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云架构技术栈

2006年8月9日，谷歌CEO埃里克施密特在SES圣何塞2006大会上首次提出云计算的概念。它是云计算、分布式计算、并行计算、效用技术、网络存储、虚拟化和负载均衡等传统计算机和网络技术发展和融合的产物。目的是通过基于网络的计算共享软件/硬件。

并根据需要提供给计算机和其他系统。

什么是云

从三个方面了解架构。

首先是IT架构，其实就是计算、网络和存储。这是云架构师的基本功，也是大多数传统云架构师应该掌握的第一部分。一个设计良好的IT架构可以提高系统的可靠性，减轻运维负担。数据中心、虚拟化、云平台、容器平台都属于IT架构的范畴。

第二是应用架构。随着应用从传统应用向互联网应用的转变，仅仅提高资源的灵活性是不够的。经常发生的情况是，创建了大量的机器，但仍然无法支持高并发流量。因此，基于微服务的互联网架构越来越成为云架构师的必备技能。一个设计良好的应用架构可以实现快速迭代和高并发。数据库、缓存和消息队列等PaaS，以及基于SpringCloud和Dubbo的微服务框架都属于应用架构的范畴。

第三是数据架构。数据已经成为人工智能时代的核心资产。在做互联网转型的同时，往往进行数字化转型，从战略上进行数据采集，这就需要云架构师同时思考大数据。自觉搭建统一数据平台，赋予数据数字化运营。搜索引擎、Hadoop、Spark、HBase、人工智能都属于数据架构的范畴。

云技术堆栈

从系统的角度来看，架构分为六个层次。

1.基础设施层：在数据中心，会有大量的机架和服务器，服务器之间通过交换机和路由器连接。有些应用程序如Oracle)需要部署在物理机器上。为了方便管理，会在物理机上部署虚拟化，比如Vmware，可以将复杂的物理机运维简化为灵活的虚拟机运维。虚拟化采用的运维模式大多由运维部门管理。当一个公司有多个部门时，良好的租户管理、基于配额和服务质量的资源控制、基于VPC的网络规划等。经常被引入，以实现从运维集中管理到租户自助服务模式的转换。诞生于公有云的OpenStack在这方面做得很好。随着应用架构重要性的不断增加，对标准化交付和灵活扩展的需求也在不断增加。容器是最多的软件交付容器，可以实现基于映像的跨环境迁移。Kubernetes是集装箱管理平台事实上的标准。

2.数据层：也就是一个应用的钟君阵营，如果是传统的应用，可能会用到Oracle，使用大量的存储过程，有大量的表联合查询，而且成本往往比较高。但是，对于高并发的互联网应用，微服务需要拆分，并且会有很多数据库实例。使用开源Mysql是常见的选择。大量的存储过程和联合查询往往会使微服务无法拆分，性能会很差。因此，有必要将微服务放在应用层来做复杂的业务逻辑。数据库表和索引的设计非常重要。当并发量较大时，需要进行横向扩展，这需要基于分布式数据库和良好的基于单个数据库的表和索引设计。对于结构灵活的数据，可以使用MongoDB数据库，具有良好的横向扩展能力。对于大量的联合查询需求，可以使用ElasticSearch等搜索引擎，速度更快，更灵活。

3.中间件层：因为数据库层往往需要保证数据不丢失，一些事务不丢失，所以并发性能不可能很高，所以我们常说数据库是中国的军营，所有的请求都不能到这里来，所以我们需要一个缓存层来拦截大部分的热请求。Memcached适合简单的键值存储，内存利用率高。而且由于多核处理，对于大数据有很好的性能。然而，缺点是显而易见的。严格来说，Memcached没有集群机制，横向扩展完全依赖于客户端。另外，Memcached不能持久化。一旦数据挂机，就会丢失。如果想要实现高可用性，还需要客户端做双写。Redis具有丰富的数据结构，提供持久化功能、成熟的主备同步和故障转移功能，从而保证高可用性。另外，微服务拆分后，有时候处理一个订单会经过很多服务，处理过程会比较慢。这时就需要使用消息队列，使服务之间的调用成为对消息的订阅，实现异步处理。RabbitMQ和Kafka是常用的消息队列。当事件很重要时，将通过与数据库相结合来实现可靠的消息队列。

4.基本服务层：有时它变成了中间层，抽象出一般的功能来为服务提供原子化接口。这样，上层就可以根据业务需求灵活组合这些原子化的接口，灵活响应业务需求的变化，实现能力的复用和数据的统一管理，如用户数据、支付数据等，不会分散到各种应用中。此外，基础服务层被称为应用程序和数据库以及缓存之间的分界线，所有应用程序都不应该直接连接到数据库。一旦有子数据库和子表，数据库迁移，缓存类型改变等。影响将非常大，几乎不可能实施。如果底层的这些变化在基础服务层被拦截，而上层只使用基础服务层的接口，那么底层的变化对上层来说将是透明的，可以逐渐演化。

五

、第五个层次是业务服务层，或者组合服务层，大部分的业务逻辑都是在这个层面实现，业务逻辑比较面向用户，因而会经常改变，所以需要组合基础服务的接口进行实现。在这一层，会经常进行服务的拆分，实现开发独立，上线独立，扩容独立，容灾降级独立。微服务的拆分不应该是一个运动，而应该是一个遇到耦合痛点的时候，不断解决，不断演进的一个过程。微服务拆分之后，有时候需要通过分布式事务，保证多个操作的原子性，也是在组合服务层来实现的。

6、用户接口层：也即对终端客户呈现出来的界面和APP，但是却不仅仅是界面这么简单。这一层有时候称为接入层。在这一层，动态资源和静态资源应该分离，静态资源应该在接入层做缓存，使用CDN进行缓存。也应该UI和API分离，界面应该通过组合API进行数据拼装。API会通过统一的API网关进行统一的管理和治理，一方面后端组合服务层的拆分对APP是透明的，一方面当并发量比较大的时候，可以在这一层实现限流和降级。

为了支撑这六个层次，在左侧是一些公共能力。

持续集成和持续发布是保证微服务拆分过程中的快速迭代，以及变更后保证功能不变的，不引入新的Bug。

服务发现和服务治理是微服务之间互相的调用，以及调用过程中出现异常情况下的熔断，限流，降级策略。

大数据和人工智能是通过收集各个层面的数据，例如用户访问数据，用户下单数据，客服询问数据等，结合统一的中台，对数据进行分析，实现智能推荐。

监控是基础设施的监控和应用的监控，发现资源层面的问题以及应用调用的问题。

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