远也跑不到他们的万分之一。适合的就是最好的，现在的开源框架都已经足够好，等真的遇到业务瓶颈了，公司有钱了，代码完全重写也没有任何问题。很多大公司的系统也不知道是重写了多少遍的。... 展开详请

15年加盟到家后，框架/组件/基础服务/技术平台，正好也是自己负责范围的一部分，开源还是自研，谈一谈自己的想法。 其一，早期不建议自研。 早期研发人数较少，公司也不确定能走多远，业务相对简单，业务以“快速迭代”为最高优先级，此时一般会选择“自己熟悉的技术”作为选型： （1）研发语言：熟PHP选PHP，熟Java选Java； （2）数据库：熟MySQL选MySQL，熟SQL-server选SQL-server； （3）框架组件：熟Ruby on Rails选ROR，熟ThinkPHP选ThinkPHP，熟Spring boot才选； （4）… 此时千万不要纠结选型，选自己熟悉的，业务以快速迭代为最优先，公司得先生存下来。 多说一句，此时对于技术合伙人的技术视野就有一定要求，如果早期方向不对，等公司发展若干年，数据量并发量上涨很多倍，成本以及未来的技术应对恐怕会有麻烦。 58早期选型是微软技术体系，后来数据量增大，并发量增大，机器数据库越来越多，性能扛不住，成本也扛不住，后来CTO带领大家转型开源阵营，虽然阵痛了1-2年，但长远来说，绝对是正确的决策。 如今，如果你再创业，选云，选Spring体系，八成不会走太大的弯路。 其二，随着规模的扩大，要控制技术栈。 随着业务越来越复杂，研发人数越来越多，如果每个leader都选择自己擅长的框架，就会出现这样的情况： （1）站点框架，team A用着SSH，team B用着Spring+SpringMVC+Mybatis； （2）服务框架，team C用着REST，team D用着dubbo，team E用着thrift； （3）数据库访问，team X用着mybatis，team Y用着DAO，team Z用着jdbc； （4）… 对于整体而言，跨部门的调用越来越麻烦，重复造的轮子越来越多，技术效率会逐步降低，研发+测试+运维成本都越来越高。 即使不自研，技术栈也请尽量统一。 其三，统一了技术栈，建议浅浅的封装一层。 统一了技术栈以后，如果不封装，redis官方Java客户端Jedis可能有这样一些接口： String Memcache::get(String key) String Memcache::set(String key, String value) String Memcache::del(String key) 浅浅的封装一层，会变成这样： String DaojiaKV::get(String key) {          String result = Memcache::get(key);          return result; } String DaojiaKV::set(String key, String value) {          String result = Memcache::set(key, value);          return result; } String DaojiaKV::del(String key) {          String result = Memcache::del(key);          return result; } 这有什么好处呢？ （1）对上游屏蔽底层实现的细节，调用方不用关注缓存是memcache还是redis，调用方只关注DaojiaKV； （2）底层变化的时候，对上游透明，当memcache不能满足需求，要切换为redis时，所有调用方不需要大的变化，升级一个最新的DaojiaKV即可，DaojiaKV的接口不变，实现变为： String DaojiaKV::get(String key) {          String result = Jedis::get(key);          return result; } String DaojiaKV::set(String key, String value) {          String result = Jedis::set(key, value);          return result; } String DaojiaKV::del(String key) {          String result = Jedis::del(key);          return result; } （3）统一实现一些通用的功能，就不需要每一个上游升级了，例如，要实现一个缓存访问时间统计的功能，所有调用方不需要大的变化，升级一个最新的DaojiaKV即可： String DaojiaKV::get(String key) {          Long startTime = now();          String result = Jedis::get(key);          Long endTime = now();          reportKVTime(startTime- endTime);          return result; } String DaojiaKV::set(String key, String value) {          Long startTime = now();          String result = Jedis::set(key, value);          Long endTime = now();          reportKVTime(startTime- endTime);          return result; } String DaojiaKV::del(String key) {          Long startTime = now();          String result = Jedis::del(key);          Long endTime = now();          reportKVTime(startTime- endTime);          return result; } 同理，如果要实现统一的告警，调用链跟踪，SQL执行时间，也可以用类似的方法。 其四，随着规模的进一步扩大，需要适当的造一些轮子。 业务进一步发展，研发团队进一步扩张，虽然使用了统一的技术栈，但不同研发团队的痛点是极其类似的： （1）有站点，监控服务的可用性，处理时间监控需求； （2）有告警需求； （3）有自动化发布，自动化运维需求； （4）有服务治理，服务自动发现需求； （5）有调用链跟踪需求； （6）有SQL监控需求； （7）有系统层面数据收集与可视化展现的需求； （8）… 此时，开源的框架可能满足不了需求了： （1）开源框架/组件太重了，我们需要的可能只是一个轻量级的框架/组件； （2）开源框架/组件，只能满足我们的一部分需求； （3）不了解开源框架/组件的设计理念，要二次开发成本更高（维护dubboX的同学，维护数据库中间件Atlas的同学可以出来说两句）； （4）有些通用的需求是和业务紧密结合的，开源框架/组件可能满足不了； （5）… 此时，如果技术实力具备，可以统一研发一些框架和组件，解决所有技术团队的通用痛点，满足所有技术团队的通用需求。 总结：复用开源，还是造轮子自研？ 初期建议：不自研，用熟悉的，业务快速迭代为优先，需要一定技术视野。 长远建议： （1）统一技术栈； （2）浅浅封装一层； （3）适当造轮子；... 展开详请

数据库系统架构主要分为以下几种类型： - **Shared Everything（共享一切）**：所有节点共享相同的资源，如CPU、内存和存储。这种架构简单，但并行处理能力较差，适用于小型应用。例如，SQL Server、单机版Oracle和MySQL。 - **Shared Disk（共享磁盘）**：每个节点都有自己的CPU和内存，但共享同一个磁盘系统。这种架构通过增加节点来提高并行处理能力，适用于高并发OLTP应用。例如，Oracle RAC和DB2 PureScale。 - **Shared Nothing（共享无）**：每个节点都有独立的CPU、内存和存储，不存在资源共享。这种架构类似于MPP模式，通过增加节点实现并行处理和扩展，适用于大规模数据分析。例如，DB2 DPF和MySQL Cluster。 选择哪种架构取决于具体的应用场景和需求。例如，如果需要处理大规模数据和高并发请求，**Shared Nothing**架构可能是一个更好的选择。而如果应用规模较小，**Shared Everything**架构可能更加简单且成本效益更高。... 展开详请