系统架构演进过程

系统架构演进过程

高大上的淘宝架构

我们以淘宝架构为例，了解下大型的电商项目的服务端的架构是怎样，如图所示

上面是一些安全体系系统，如数据安全体系、应用安全体系、前端安全体系等。

中间是业务运营服务系统，如会员服务、商品服务、店铺服务、交易服务等。

还有共享业务，如分布式数据层、数据分析服务、配置服务、数据搜索服务等。

最下面呢，是中间件服务，如MQS即队列服务，OCS即缓存服务等。

图中也有一些看不到，例如高可用的一个体现，实现双机房容灾和异地机房单元化部署，为淘宝业务提供稳定、高效和易于维护的基础架构支撑。

这是一个含金量非常高的架构，也是一个非常复杂而庞大的架构。当然这个也不是一天两天演进成这样的，也不是一上来就设计并开发成这样高大上的架构的。

这边就要说一下，小型公司要怎么做呢？对很多创业公司而言，很难在初期就预估到流量十倍、百倍以及千倍以后网站架构会是什么样的一个状况。同时，如果系统初期就设计一个千万级并发的流量架构，很难有公司可以支撑这个成本。

因此，一个大型服务系统都是从小一步一步走过来的，在每个阶段，找到对应该阶段网站架构所面临的问题，然后在不断解决这些问题，在这个过程中整个架构会一直演进。

那我们来一起看一下。

1 单服务器-俗称all in one

从一个小网站说起。一台服务器也就足够了。文件服务器，数据库，还有应用都部署在一台机器，俗称ALL IN ONE。

随着我们用户越来越多，访问越来越大，硬盘，CPU，内存等都开始吃紧，一台服务器已经满足不了。这个时候看一下下一步演进。

2 数据服务与应用服务分离

我们将数据服务和应用服务分离，给应用服务器配置更好的CPU，内存。而给数据服务器配置更好更大的硬盘。

分离之后提高一定的可用性，例如Files Server挂了，我们还是可以操作应用和数据库等。

随着访问qps越来越高，降低接口访问时间，提高服务性能和并发，成为了我们下一个目标，发现有很多业务数据不需要每次都从数据库获取。

3 使用缓存，包括本地缓存，远程缓存，远程分布式缓存

因为80% 的业务访问都集中在20% 的数据上，也就是我们经常说的28法则。如果我们能将这部分数据缓存下来，性能一下子就上来了。而缓存又分为两种：本地缓存和远程缓存缓存，以及远程分布式缓存，我们这里面的远程缓存图上画的是分布式的缓存集群(Cluster)。

3.1 思考的点

1. 1. 具有哪种业务特点数据使用缓存？

2. 2. 具有哪种业务特点的数据使用本地缓存？

3. 3. 具有哪种务特点的数据使用远程缓存？

4. 4. 分布式缓存在扩容时候会碰到什么问题？如何解决？分布式缓存的算法都有哪几种？各有什么

优缺点？

5.

这个时候随着访问qps的提高，服务器的处理能力会成为瓶颈。虽然是可以通过购买更强大的硬件，但总会有上限，而且这个到后期成本就是指数级增长了，这时，我们就需要服务器的集群。需要使我们的服务器可以横向扩展，这时，就必须加个新东西：负载均衡调度服务器。

4 使用负载均衡，进行服务器集群

增加了负载均衡，服务器集群之后，我们可以横向扩展服务器，解决了服务器处理能力的瓶颈。

4.1 思考的点

1. 1. 负载均衡的调度策略都有哪些？

2. 2. 各有什么优缺点？

3. 3. 各适合什么场景？

打个比方，我们有轮询，权重，地址散列，地址散列又分为原ip地址散列hash，目标ip地址散列hash，最少连接，加权最少连接，还有继续升级的很多种策略......

我们一起来分析一下。

典型负载均衡策略分析

1. 1. 轮询：优点：实现简单，缺点：不考虑每台服务器处理能力

2. 2. 权重：优点：考虑了服务器处理能力的不同

3. 3. 地址散列：优点：能实现同一个用户访问同一个服务器

4. 4. 最少连接：优点：使集群中各个服务器负载更加均匀

5. 5. 加权最少连接：在最少连接的基础上，为每台服务器加上权值。算法为(活动连接数*256+非活

动连接数)/权重，计算出来的值小的服务器优先被选择。

6.

继续引出问题的场景

我们的登录的时候登录了A服务器，session信息存储到A服务器上了，假设我们使用的负载均衡策略是ip hash，那么登录信息还可以从A服务器上访问，但是这个有可能造成某些服务器压力过大，某些服务器又没有什么压力，这个时候压力过大的机器(包括网卡带宽)有可能成为瓶颈，并且请求不够分散。

这时候我们使用轮询或者最小连接负载均衡策略，就导致了，第一次访问A服务器，第二次可能访问到B 服务器，这个时候存储在A服务器上的session信息在B服务器上读取不到。

