2、技术选型：创业初期，技术如何选型

• no2：创业初期架构特点、选型依据、选型建议是什么？
  • 特点：
    • 1.单机系统(All in one)
    • 2.程序耦合(All in one)
    • 3.逻辑核心是 CURD
  • 
  • 主要依据：选择技术合伙人会的，熟悉的，是早期技术选型的
  • 选型建议：
    • PHP体系：Linux、Apache、MySQL、PHP
    • Java 体系：Linux、Tomcat、MySQL、Java
• no2：创业初期工程师的主要矛盾是什么？如何解决？
  • 矛盾：业务开发效率与质量低，CURD 频繁出错
  • 解决：尽早引入 DAO/ORM 技术
  • DAO(Data Access Object)：像对象一样访问数据
  • ORM(Object Relation Mapping)：简化数据库查询过程
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3、技术选型：框架组件要不要自研，什么时候自研？

• no3：框架组件要不要自研，什么时候自研？有哪 4 个观点？
  • 1.早期不要自研，后期适当自定义
  • 2.随着规模的扩大，要控制技术栈
  • 3.建议浅浅的封装一层
  • 4.随着业务规模，研发团队进一步扩大，适当造一些轮子
• no3：为什么说早期不建议自研？
  • 1.早期的业务以快速迭代为最高优先级，快速实现功能，让公司活下来最重要
  • 2.技术栈选择技术合伙人最熟悉的
    • 研发语言：熟PHP选PHP，熟Java选Java
    • 数据库：熟MySQL选MySQL，熟SQL-server选SQL-server
    • 框架组件：熟Ruby on Rails选ROR，熟ThinkPHP选ThinkPHP，熟SSH选SSH
  • 3.此时技术栈的选择对合伙人的技术视野有要求，能在未来少踩坑
• no3：为什么要控制技术栈？
  • 1.绝对不能每个人想用什么就用什么，否则会造成混乱
  • 2.即使用开源，技术栈也尽量统一
• no3：什么叫「浅浅封装一层」？好处是什么？

  String Memcache::get(String key)
  String Memcache::set(String key, String value)
  String Memcache::del(String key)
  
  String 58DaojiaKV::get(String key) {
      String result = Memcache::get(key);
      return result;
  }
  

  • 好处
    • 对调用方屏蔽底层实现细节
    • 当底层变化的时候，调用方改动很小
    • 能很方便实现统一的功能，如时间统计等
• no3：为什么说随着业务规模和研发团队的扩大可以适当造一些轮子？而不能全部使用开源？
  • 不同技术团队，痛点是相似的
  • 开源解决不了全部个性化需求
    • 有站点，监控服务的可用性，处理时间监控需求
    • 有告警需求
    • 有自动化发布，自动化运维需求
    • 有服务治理，服务自动发现需求
    • 有调用链跟踪需求
    • 有SQL监控需求
    • 有系统层面数据收集与可视化展现的需求
  • 自研解决痛点，更贴合团队实际情况
    • 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
    • 开源框架/组件，只能满足我们的一部分需求
    • 不了解开源框架/组件的设计理念，要二次开发成本更高
    • 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

4、容量设计：流量高低，对架构究竟有什么影响？

• no4：什么时候要进行容量评估？
  • 1.容量有质变性增长
  • 2.临时运营活动
  • 3.新系统上线
• no4：哪些指标要进行容量预估？
  • 看具体业务，对应到系统侧的主要矛盾是什么，如：
  • 1.数据量
  • 2.并发量，吞吐量
  • 3.带宽
  • 4.CPU/MEM/DISK 等
• no4：如何进行容量评估(以吞吐量为例)
  • 1.评估总访问量：询问产品、运营
  • 2.评估平均访问量：总量除以总时间，一天可算 4w 秒
  • 3.评估高峰 QPS：可根据业务曲线图来
  • 4.评估系统、单机极限 QPS：使用压测
  • 5.根据线上冗余度做决策：计算需求和线上冗余度差值

5、伪分布式：你以为，多机就是分布式？

• no5：随着流量的提升，早期系统最先遇到的两大问题是什么？如何分析系统特点与瓶颈？
  • 现象：人多的时候会卡(即慢，性能下降)，压力会导致宕机(即一挂全挂，耦合严重)
  • 瓶颈分析：网络带宽、内存、CPU 计算、磁盘 IO
  • 初步结论：ALL in one 导致单机资源称为瓶颈
• no5：架构早期最快速地解决「单机资源瓶颈」问题的思路？做法？原因？
  • 思路：
    • 增加硬件资源(时间短)，避免大规模代码重构(时间长)
  • 做法：
    • 把「单机」变「多机」，用最小的成本，扩展资源
  • 原因：
    • 此时最大的成本，是时间成本
    • 能用“钱”解决的系统问题，往往不是问题
    • 老板最不愿见到的，是解决一个系统问题， 花很长的时间(市场和投资人等不起)
• no5：「单机」变「多机」的伪分布式的「三大分离」应该怎么做？设计思路？没解决的问题？
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  • 三大分离
    • 1.读写分离(引发读写延时新问题)：将数据库的读写请求分散到不同的数据库机器上
    • 2.动静分离：将静态文件(css、jpg、静态页面)和动态生成的站点分离
    • 3.前台后台分离：前台即用户访问的系统，后台即运营使用的系统
  • 设计思路：用最快的速度，增加硬件资源，提升系统性能，增加访问速度
  • 没解决的问题：
    • 1.耦合问题：一个子系统挂了，仍然是全站挂
    • 2.主从延时新问题：读写分离只能提升读写性能，无法降低单库数据量
• no5：如何解决「三大分离」的耦合问题和读写延时问题？设计思路？如何操作？
  • 
  • 方案：业务垂直拆分，解耦
  • 操作：
    • 1.业务垂直拆分
    • 2.代码垂直拆分(子系统耦合)
    • 3.数据库垂直拆分(数据量降低，延时缓解)
    • 4.研发团队垂直拆分(专业化，效率提升)
  • 设计思路：用最快的速度，增加硬件资源，解耦
  • 垂直拆分，会随着业务越来越复杂，不断持续地进行
  • 存在问题
    • 1.对同一个垂直站点子系统，仍然是一个「单体架构」，每一个业务都并不是高可用的，子系统的性能仍然受到单机资源的限制无法扩展
    • 2.子系统不是高可用的，只能保证一个挂了，另一个不受影响