資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：包括服務的自動化部署，以及鏈路監控等并未細說提及。結語誠然，整個服務架構可以輕松應對千萬級并發。期望，整個服務架構能伴隨公司繼續成長壯大。
背景介紹 回顧
ShareSDK，顧名思義，分享的SDK組件，公司基于互聯網，早期主要以ShareSDK起家。今日思來，很幸運，能陪著ShareSDK一起成長。
如圖
經典的單體應用架構, 和很多初創企業一樣，當時采用這種架構。用redis等緩存擋住并發，用MySQL來存儲數據。
前端的報表分析直接操作MySQL即可。
我并不反對單體架構，反而我覺得很合適，由于初創企業業務形態并不穩定，單體架構其實很容易調整，殺雞焉用牛刀。
公司是國內第一家做移動端分享SDK的企業，隨著業務發展，由于幾乎每個APP都會有分享功能的需求，業務發展飛快。
我記得當時一個“魔漫相機”App就占據了我們半壁帶寬。
在業務請求的入口并未根據業務做輕重之分，導致數據交互類的接口以及日志數據上報的接口共享網關。
業務高峰，請求擁堵，核心數據交互的接口失敗導致用戶體驗極差
服務降級無法實施，相對而言，日志上報接口并不屬于核心業務流程
無法做線路區分，只能統一使用BGP，帶寬等成本高
統計分析早期數據直接落地MySQL，通過MySQL做統計分析。
數據插入并發數受限，性能堪憂
存儲集群未拆分，不能根據業務特點分而治之
查詢慢
業務支持受限由于整個架構比較簡單，對于復雜的業務以及大數據分析支持基本上談不上
基于單體應用，我們基本上看不到未來，這除了單體應用本身的局限性之外，在架構上本身也跑不動。這樣就造就了成本以及資源的重度浪費。
系統架構演化 服務架構通過業務域名拆分以及智能DNS，實現不同地域國家省市&不同業務落入不同網關(不同機房)，不同帶寬線路
業務拆分、微服務化，不同業務區別對待，資源上也是分而治之
服務拆分： 公共服務 & 具體業務服務
梳理后的整個服務架構，從請求端到網關API再到具體的業務處理，流量上可以隨意切割以及合并，很方便的做擴容以及縮容操作。
數據架構數據分為基礎數據以及統計分析數據。
將核心關鍵的基礎數據，比如配置信息等提取出來，分庫存儲，將所有的統計分析數據以及可異步存儲數據落地本地磁盤，再由flume實時拉走。這樣帶來的好處有很多：
基礎數據可以選用高性能存儲，極大加速部分核心業務響應
采用模hash、一致性hash、日期等算法分隔不同的數據，分實例存儲，方便擴容
引入搜索引擎，專職前端&客戶端的查詢請求
引入Flume、Kafka，采用落地日志 + Flume + Kafka實現數據流分發，即使Flume掛了，由于日志先落地，所以待Flume修復后，仍然可以保證數據無丟失無斷層繼續傳輸，而在Flume上面，我們采用了Kafka Channel，而不是普通的FileChannel、MemoryChannel等，使之即使在流量高峰，也不至于導致FlumeServer掛起
不同數據分析需求（如APM、業務統計等等）接入FlumeServer 或者 Kafka 按需獲取數據處理
心得體會上述簡單講到了服務架構以及數據架構的演化，但是細致各個環節可以有很多道道。包括服務的自動化部署，DI/DC以及鏈路監控等并未細說提及。
對于個人，最深刻的理解有兩點：
分而治之
充分理解各個軟件工具本身適合的領域，讓專業的軟件工具對付它們擅長的業務，而不是一招拍死
充分理解業務
架構基于業務，好不好的架構要看什么樣的業務，如果換成公司的IMSDK，顯然這個架構完全不合適。
追求架構簡單
數據每一次流動，都可能伴隨一定的異常。那么架構簡單如何體現？
能用一兩層服務解決的事情絕對不使用三層服務，方便數據追蹤跟進以及業務排錯。
其次，服務業務盡可能簡單，ShareSDK的配置服務以及社交信息服務等都是各自獨立，這在團隊分工優化上也顯得簡單。
誠然，整個服務架構可以輕松應對千萬級并發。但是，我認為可以優化的空間還有很多。期望，整個ShareSDK服務架構能伴隨公司繼續成長壯大。
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