4.2 Session管理-Session Sticky粘滞会话：

打个比方就是如果我们每次吃饭都要保证我们用的是自己的碗筷，而只要我们在一家饭店里存着我们的碗筷，只要我们每次去这家饭店吃饭就好了。

对于同一个连接中的数据包，负载均衡会将其转发至后端固定的服务器进行处理。

解决了我们session共享的问题，但是它有什么缺点呢？

1. 1. 一台服务器运行的服务挂掉，或者重启，上面的session 都没了。

2. 2. 负载均衡器成了有状态的机器，为以后实现容灾造成了羁绊。

4.3 Session管理-Session 复制

就像我们在所有的饭店里都存一份自己的碗筷。我们随意去哪一家饭店吃饭都OK，不适合做大规模集群，适合机器不多的情况。

解决了我们session共享的问题，但是它有什么缺点呢？

1. 1. 应用服务器间带宽问题，因为需要不断同步session数据。

2. 2. 大量用户在线时，服务器占用内存过多。

4.4 Session管理-基于Cookie

打个比方，就是我们每次去饭店吃饭，都自己带着自己的碗筷。

解决了我们session共享的问题，但是它有什么缺点呢？

1. 1. cookie 的长度限制。

2. 2. cookie存于浏览器，安全性是一个问题。

4.5 Session管理-Session 服务器

打个比方，就是我们的碗筷都存在了一个庞大的橱柜里，我们去任何一家饭店吃饭，都可以从橱柜中拿到属于我们自己的碗筷。

解决了我们session共享的问题，这种方案需要思考哪些问题呢？

1. 1. 保证session 服务器的可用性，session服务器单点如何解决？

2. 2. 我们在写应用时需要做调整存储session的业务逻辑

打个比方，我们为了提高session server的可用性，可以继续给session server做集群。

5 中间总结

所以说，网站架构在遇到某些指标瓶颈时，演进的过程中，都有哪些解决方案，他们都有什么优缺点？业务功能上如何取舍？如何做出选择？这个过程才是最重要的。

在解决了横向扩展应用服务器之后，那我们继续~~

继续回到目前架构图

数据库的读及写操作都还需要经过数据库。当用户量达到一定量，数据库将会成为瓶颈。那我们如何来解决呢？

6 数据库读写分离

使用数据库提供的热备功能，将所有的读操作引入slave 服务器，因为数据库的读写分离了，所以，我们的应用程序也得做相应的变化。我们实现一个数据访问模块(图中的data access module)使上层写代码的人不知道读写分离的存在。这样多数据源读写分离就对业务代码没有了侵入。这里就引出了代码层次的演变。

6.1 思考的点

1. 1. 如何支持多数据源？

2. 2. 如何封装对业务没有侵入？

3. 3. 如何使用目前业务的ORM框架完成主从读写分离？是否需要更

4. 换ORM模型？ORM模型

之间各有什么优缺点？

4. 4. 如何取舍？

5.

数据库读写分离会遇到如下问题：

1. 1. 在master和slave复制的时候，考虑延时问题、数据库的支持、复制条件的支持。

2. 2. 当为了提高可用性，将数据库分机房后，跨机房传输同步数据，这个更是问题。

3. 3. 应用对于数据源的路由问题。

7 使用反向代理和CDN 加速网站响应

使用CDN 可以很好的解决不同的地区的访问速度问题，反向代理则在服务器机房中缓存用户资源。

访问量越来越大，我们文件服务器也出现了瓶颈。

8 分布式文件系统

8.1 思考的点

1.分布式文件系统如何不影响已部署在线上的业务访问？不能让某个图片突然访问不到呀

2.是否需要业务部门清洗数据？

3.是否需要重新做域名解析？

这个时候数据库又出现了瓶颈。

9 数据垂直拆分

数据库专库专用，如图Products、Users、Deal库。解决写数据时，并发，量大的问题。

9.1 思考的点

1.跨业务的事务？如何解决？使用分布式事务、去掉事务或不追求强事务

2.应用的配置项多了

3.如何跨库进行数据的join操作

这个时候，某个业务的数据表的数据量或者更新量达到了单个数据库的瓶颈。

10 数据水平拆分

如图，我们把User拆成了User1和User2，将同一个表的数据拆分到两个数据库中，解决了单数据库的瓶颈。

10.1 思考的点

1.水平拆分的策略都有哪些？各有什么优缺点？

2.水平拆分的时候如何清洗数据？

3.SQL 的路由问题，需要知道某个User 在哪个数据库上。

4.主键的策略会有不同。

5.假设我们系统中需要查询2017年4月份已经下单过的用户名的明细，而这些用户分布在user1

和user2上，我们后台运营系统在展示时如何分页？

这个时候，公司对外部做了流量导入，我们应用中的搜索量飙升，继续演进。

11 拆分搜索引擎

使用搜索引擎，解决数据查询问题。部分场景可使用NoSQL 提高性能，开发数据统一访问模块，解决上层应用开发的数据源问题。如图data access module 可以访问数据库，搜索引擎，NoSQL。

12 最后总结

这个只是一个举例演示，各个服务的技术架构是需要根据自己业务特点进行优化和演进的，所以大家的过程也不完全相同。

最后的这个也不是完美的，例如负载均衡还是一个单点，也需要集群，我们的这个架构呢也只是冰山一角，沧海一粟。在架构演进的过程中，还要考虑系统的安全性、数据分析、监控、反作弊等等......，同时继续发展呢，SOA架构、服务化、消息队列、任务调度、多机房等等… ...

从刚才对架构演进的讲解，也可以看出来，所有大型项目的架构和代码，都是这么一步一步的根据实际的业务场景，和发展情况发展演变而来的，在不同的阶段，会使用的不同的技术，不同的架构来解决实际的问题，所以说，高大上的项目技术架构和开发设计实现不是一蹴而就的。

