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阿里大数据架构.pptx

1、单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,2020/2/10,#,系统架构概述,Yes,We KAO,更强,更高,更持久,了解什么是架构,了解,Alibaba,网站架构的历史,掌握,Alibaba,网站架构的现状,掌握网站架构设计的理念,课程目标和内容,架构规定了软件的高层划分及各部分间的交互,架构,不是,软件,但架构决策体现于软件平台和框架之中,架构的优劣决定了业务应用系统的实施能力和发展空间,技术搭台,业务唱戏,架构搭台,应用唱戏,架构永远在随着业务的发展而变迁,拥抱变化!,什么是架构?,架构变迁,架构升级,更多用户,更多数据,更多功能,硬件成本,

2、人力成本,质量成本,提高收益,节约成本,业务发展,B2B,架构演化过程,1999,史前,2001,石器时代,2002,中世纪,2005,工业革命,未来,星际时代?,Perl,WebMacro,pojo,jdbc,Velocity,Ejb,WebX,Spring,SOA,OPEN API,云计算,Perl,,,CGI,Mysql,Apache,服务器在美国,,56KModem,,远程开发、测试、部署,1999-,史前时代,Java,服务器使用线程性能比,cgi,技术使用进程好,Java,相比,Perl,,可维护性好,开发效率高,Java,开始在国内流行,史前,-,石器时代原因,开始使用,Java

3、模板技术采用,WebMacro,中间层采用,Servlet,技术,使用,POJO,封装业务逻辑和数据访问,使用,BizObj,对象封装基本业务逻辑和数据访问方法,其它业务对象继承,BizObj,方法,实现自己的业务逻辑和数据访问方法,使用,JDBC,访问数据库,Servlet,容器使用,resin,,,Web,服务器使用,Apache,2001,底,-,石器时代,-www,系统,2001,底,-,石器时代,(,续,),基于,POJO,的,biz,层,基于,WebMacro,的模板技术,表现层,业务层,BizObj,业务逻辑方法,数据访问方法,OfferObj,业务逻辑方法,数据访问方法,Me

4、mberObj,业务逻辑方法,数据访问方法,CompanyObj,业务逻辑方法,数据访问方法,基于,pojo,的,Biz,层,Oracle,数据库,LDAP,数据存储,表现层仅仅使用模板技术,缺乏,MVC,框架,导致大量的,servlet,配置,业务逻辑层和数据访问层耦合,可维护性和可扩展性差,受到,EJB,风潮的影响,石器时代,-,中世纪原因,表现层采用,WebX,模板技术,Velocity,在,Turbine,基础上开发了自己的服务框架和一系列公共服务,通过一个,delegate,对象访问业务逻辑层,业务逻辑层使用,EJB,(,SLSB,,,CMP,,,DAO,等),通过一个,faade,

5、对象供表现层,delegate,访问,Faade,对象访问多个,SLSB,实现的,controller,对象实现业务逻辑,使用,CMP,实现单条记录的增加和删除,考虑性能,在,CMP,之外封装,DAO,对象通过,JDBC,访问数据库,EJB,服务器使用,Weblogic,Web,服务器使用,Apache,2002,底,-,中世纪,2002,底,-,中世纪(续),搜索引擎,Oracle,数据库,LDAP,使用,SLSB,实现的业务逻辑对象,Controlers,基于,Webx,以及,Service,框架的,Web,层框架,CMP,进行单条记录的增加删除,,DAO,对象查找,表现层,商业逻辑层,数

6、据访问层,数据存储,delegate,Faade,Turbine,的发展缓慢,EJB,配置复杂,可维护性差,重量级框架,业务侵入高,高度容器依赖,可测试性差,CMP,性能差,导致,DAO,和,CMP,并存,中世纪,-,工业革命原因,表现层使用,WebX,和,Service,框架,Velocity,模板技术,自有服务框架及多种公共服务:,Form Service,,,Template Service,,,Mail Service,,,Rundata Service,,,Upload Service,等,通过,command,模式和,biz,层交互,无状态,Web,应用,基于,cookie,实现,

7、session,,获取线性扩展性,业务逻辑层使用,Alibaba Service,框架,并且引入,spring,框架,Spring,容器和,Alibaba Service,框架无缝集成,AO,,,BO,使用分布式,cache,缓存对象,数据访问层,透明的事务处理,引入,Hibernate,和,iBatis,,以,iBatis,为主,2005-,工业革命,2005-,工业革命(续),搜索引擎,Oracle,数据库,LDAP,基于,Spring,以及,Service,框架的,biz,层框架,基于,Webx,以及,Service,框架的,Web,层框架,分布式,Cache,分布式,Session,基

