标签：拆分 背景 地理位置 一段 enter code 站点 比较 多层
随着公司业务的拓展，随之而来就是各种系统横向和纵向的增加，PV、UV也都随之增加，原有的系统架构和模式慢慢遇上了瓶颈，需要逐步的对系统从整体上进行改造升级，通过一段时间的整理思路，做一个简单的总结与分享。同时由于能力等方面的不足，如果有什么说的不好之处，还请各位大神多多指点。
本次调整提示主要从以下几个点进行入手
项目架构改进，主线就是面向微服务化。主要思路是：前后端分离、业务系统与管理系统横向拆分、服务接口根据业务流向进行横向拆分、服务接口根据功能单元进行纵向分层。
系统分割的整体架构及其组成单元，以及其各个单元间的数据交互关系如下图：
前后端分离，通俗的说就是：将界面显示和后端业务逻辑处理分割成独立的项目，分割后，两种的数据交互是，前端通过ajax调用后端暴露的数据交互接口，数据交互格式采用（json）。
前后端分离能够起到很好的前后端解耦，各自分工，提高开发效率，提高代码的复用性，便于资源的横向扩展部署。
系统横向拆分，主要是只，根据不同的业务角色，独立搭建对应的UI系统，避免一个平台大单点站点，只要一个模块出问题，导致整个系统平台都不能使用。系统拆分后，不同的系统独立部署，互不影响。这样适当系统职责功能单一，便于后期维护和管理，同时能够提高平台的整体可用性。
比如，系统横向可拆分为：平台总后台管理系统、合作商管理后台、店铺管理后台、PC商城、H5商城、APP。
接口横向拆分：横向拆分，主要是指根据不同的功能模块将取拆分为独立的服务。一般拆分标准，是按照大的功能模块点来拆分。比如：商品、订单、账单、用户、公共数据。
这样拆分的好处是：单点项目功能职责单一便于后期维护管理；不同服务独立部署，互不影响，提高系统的可用性；资源部署，可根据服务使用频率动态增加单点的硬件资源，提高资源的利用率。
接口纵向分割：这个就是软件上的一个分层思想，其作用主要表现在：
数据交互上的改进主要采用多级缓存+消息队列机制，来提高相应效率，同时也能提高系统的吞吐量和并发数。下面将简要说明缓存及其消息队列的使用机制。
多级缓存效果图，借用一张博客园的图，觉得解释的很到位，如下：
客户端缓存：客户端缓存主要缓存用户的登录状态消息，非敏感、变更频率及其小、使用频换（入地理位置信息）。
由于客户端缓存在相应速度是最快的方式，但是也会有一个很致命的缺点，如果需要强制清理缓存比较麻烦，服务器端提供一个接口配置强制清缓存策略，这样能够提高客户端缓存的可控性。
服务器缓存：服务器缓存主要存储一些登录用户相关信息，以及配置信息等。
分布式缓存：分布式缓存主要用于缓存一些变化频率低的数据，比如：商品信息、店铺信息等等。
运维级缓存：运维缓存主要缓存一些文件资源，如js、css、html等，这样用户能够快速的获取到资源信息。
消息队列：使用消息队列异步处理用户请求，能够将用户请求和逻辑操作解耦，提高用户相应速度。
数据存储的主要改进方案是：数据库读写分离+主从备份，纵向分表+横向分区存储
根据业务线和功能模块横向分库、在具体表上，根据实际业务采用横向拆表纵向分表存储
业务线和功能模块横向分库：比如，订单数据、账单数据、商品相关的数据，采用独立的库存储
横向拆表：主要是针对数据量比较大的表，按照某一规则，分表存储（是否分表的规则是保持单标数据不要超出百万），
比如订单表，由于数据量比较大，可以按照月分表；用户表可以按照哈希分表存储。
纵向分表：主要是针对表字段比较多的表，拆分为多表存储，一般拆分规则为：
对于一张表如果业务上分两次访问某一张表其中一部分数据，那么就可以根据每次访问列的不同来做拆分;
另外还可以根据列更新的频率来拆分，例如某些列每天要更新3次，有些列从创建开始基本上很少更新。
通过前后端分离+系统拆分：独立部署，提高系统的可使用性，提高资源的使用效率
通过多级缓存+消息队列：提高系统相应时间、系统的吞吐量、并发数
数据库读写分离+主从备份，纵向分表+横向分区存储：提高数据库的处理效率，和降低处理压力。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/11106267.html