正是所谓的万丈高楼平地起。在架构演进的过程中，小到核心模块代码，大到核心架构，都会不断演进的，这个过程值得我们去深入学习和思考

综合前置系统架构分析

综合前置系统架构分析 摘要： 银行综合前置系统介于外围各业务子系统与银行业务核心系统之间，是银行各种交易渠道的汇总和整合。它通过集中实现不同业务子系统间的协议转换、报文转换、交易路由、安全管理等功能，取代银行种类繁多的前置系统，以达到整合银行IT投资的软硬件资源，简化应用开发与维护目的。 一、系统综述 综合前置系统平台担负着与一系列终端渠道、各种主机系统和第三方系统间的信息处理工作。 主机：指部署在总行数据核心生产系统主机，如账务系统主机，借记卡系统主机等。 渠道：指银行客户在银行使用的各类交易手里终端系统，如柜台终端、自助取款机、电话银行等终端系统。 第三方：指与银行业务有联系的外单位的信息系统，如人行、移动、券商等信息系统。 二、背景介绍 页：1 银行业务可以简单地划分为资产业务、负债业务和中间业务。目前银行之间的竞争焦点是中间业务，中间业务是近年来在银行盈利的重心。 现代商业银行要扩张中间业务空间，开拓新兴服务手段，需要业务与技术密切结合。随着服务品种的增多，服务范围的扩大，用以提供支持的技术系统也日益庞杂，银行技术人员的维护工作量也随之急剧上升。由于竞争剧烈，导致商业银行的很多业务系统在缺乏统一规划的情形下匆匆上马，虽然能够满足一时之需，却使得整个系统架构日渐混乱，导致系统的可靠程度下降，维护和开发新业务的越来越复杂。在银行的机房，经常可以看到各种前置系统（POS、ATM、金卡、呼叫中心、网上银行、银证通、各种代理业务）充斥其间，除了设备需要重复投入，还需要占用技术开发人员大量的精力进行维护和排除故障甚至需要进行辅助的业务，对新业务的开展是十分不利的。 在这种情况下，综合应用前置系统（GAPS即General Application Preposed System，简称大前置系统）就应运而生了。大前置系统是各种交易发起渠道集中、统一的中间接入系统，把各种终端设备的前置系统和外围系统与银行业务主机系统分离，在大前置上集中实现到相关的不同业务子系统的交易路由，是银行开展一般业务是交易发起终端和后台帐务主机间的枢纽控制主机。 以各类外围、外部系统的接入和业务交易（尤其是中间业务交易）处理为重点，建构一个稳定、安全、高性能的业务控制系统。为实现业务发展需要，系统

计算机系统结构发展历程及未来展望

计算机系统结构发展历程及未来展望 一、计算机体系结构 什么是体系结构 经典的关于“计算机体系结构（computer Architecture）”的定义是1964年C.M.Amdahl在介绍IBM360系统时提出的，其具体描述为“计算机体系结构是程序员所看到的计算机的属性，即概念性结构与功能特性” 。 按照计算机系统的多级层次结构，不同级程序员所看到的计算机具有不同的属性。一般来说，低级机器的属性对于高层机器程序员基本是透明的，通常所说的计算机体系结构主要指机器语言级机器的系统结构。计算机体系结构就是适当地组织在一起的一系列系统元素的集合，这些系统元素互相配合、相互协作，通过对信息的处理而完成预先定义的目标。通常包含的系统元素有：计算机软件、计算机硬件、人员、数据库、文档和过程。其中，软件是程序、数据库和相关文档的集合，用于实现所需要的逻辑方法、过程或控制；硬件是提供计算能力的电子设备和提供外部世界功能的电子机械设备(例如传感器、马达、水泵等)；人员是硬件和软件的用户和操作者；数据库是通过软件访问的大型的、有组织的信息集合；文档是描述系统使用方法的手册、表格、图形及其他描述性信息；过程是一系列步骤，它们定义了每个系统元素的特定使用方法或系统驻留的过程性语境。 体系结构原理 计算机体系结构解决的是计算机系统在总体上、功能上需要解决的问题，它和计算机组成、计算机实现是不同的概念。一种体系结构可能有多种组成，一种组成也可能有多种物理实现。 计算机系统结构的逻辑实现，包括机器内部数据流和控制流的组成以及逻辑设计等。其目标是合理地把各种部件、设备组成计算机，以实现特定的系统结构，同时满足所希望达到的性能价格比。一般而言，计算机组成研究的范围包括：确定数据通路的宽度、确定各种操作对功能部件的共享程度、确定专用的功能部件、确定功能部件的并行度、设计缓冲和排队策略、设计控制机构和确定采用何种可靠技术等。计算机组成的物理实现。包括处理机、主存等部件的物理结构，器件的集成度和速度，器件、模块、插件、底板的划分与连接，专用器件的设计，信号传输技术，电源、冷却及装配等技术以及相关的制造工艺和技术。 主要研究内容 1·机内数据表示：硬件能直接辨识和操作的数据类型和格式 2·寻址方式：最小可寻址单位、寻址方式的种类、地址运算 3·寄存器组织：操作寄存器、变址寄存器、控制寄存器及专用寄存器的定义、数量和使用规则 4·指令系统：机器指令的操作类型、格式、指令间排序和控制机构 5·存储系统：最小编址单位、编址方式、主存容量、最大可编址空间 6·中断机构：中断类型、中断级别，以及中断响应方式等

系统架构分析

论系统功能架构设计院系 专业 学号 姓名 成绩

摘要 当今，以信息科学技术为先导的社会变革，全面推动着社会的发展，当代社会进入了以网络信息为中心的信息时代。建立以计算机技术、网络技术、现代数据库技术为基础的现代多层人事管理信息系统，不仅是建立现代化企业的需要，也是发展的需要。文章从J2EE技术出发，对Struts、Spring和Hibemate框架进行了分析。Struts是一个MVC模式的框它将业务代码与视图代码分离开，有效的优化了系统结构，提高了系统的扩展性。Spring是一种轻量级的容器，依赖注入动态的使系统各组件间达到松散结合，同时能够很好的兼容各种框架。Hibemate是一个对象/关系数据库映射工具，提供了Java类到数据表之间的映射，实现了对象与数据库关系之间的交互，使系统具有良好的性能和移植性。 关键词:架构、多层分级、struts、Spring、Hibemate