8、于,Spring,以及,DAO,设计模式的数据访问框架,表现层,商业逻辑层,数据访问层,数据存储,数据库成为瓶颈,-,分布式数据库,应用耦合严重,-SOA,Pampas,平台,演化还在继续,中文站会员数超过,2000,万,中文站,Offer,已经超过,1.5,亿,中文站每天的用户,PV,已经超过,1.6,亿,中文站每天新发,Offer,超过,100,万,中文站每天重发,Offer,超过,1500,万,国际站略少,但是增长迅猛,网站的现在,中文站,/,国际站应用部署图,网站镜像部署图,(,国际站,),中供用户,网站运营,海外卖家,Load Balance,(F5,Alteon),Apache,J

9、boss,Database,Search Engine,Apache,Jboss,Apache,Jboss,Apache,Static Resource,Cache,Storage,用户请求处理,流量随着用户量而增加,业务的变更频繁,用户行为的收集,产品角色的细分及调整,7 X 24,的高可用性,互联网的挑战,流量激增,处理用户请求,Request,Process,Response,Request,Process,Response,Request,Process,Response,应对的挑战,并发,(,垂直,),用户数量的增加,使用资源的增加,响应,(,水平,),处理性能的维持,业务变更,专业

10、化细分之前,offer,list,detail,member,company,personal,transaction,no support,专业化细分之后,offer,Clothing,Retail,Loan,member,Trust Pass,Special Market,transaction,alipay,paypal,数据挖掘,offer repost,new offer,bid,行为数据的采集,追踪埋点,异步收集,采集数据的分析,数据仓库,分析引擎,运营团队决策,风险行为的控制,CTU,系统,安全团队,网站产品的生命周期,产品需求整理,架构团队设计,开发团队实施,质量团队质检,运营

11、团队运作,用户需求分析,团队再细分,用户需求分析,商业策划,市场策划,产品需求分析,产品设计,网站运营,架构团队,架构师,开发团队,程序员,项目经理,用户体验,质量团队,测试,流程控制,运营团队,产品运营,客户服务,角色专业化细分,业务,1,业务,2,业务,3,避免宕,机,集群化,服务化,备份切换,维护时间有限,新产品发布,在线发布,叠加式发布,用户透明过渡,高可用性,架构是平衡的艺术,不要把简单问题复杂化,也不要把复杂问题简单化,系统架构需要考虑哪些业务要求和质量指标?,怎样取得平衡?,分解复杂度,自上而下,分离关注点(总体,系统,局部),分配复杂度,用合适的技术、合适的组织来解决问题,架构

12、设计理念,更多用户,更多数据,更多功能,更少硬件,更少人力,更少故障,质量指标,可用性,安全性,性能,稳定性,可维护性,分解,业务,应用,数据,合并,联动的业务,高藕合的数据,持续发展,插件式扩展能力,弱藕合,易于剥离,局部可优化调整,可测试,稳定性,高可用性,负载均衡,线性扩展,可被监控,架构的考虑要点,业务划分,系统细分,应用优化,架构考虑的方向,销售后台,会员管理,跟单管理,财务管理,运营后台,Offer,审批,会员审批,类目运营,数据采集分析,网站前台,用户登录,用户前台,用户后台,旺铺、广告,社区、论坛,合作部门,搜索引擎,阿里旺旺,支付宝,总体架构,分解:按不同的业务领域、用户群来

13、分解,业务复杂性,分配:将业务需求分配到各个,公司、部门、系统、服务,系统,/,服务可独立部署和维护,它们之间多采用分布式交互,业务划分,(,总体架构,),会员体系,运营体系,业务体系,业务划分,(,总体架构,),系统架构,表现层,WebX,Velocity,Spring MVC,业务逻辑层,IOC(Spring),SOA(Pampus),EJB,数据访问层,iBatis,CMP,JMS,工具,安全,容错,管理监控,日志,Build,系统架构,分解:按不同的技术层次来分解,技术复杂性,分配:将技术需求分配到各个,中间件、容器、框架、工具组件,容器,/,框架通过特定的技术模式来透明或半透明地解决

14、技术问题,网站应用系统,BOPS,系统,资源系统,系统细分,应用优化,存储系统,DAC,SAN,NAS,搜索引擎,全文索引,目录索引,数据库,索引,数据复制,水平分割,垂直分割,Cache,内容静态化,数据库缓存,对象缓存,客户端缓存,局部调优(数据存取),分解:按数据的位置、读写、计算特性等分解,数据存取复杂性,分配:将数据分配到各个,数据库、索引库、存储系统、,Cache,不同的存储技术适合于不同的数据存取需求,读,写,应用优化,总体架构,考虑面向服务体系,系统架构,更加专业化、服务化的信息收集系统,更加全面化、自动化的配置管理,更加有效率的镜像同步、切换,局部应用优化,分布式文件系统,优化数据同步系统,读写分离,展望未来,架构随着业务发展不断演进,架构发展要有方向有节奏,总结,Q&A,

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