系统架构设计Word下载.docx

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Webpack,Gulp

基础组件库

JS

CSS

Resource

Html5

*.js,*.vue

*.sass,*.css

Font,Img

基础样式库

微服务架构

结合现实情况,平台服务计划分二个阶段完成,先完成服务化,后续在服务化的基础上重构成微服务

服务监控

基础服务框架

springboot

业务代码

分布式RPC服务框架

dubbo

服务注册中心

zookeeper

服务发布容器

docker

持续集成工具

服务治理

jenkins

动静分离-CDN

静态资源访问加速

静态资源文件(html,css,js,img等)

静态数据返回业务静态图片

用户

CDN

用户动态

动态数据

用户静态

请求数据

结果返回

数据请求

回源请求

抓取数据

静态脚本

附件

Web程序

数据库

内网访问,

图片

视频\音频

数据更新维护

ECS(服务器)

OSS(云存储服务)

 

智能压缩

对静态资源进行压缩,减少传输大小,加速分发效果

可视化监控

可通过视化监控管理,查看监控日志和统计分析制定合适的缓存策略,并可通过从源站刷新缓存等手段主动维护高访问资源的缓存

负载均衡+弹性扩展

流量调度

多台云服务器自动进行流量分发,获得更高水平的容错性能

扩展性

支持云服务器动态扩展,实现无缝伸缩,伸缩过程不用更换任何设备,对相关调用和访问者零影响

安全

四层DDoS攻击防护,支持应用防火墙和CC防护,提供防护统计页面,实时抵御网络攻击

云服务器ECS

负载均衡

消息系统

消息队列采用阿里云MQ

消息发送/发布方

消息接收/订阅方

TCP

UDPHTTPSOAP…

消息接收器

消息发送器

流入路由器

流出路由器

拦截器

消息

内部服务

转换器

组件调用

组件容器

推荐引擎

基于阿里云的RecEng(推荐引擎)和MaxCompute(大数据计算服务)搭建金豆云推荐引擎,实现千人千面

基本推荐流程

客户接入数据

特征提取

计算用户/

物品评分

用户/物品

的原始特征

评分矩阵

关系计算

相关性计算+邻近计算

推荐建模流程

客户效果数

推荐请求

API

OTS物品实

模型样本

时修正表

推荐处理线

OTS离线计

算结果表

基于业务目标

OTS用户实

的监督学习

离线计算在线计算

用户认证SSO+OAuth2

内部系统

内部系统采单点登陆方式进行管理

外部系统

外部系统连接主要分为2种方式:

1.通过ROP平台实现数据交互

2.金豆云提供OAuth2认证机制给第三方,实现页面与数据的交互

RequestUserUrl

RequestAccessUrl

RequestInfoUrl

通过token、openId及API

分析平台

JSON

Echarts|CuBI

RESTAPI

报表

Spring,SpringMVC,JMS,Sqoop

事件监听

定时任务

数据导入

Spark

API接口

数据分析

数据融合

MQ消息队列

HBase

HadoopHDFS

•分析平台基于业务数据进行数据映射与融合

•整体架构基于大数据分析框架设计,并通过模块化设计进行内部解耦,将数据收集,导入及分析功能围绕分析模型系统处理

•业务数据收集工作通过异步消息及定时导入方式实现

•底层技术实现

•前端主要提供RESTAPI供产品平台进行数据获取。

同时采用Echarts或CuBI进行报表展现

•中台服务逻辑层使用Spring,SpringMVC作为应用构建及对外接口发布,配合MQ队列机制处理异步消息。

Spark作为核心数据处理引擎,进行MapReduce处理

•持久层主要采用HBase进行大数据存储,同时使用

HadoopHDFS支持分布式存储

设计原则

统一数据视图

保证数据的及时性、一致性、准确性、完整性

数据应用分离

应用系统只依赖逻辑数据库

应用系统不直接访问其它宿主的数据库,只能通过服务访问

数据读写分离

访问量大的数据库做读写分离数据量大的数据库做分库分表不同业务域数据库做分区隔离重要数据配置备库;

合理使用缓存

?

产品平台数据库设计方案采用二级缓存机制

一级缓存使用Redis副本集,对频繁访问数据进行缓存。

同时围绕Redis单线程机制,针对大量并发场景设计

了同一用户的并发锁策略。

二级缓存使用MongoDB副本集,对结构化数据及频繁更新数据进行文档化数据存储

业务数据库使用MySQL集群方案

分析平台基于大数据架构设计方案,数据库使用区域HBase部署策略,同时采用HadoopHDFS进行分布式文件存

技术架构–运营监控

流量控制

应用:

集群,无状态,提高访问量

数据:

读写分离,提高性能

按业务域划分成不同子系统

数据分区

1.分流

不同业务类型分片

分库分表,提高数据容量

分层,功能与非功能分开

冷热数据分离

无法缓解大流量

1.

动态页面降级到静态

2.

整体降级到其他页面

3.

页面部分内容

舍弃一些非关键业务,

2.降级

如购物车库存状态

3.限流

降级一些下游系统,

无法缓解

如一次拆分暂停

大流量

远程服务降机到本

地缓存

SLA

数据持久性

数据可销毁性

不低于99.9999999%

数据无法恢复

数据可迁移性

数据私密性

迁入迁出

网络层访问控制技术实现对不同用户资源的隔离

服务可用性

数据知情权

不低于99.95%

对于数据、备份数据所在数据中心地理位置、

数据备份数量具有知情权

故障恢复能力

服务资源调配能力

24小时的运行维护

用户可在10分钟内启用或释放100台云服务器,

或在5分钟内完成停机升级CPU和内存,并支

网络接入性能

持在线实时升级公网带宽

多线接入,0Mbps~200Mbps

技术架构–治理

灰度发布

老系统

老系统DB

部分请求到旧系统上,另一部分请求到了新的灰度系统上.走到

Client

转发

旧系统的请求,还是照原样处理.走到了新版灰度系统的请求,

需要同时将请求转发给旧系统上来对应的接口上修改旧系统的数

据.如果走到新系统的请求查不到该用户的数据,还需要首先同

步一份来新系统上

新系统

新系统DB

请求首先走到了新版本需要灰度的服务A上,在经过该服务处理后,

给请求打上了tag

A,由于带上了tag,后续访问的都是配套灰度的

A服务

新版A服务

C服务

技术架构–安全

安全策略

Https接入

数据传输入过来加密,防止传输过程中数据被篡改、安全级别更高

黑白名单

设置黑名单,使用

haproxy、nginx过

滤恶意请求

OAuth2认证

使用Spring-security-oauth2

实现与第三方系统认证授权

安全巡警

购买阿里安骑士、Web应用防火墙,防止恶意CC攻击,避免网站挂马篡改

IP限制

设置数据库访问IP列表,保障核心数据不受到侵犯

Hystrix熔断

通过Hystrix防护和控制系统依赖,防止故障连锁,以完成对应用的熔断、降级等策略

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