系统功能架构分析与设计 1.系统分层结构应用及MVC框架开发简介 我们在做着表面上看似是对于各种不同应用的开发，其实背后所对应的架 构设计都是相对稳定的。在一个好的架构下编程，不仅对于开发人员是一件赏 心悦目的事情，更重要的是软件能够表现出一个健康的姿态；而架构设计的不 合理，不仅让系统开发人员受苦受难，软件本身的生命周期更是受到严重威胁。 信息系统功能部分一般采用多层架构，是在MVC框架概念上发展而来的， 最适合B/S及C/S程序的模板。而B/S是随着Internet技巧的兴起，对C/S结构的一种变化或者改良的结构。在这种结构下，用户工作界面是通过WWW浏览 器来实现，极少部分事务逻辑在前端实现，但是主要事务逻辑在服务器端实现，形成所谓三层结构,即表现层、业务逻辑层、数据持久层。其中,表现层:包含代码、用户交互GUI、数据验证,这层用于向客户端用户提供GUI交互,它允许用 户在显示系统中输入和编辑数据,同时,系统提供数据验证功能。这样就大大简 化了客户端电脑载荷，减轻了系统保护与升级的成本和工作量，降低了用户的 总体成本。同时也被广泛地应用到工具软件中，成为应用程序的构成基础。MVC把系统的组成分解成模型、视图、控制三个核心组成，三者的分离使得一 个模型可以具有多个显示视图。MVC具有设计清晰，易于扩展，运用可分布的 特点，使得前台后台的数据控制和表现能力彼此分离，加快开发进程及产品推 向市场的时间。 2.SSH开发框架的引入 SSH为Struts+Spring+Hibemate的一个集成框架，是目前比较流行的一种Web应用程序开源框架。集成SSH框架的系统从职责上分为四层：表示层、业 务逻辑层、数据持久层和域模块层，以帮助开发人员在短期内搭建结构清晰、 可复用性好、维护方便的Web应用程序。其中使用Struts作为系统的整体基础框架，充当MVC里的Controller层，在Struts框架的模型部分，利用Hibemate框架对持久层提供支持，业务层用Spring支持。具体做法是：用面 向对象的分析方法根据需求提出一些模型，将这些模型实现为基本的Java对象，

Web应用系统架构演进过程

1 系统架构演化历程 -- 初始阶段架构 初始阶段的小型系统，其特征表现为应用程序、数据库、文件等所有的资源都部署在一台服务器上，我们通俗称为LAMP架构。 特征： 应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上。 描述： 通常服务器操作系统使用Linux，应用程序使用PHP开发，然后部署在Apache上，数据库使用MySQL，汇集各种免费开源软件以及一台廉价服务器就可以开始系统的发展之路了。 2 系统架构演化历程 -- 应用服务和数据服务分离

好景不长，发现随着系统访问量的增加，Web应用服务器器的压力在高峰期会上升到比较高，这个时候开始考虑增加一台Web应用服务器提供系统的访问效率。 特征： 应用程序、数据库、文件分别部署在独立的资源上。 描述： 数据量增加，单台服务器性能及存储空间不足，需要将应用和数据分离，并发处理能力和数据存储空间得到了很大改善。 3 系统架构演化历程 -- 使用缓存改善性能标题

特征： 数据库中访问较集中的一小部分数据存储在缓存服务器中，减少数据库的访问次数，降低数据库的访问压力。 描述： 1. 系统访问特点遵循二八定律，即80%的业务访问集中在20%的数据上； 2. 缓存分为本地缓存和远程分布式缓存，本地缓存访问速度更快但缓存数据量有限，同时存在与应用程序争用内存的情况。 4 系统架构演化历程 -- 使用应用服务器集群

在对应用系统做完分库分表工作后，数据库上的压力已经降到比较低了，又开始过着每天看着访问量暴增的幸福生活了，突然有一天，发现系统的访问又开始有变慢的趋势了，这个时候首先查看数据库，压力一切正常，之后查看Web Server，发现Apache阻塞了很多的请求，而应用服务器对每个请求也是比较快的，发现问题是由于请求数太高导致需要排队等待，响应速度变慢。 特征： 多台服务器通过负载均衡同时向外部提供服务，解决单台服务器处理能力和存储空间上限的问题。 描述： 1. 使用集群是系统解决高并发、海量数据问题的常用手段。 2. 通过向集群中追加资源，提升系统的并发处理能力，使得服务器的负载压力不再成为整个系统的瓶颈。 5 系统架构演化历程 -- 数据库读写分离

各种系统架构图与详细说明

各种系统架构图与详细说明 2012.07.30

1.1.共享平台逻辑架构设计 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现

采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.2.技术架构设计

如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3.整体架构设计 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下： 综上，我们对整体应用系统架构图进行了设计，下面我们将分别进行说明。

很详细的系统架构图

很详细的系统架构图 --专业推荐 2013.11.7 1.1.共享平台逻辑架构设计 1.2. 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.3.技术架构设计 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.4.整体架构设计 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，

软件架构-案例分析

票务系统架构案例分析?10.1 ATAM方法表述

?10.2 商业动机的表述 ?10.3 构架的表述 ?10.4 质量属性效用树 ?10.5 质量场景的构架分析 ?10.6 对系统构架的再分析 ?10.7 评审结论 10.1 ATAM方法表述 (1) 概述 ATAM（Architecture Tradeoff Analysis Method）： SEI提出的一种软件构架评估方法。ATAM评估方法的主 要目的： 1) 提炼出软件质量属性需求的精确描述；

2) 提炼出构架设计决策的精确描述； 3) 评估这些构架设计决策，并判定其是否令人满意的实现了这些质量需求。 ATAM评估方法： 并非把每个可以量化的质量属性都进行详尽的分析，而是使众多的风险承担者（包括经理、开发人员、测试人员、用户、客户等等）都参与进来，由此而达到上述目标的。 ATAM是一种挖掘潜在风险，降低或者缓和现有风险的软件构架评估方法。因此，以下三点是评估中要特别注重的：风险、敏感点和权衡点。 (2) 构架涉众 ·普通用户 ·用户管理员

·票务管理员 ·开发人员 ·测试人员 (3) 评估步骤 ATAM主要分以下几个步骤： 1)ATAM描述； 2)商业动机表述； 3)软件构架表述；4) 确定构架方式； 5)生成效用树； 6)分析构架方式； 7)确定场景及其优先级； 8)进一步分析构架方式； 9)得出结论。

10.2 商业动机的描述 项目经理从开发组织和客户角度，来表述票务系统的商业目标，综合如下： ?从开发组织角度：开发一个模块性强、实时高效、界面良好、与外部其他系统兼容良好的系统，这使得开发组织能够把整个产品或某个模块卖给其他客户，同时由于良好的界面和业务处理效率而受市场欢迎。 ?从客户角度：系统容易操作，可维护性好、系统稳定、可以及时准确的处理用户的在线订票或查询业务。根据上述目标，质量属性可以划分为两类：高优先级质量属性： 1)性能 2)安全性 3)易用性

互联网电商系统架构介绍

互联网电商系统架构介绍

背景 说起架构，大多人想到的是技术语言、技术框架、SOA、微服务、中间件等，这些都是纯粹的系统架构或基础架构，它们基本不受业务影响，大多可以独立于具体业务进行开发和发展，形成自己独立的体系甚至标准化的技术产品。 但实际上大多情况下技术是为业务服务的，我们开发的更多的是应用系统或者称之为业务系统，业务的不同特点决定了应用（业务）架构也必然有不同的特点。 而这些不同的特点单纯靠技术肯定解决不了，应用架构设计的一条重要原则是技术中立，所以更多时候我们要从应用的角度而不是技术的角度去考虑问题。 我做过电商核心交易相关系统，提起电商大家想到的自然是PV、UV、高性能、高并发、高稳定、抢购秒杀、订单、库存、分布式事务等。 这里的每一个点初听起来都充满着高深与神秘，以关心较多的秒杀为例（1000 万人秒杀100 块100g 的金条）我们来分析看看。 常规秒杀架构常规架构如下

常规流量分布模型 展示层流量> 应用层流量> 服务层流量> DB 层流量 超NB 的系统流量分布模型如下 展示层流量= 应用层流量= 服务层流量= DB 层流量

我们知道DB 是系统最底层也是流量的最大瓶颈，从上面几个图可以看到，超NB 的公司解决了DB 瓶颈所有流量可以一路直到DB 层，每一层都可以任意扩展，那么系统的压力就可以轻松化解。 当然一些没有经验的系统也是这么做的，但DB 层甚至其他层扩展做不好，所以系统经常挂。而实际上再NB 的公司也不会这么去做，即使技术上能做到也没有必要，因为代价实在太大。 所以我们要从DB 层之前想办法梯形逐层进行流量过滤，也就成了上边看到的常规流量分布模型，最好的结果就是到DB 层流量只有实际的订单数100（100 块金条）。 秒杀流量过滤—常规思路 回到常规流量分布模型，以下是一个常用的秒杀系统流量过滤过程：

一线互联网智能推荐系统架构演进

一线互联网智能推荐系统架构演进 作者：fisherman，时任推荐部门推荐系统负责人，负责推荐部门的架构设计及相关研发工作。Davidxiaozhi，时任推荐部门推荐系统架构师，负责推荐系统的架构设计和系统升级。来自：《决战618：探秘京东技术取胜之道》零，题记在电商领域，推荐的价值在于挖掘用户潜在购买需求，缩短用户到商品的距离，提升用户的购物体验。 京东推荐的演进史是绚丽多彩的。京东的推荐起步于2012年，当时的推荐产品甚至是基于规则匹配做的。整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落一样，部落与部落之前没有任何工程、算法的交集。2013年，国内大数据时代到来，一方面如果做的事情与大数据不沾边，都显得自己水平不够，另外一方面京东业务在这一年开始飞速发展，所以传统的方式已经跟不上业务的发展了，为此推荐团队专门设计了新的推荐系统。随着业务的快速发展以及移动互联网的到来，多屏（京东App、京东PC商城、M站、微信手Q等）互通，推荐类型从传统的商品推荐，逐步扩展到其他类型的推荐，如活动、分类、优惠券、楼层、入口图、文章、清单、好货等。个性化推荐业务需求比较强烈，基于大数据和个性化推荐算法，实现向不同用户展示不同内容的效果。为此，团队于2015年底再次升级推荐系统。2016年618期间，个

性化推荐大放异彩，特别是团队开创的“智能卖场”，实现了 活动会场的个性化分发，不仅带来GMV的明显提升，也大幅降低了人工成本，大大提高了流量效率和用户体验，从而达到商家和用户双赢，此产品获得了2016年度的集团优秀 产品。为了更好地支撑多种个性化场景推荐业务，推荐系统一直在迭代优化升级，未来将朝着“满屏皆智能推荐”的方向 发展。一、推荐产品用户从产生购买意向，到经历购买决策，直至最后下单的整个过程，在任何一个购物链路上的节点，推荐产品都能在一定程度上帮助用户决策。1.1、推荐产品发展过程推荐产品发展历程主要经历了几个阶段（图1），由简单的关联推荐过程到个性化推荐，逐步过渡到场景智能推荐。从相关、相似的产品推荐过渡到多特征、多维度、用户实时行为、结合用户场景进行的全方位智能推荐。图1 推荐产品发展历程1.2、多屏多类型产品形态多类型主要指推荐类 型覆盖到多种类型，如商品、活动、分类、优惠券、楼层、入口图、文章、清单、好货等。在移动互联时代，多屏场景非常普遍，整合用户在多屏的信息，能使个性化推荐更精准。多屏整合的背后技术是通过前端埋点，用户行为触发埋点事件，通过点击流系统进行多屏的行为信息收集。这些行为数据通过实时流计算平台来计算用户的兴趣偏好，从而根据用户兴趣偏好对推荐结果进行重排序，达到个性化推荐的效果。京东多屏终端如图2所示。图2 京东多屏终端二、推荐系

(完整版)很详细的系统架构图-强烈推荐

很详细的系统架构图--专业推荐 2013.11.7

1.1.共享平台逻辑架构设计 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相

关架构进行描述。 1.2.技术架构设计 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3.整体架构设计 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下：

很详细的系统架构图-强烈推荐

很详细的系统架构图 专业推荐 2013.11.7

1.1.共享平台逻辑架构设计 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。

综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.2.技术架构设计 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3.整体架构设计 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下：

几种典型的商业智能(BI)系统架构分析

几种典型的商业智能(BI)系统架构分析 1、简单的BI架构这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。 2、联合的BI架构（Federated BI Architecture）这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，外包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。应用于多数据仓库的集成和管理。特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。联合的BI架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。 2、1 集中逆向BI架构（Centralized Upstream BI Architecture）·通常用于中小组织·需要良好的保管者的沟通·需要高级执行者买进·受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的） 2、2 分布式逆向BI架构（Distributed Upstream BI Architecture）·中小组织和大型组织都适用·是大多数从下

至上注重实效表现的逼近系统·更多的考虑多数人意见·更多的限制于大多数人意见·实施团队需要良好的沟通 2、3 集中式的顺序BI架构（Centralized Downstream BI Architecture）·适用于长期数据仓库项目·用于紧密配合多管道的在巨大组织中到处存在的DW/DM系统·经常目标设定为特殊功能组织或行政中心·需要高层在所有的拥有者进行决策·需要为已有系统在实施团队和支持团队建进行良好的沟通 2、4 分布式顺序BI架构（Distributed Downstream BI Architecture）·适用于大型多元化组织·容易适应各种不同的冲突·容易转换到不同的环境·需要为已有系统在实施团队和支持团队间进行良好的沟通 2、5 混合型BI架构（Hybrid BI Architecture）·比任何理想化模型更接近现实情况·更适应自然的联盟·元数据集成更具有挑战性

互联网构架

软件设计工作量 一、数据库服务器工作量 1.对关系型数据库全部表格架构的设计（包括字段、类型、列集、默认状态、计算规范、 DTS复制、可合并行属性的设计） 2.数据库访问中用到的全部存储过程的设计（包括接口定义、语句访问权限、存储性能分 析设计工作） 3.数据库用户权限的分配（包括确定登录名的服务器角色、登录名数据库映射、登录名数 据库角色、安全对象模板） 4.计划任务的设计和布置（包括定时备份、定时优化计划任务） 5.数据库代理服务的布置（包括作业内容、代理脚本设计和错误日志记录） 二、服务器端的调度软件工作量 1.审核并确认登录用户的级并建立数据库的连接（对用户Sha512加密结果进行检索以确 定用户身份） 2.协调客户端并发请求（建立自适应缓冲池、建立多线程向数据库添加数据） 3.向服务器增、删、改客户端上传数据（为解决可能存在的并发冲突，多线程并发的调用 数据库预先设计存储过程，实现数据多种数据处理） 4.接收“不满意报告”并反馈给医师端以及将医师端报告重新发给用户并对服务器对应数 据做修改（基于Windows消息机制模型，设计病例数据传发消息，将“不满意报告”发给医师重新审定，并再次发送至用户） 5.接收在线售卡系统及财务提交的申请并自动生成加密串号反馈给用户或财务端软件（串 号的生成要求加密，从而实现防伪的功能） 6.向客户端发出续费提示（实时查询用户在数据库中的储值情况，及时向用户发送续费提 示） 7.向客户端发送公司的群发消息（以系统托盘弹出消息的方式提示用户公司需要发布的最 新消息） 8.医师离线时，服务器会动态分配“不满意报告”（建立后台定时器，对于超时任务，自 动派发给在线医师） 9.按次数及用户等级对用户卡中金额进行扣除（按照公司预定义的费率扣除费用） 10.按照用户等级生成并向客户端发送诊断报告（建立分级处理线程，根据用户等级，并行 处理） 三、医师端软件工作量 1.医师用户登录权限审核（对医师用户Sha512加密结果进行检索以确定医师用户身份） 2.接收服务器端发来的“不满意报告”（基于Windows消息机制模型，设计病例数据传发 消息，将“不满意报告”重新审定） 3.对报告进行修改反馈给数据库（修改自动生成的诊断结果，将新结果反馈给用户） 4.患者历史数据和历史诊断的查询和分析图样 5.患者测量数据图样的绘制及可能患病的分析（根据需求绘制病例图样，以方便医师诊断） 四、缴费系统工作量

银行综合前置解决方案

银行综合前置解决方案 概述 在银行的业务系统中，前置层负责差异转换、服务整合和控制、业务流程化组装等处理。由于前置系统的建设，一般是伴随具体业务开展，逐步完成，引发了没有整体规划、运行维护复杂、各种资源不易共享、变化频繁等问题；而外系统的各种接口、安全要求不同，使接口调试工作风险大；对于业务流程组合创新的需求，涉及多项目组，沟通、协调较困难。 近年来，随着客户服务渠道不断增加，业务上要求集中、节约化和精细化管理，各行开始建设综合前置，希望形成统一、集中的服务整合点，为客户提供一致、全面的体验流程。

综合前置系统的实现，应以功能组合为体，渠道控制为用，统筹行内系统和外部系统的功能和信息，智能化识别客户，形成银行独特的组合服务能力。 我公司推出的综合前置解决方案，使用总线技术，完成渠道、服务集成；遵循SOA理念，规范服务和发布服务；具备产品定义和组合功能，按渠道、功能、价格、客户、外部系统等角度，多维组装，形成可营销的业务产品。 方案具备功能完善、管理便捷、模型化复用、扩展快速、7x24小时不间断服务等特点，开发人员可以借鉴和复用成熟业务模型，系统运行维护人员可以随时随地了解系统运行情况并快速排除故障，业务人员可以方便的设计出针对不同客户的个性化服务并获得需要的分析报表。

方案篇 应用模式 与渠道系统、核心系统一起，形成粗粒度的MVC结构业务系统；构筑行内系统的信息总线，行外系统的统一接入点；专注于控制层的集中管理和分配调度功能；快速实现业务要求的，渠道、客户、业务流程等方面的各种个性化控制处理。

业务功能 渠道整合系统，实现柜台、呼叫中心、网银、手机银行、短信银行、自助终端、外系统直联等渠道接入。 支付结算业务系统，实现银联、大小额、财税库行、同城交换、现金管理、电子票据、国际结算、SWIFT报文处理。 中间业务系统，实现联机和脱机代理业务、银保、银税、财政非税、社保、银期转账、资金托管、代保管等业务处理。 控制管理业务系统，实现客户签约、客户理财、客户营销、客户财务管理、业务管理、业务监控、票据影像、反洗钱、身份联网核查等管理业务。

很详细的系统架构图-强烈推荐

很详细的系统架构图 专业推荐 2013.11.7

1.1.共享平台逻辑架构设计 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架

构进行描述。 1.2.技术架构设计 如上图对本次项目整体技术架构进行了设计，从上图我们可以看出，本次项目整体建设内容应当包含了相关体系架构的搭建、应用功能完善可开发、应用资源全面共享与管理。下面我们将分别进行说明。 1.3.整体架构设计 上述两节，我们对共享平台整体逻辑架构以及项目搭建整体技术架构进行了分别的设计说明，通过上述设计，我们对整体项目的架构图进行了归纳如下：

互联网的体系结构

互联网的体系结构 互联网的体系结构包括七层，分别是物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层。 第一层：物理层（PhysicalLayer) 规定通信设备的机械的、电气的、功能的和规程的特性，用以建立、维护和拆除物理链路连接。具体地讲，机械特性规定了网络连接时所需接插件的规格尺寸、引脚数量和排列情况等；电气特性规定了在物理连接上传输bit流时线路上信号电平的大小、阻抗匹配、传输速率距离限制等； 第二层：数据链路层（DataLinkLayer) 在物理层提供比特流服务的基础上，建立相邻结点之间的数据链路，通过差错控制提供数据帧（Frame）在信道上无差错的传输，并进行各电路上的动作系列。 第三层：网络层(Network layer) 在计算机网络中进行通信的两个计算机之间可能会经过很多个数据链路，也可能还要经过很多通信子网。网络层的任务就是选择合适的网间路由和交换结点，确保数据及时传送。网络层将数据链路层提供的帧组成数据包，包中封装有网络层包头，其中含有逻辑地址信息- -源站点和目的站点地址的网络地址。 第四层：传输层(Transport layer) 第4层的数据单元也称作处理信息的传输层(Transport layer)。但是，当你谈论TCP等具体的协议时又有特殊的叫法，TCP的数据单元称为段（segments）而UDP协议的数据单元称为“数据报（datagrams）”。这个层负责获取全部信息，因此，它必须跟踪数据单元碎片、乱序到达的数据包和其它在传输过程中可能发生的危险。 第五层：会话层(Session layer) 这一层也可以称为会晤层或对话层，在会话层及以上的高层次中，数据传送的单位不再另外命名，统称为报文。会话层不参与具体的传输，它提供包括访问验证和会话管理在内的建立和维护应用之间通信的机制。如服务器验证用户登录便是由会话层完成的。

软件系统架构图-参考案例

软件系统架构图-参考案例

各种软件开发系统架构图案例介绍

第一章【荐】共享平台架构图与详细说明 1.1.【荐】共享平台逻辑架构设计 (逻辑指的是业务逻辑) 注:逻辑架构图 --主要突出子系统/模块间的业务关系, 这里的逻辑指的是业务逻辑 如上图所示为本次共享资源平台逻辑架构图，上图整体展现说明包括以下几个方面： 1 应用系统建设 本次项目的一项重点就是实现原有应用系统的全面

升级以及新的应用系统的开发，从而建立行业的全面的应用系统架构群。整体应用系统通过SOA面向服务管理架构模式实现应用组件的有效整合，完成应用系统的统一化管理与维护。 2 应用资源采集 整体应用系统资源统一分为两类，具体包括结构化资源和非机构化资源。本次项目就要实现对这两类资源的有效采集和管理。对于非结构化资源，我们将通过相应的资源采集工具完成数据的统一管理与维护。对于结构化资源，我们将通过全面的接口管理体系进行相应资源采集模板的搭建，采集后的数据经过有效的资源审核和分析处理后进入到数据交换平台进行有效管理。 3 数据分析与展现 采集完成的数据将通过有效的资源分析管理机制实现资源的有效管理与展现，具体包括了对资源的查询、分析、统计、汇总、报表、预测、决策等功能模块的搭建。 4 数据的应用 最终数据将通过内外网门户对外进行发布，相关人员包括局内各个部门人员、区各委办局、用人单位以及广大公众将可以通过不同的权限登录不同门户进行相关资源的查询，从而有效提升了我局整体应用服务质

量。 综上，我们对本次项目整体逻辑架构进行了有效的构建，下面我们将从技术角度对相关架构进行描述。 1.2.【荐】技术架构设计 注:技术架构图 --主要突出子系统/模块自身使用的 技术和模块接口关联方式

(完整word版)几种典型的商业智能(BI)系统架构分析

几种典型的商业智能（BI）系统架构分析 目前，随着商务智能理论的不断发展，商务智能的系统架构已经从单一的理论衍生出多种架构，如分布式商务智能架构，联合商务智能架构等。下图是前BO公司定义的商务智能的基本架构，它是一种开放式的系统架构，可以分布式集成现有的系统。从这个架构中，我们可以比较清楚的看出目前商务智能架构的模式。包括数据层、业务层和应用层三部分。数据层基本上就是ETL过程。业务层主要是OLAP和Data Mining的过程。在应用层里主要包括数据的展示，结果分析和性能分析等过程。在实际应用中，由于每个公司的规模和组织架构的不同，在实施商务智能选择系统架构的时候要结合公司的特点，选者最合适的架构。下面就介绍几种现实系统中的几种BI架构。 BO公司定义的BI架构 1、简单的BI架构 这是目前比较常用的商务智能架构，所有的数据集中管理，集中分析，最大的优点是容易管理和部署，系统结构简单，容易维护，适用于小型商务智能系统。缺点是对于跨地域部署比较困难，数据实时性差，可扩展性差。

2、联合的BI架构（Federated BI Architecture） 这种架构比较符合实际的需求，能够集成自定义的数据仓库，外包的数据仓库，架构化的数据仓库，非架构化的数据仓库，分析系统等。应用于多数据仓库的集成和管理。特点是适用于加速time-to-market ,需要高层力量的驱动。成功关键因素：共享一致的的重要的Metrics度量和维度；需要提供统一的标准，拥有企业级的ETL工具和集成的元数据；需要贯穿于整个团队的沟通。联合的BI架构包括：集中逆向商务智能架构，分布逆向商务智能架构，集中顺序商务智能架构，分布顺序商务智能架构及混合架构等。 2.1 集中逆向BI架构（Centralized Upstream BI Architecture） ·通常用于中小组织 ·需要良好的保管者的沟通 ·需要高级执行者买进 ·受限于逆向成功惯例（成功的变化是与任何单一实体的进行尝试是成反比的）

互联网智能推荐系统架构设计

互联网智能推荐系统架构设计

一，题记 58同城智能推荐系统大约诞生于2014年（C++实现），该套系统先后经历了招聘、房产、二手车、黄页和二手物品等产品线的推荐业务迭代，但该系统耦合性高，难以适应推荐策略的快速迭代。 58同城APP猜你喜欢推荐和推送项目在2016年快速迭代，产出了一套基于微服务架构的推荐系统（Java 实现），该系统稳定、高性能且耦合性低，支持推荐策略的快速迭代，大大提高了推荐业务的迭代效率。此后，我们对旧的推荐系统进行了重构，将所有业务接入至新的推荐系统，最终成功打造了统一的58同城智能推荐系统。 下面我们将对58同城智能推荐系统展开介绍，首先会概览整体架构，然后从算法、系统和数据三方面做详细介绍。 整体架构首先看一下58同城推荐系统整体架构，一共分数据层、策略层和应用层三层，基于58平台产生的各类业务数据和用户积累的丰富的行为数据，我们采用各类策略对数据进行挖掘分析，最终将结果应用于各类推荐场景。

二，数据层 主要包括业务数据和用户行为日志数据。业务数据主要包含用户数据和帖子数据，用户数据即58平台上注册用户的基础数据，这里包括C端用户和企业用户的信息，帖子数据即用户在58平台上发布的帖子的基础属性数据。 这里的帖子是指用户发布的房源、车源、职位、黄页等信息，为方便表达，后文将这些信息统称为帖子。用户行为日志数据来源于在前端和后台的埋点，例如用户在APP上的筛选、点击、收藏、打电话、微聊等各类操作日志。

这些数据都存在两种存储方式，一种是批量存储在HDFS上以用作离线分析，一种是实时流向Kafka以用作实时计算。 三，策略层 基于离线和实时数据，首先会开展各类基础数据计算，例如用户画像、帖子画像和各类数据分析，在这些基础数据之上便是推荐系统中最重要的两个环节：召回和排序。召回环节包括多种召回源的计算，例如热门召回、用户兴趣召回、关联规则、协同过滤、矩阵分解和DNN等。 我们采用机器学习模型来做推荐排序，先后迭代了LR、FM、GBDT、融合模型以及DNN，基于这些基础机器学习模型，我们开展了点击率、转化率和停留时长多指标的排序。 这一层的数据处理使用了多种计算工具，例如使用MapReduce和Hive做离线计算，使用Kylin做多维数据分析，使用Spark、DMLC做大规模分布式机器学习模型训练，使用theano和tensorflow做深度模型训练。 三，应用层 再往上就是应用层，我们通过对外提供rpc和http接口来实现推荐业务的接入。58同城的推荐应用大多是向用户展示一个推荐结果列表，属于topN推荐模式，这里介绍下58同城的几个重要的推荐产品：

系统架构分析与设计

软件工程系统架构分析与设计 学生成绩管理系统 软件工程系统架构分析与设计的成员任务分配情况： 组长： 曹玉霞1115115180 （时序图的绘制和整合组员完成的信息以及修改） 组员： 宋乐乐1115115311 （识别分析类） 刘明明1115115508 （部署视图的绘制） 杜兰1115115078 （协作图的绘制） 张国伟1115115032 （包图的绘制）

实验二：系统架构分析与设计 项目名称：学生成绩管理系统一、识别分析类 二、时序图

时序图描述系统不同之分之间在时间顺序上的交互。学生成绩管理系统的时序图主要有以下几个： 1、用户登录顺序图 图2.1 用户登录时序图 （1）登录单击按钮：单击网页超级连接，进入学生成绩管理系统登录界面 （2）进入登录界面 （3）登录：输入用户名和密码 （4）对密码进行加密：保护用户密码 （5）核对登录信息：数据库核对用户登录数据 （6）核对结果准确：输入的用户名和密码正确 （7）登录成功：登录成功，进入学生成绩查询系统 （8）显示欢迎界面：显示欢迎用户的界面，用户可以在页面进行自己需要的操作 2、操作查询时序图

（1）初始连接：用户进入登录界面 （2）创建连接：发送数据段 （3）链接数据库：通过发送的的请求连接到数据库 （4）返回链接命令：返回连接命令，对用户显示登录界面（5）提交请求：向系统提交查询请求 （6）建立状态机制：系统与数据库建立关系 （7）取得连接命令：系统连接数据库 （8）发送SQL：系统向数据库发送请求 （9）返回执行结果：数据库将查询结果返回给系统（10）执行查看：用户点击查看 （11）查看结果 （12）结束操作 （13）结束连接状态：向系统发送断开连接请求 （14）结束连接状态 （15）断开连接：断开系统与数据库的连接