数据系统根底
互联网做得太杰出了，以至于很多人把它看作某种太平洋一样的自然资源，而非人造。你还记得上一个达到如此规模而又这样强壮的技术是什么？
————Alan Kay,Dr.Dobb 杂志采访（2012）
何谓数据密集型零碎？
对一个利用零碎，如果‘数据’是其成败决定性因素，包含数据的规模，数据的复杂度或者数据产品与变动的速率等，咱们就能够称为‘数据密集型利用零碎’；与之对应的是计算密集型，cpu 主频往往是后者最大的制约瓶颈。
可靠性
对于软件的可靠性，能够从以下几个方面形容：
- 应用程序执行用户所冀望的性能。用户可能通过应用你的产品取得最根本的满足，比方通过微信能聊天，领取，通过京东能购物等，合乎最后的预期。
- 能够容忍用户呈现谬误或者不正确的软件应用办法。对于谬误的办法不至于导致软件的解体，可能通过指引持续或者告诉用户因为什么起因不能持续。
- 性能能够应答典型场景，正当负载压力和数据量。对于突增的用户流量能做到降级，限流，扩容，不影响大部分用户的体验。
- 零碎可避免任何未经受权的拜访和滥用。做好软件的鉴权措施，爱护用户的隐衷，避免黑客的攻打
保证系统的可靠性，进步整体可用性，缩小硬件，软件认为导致的故障，能够从以下几个点思考：
- 减少冗余。能够通过数据备份，多地部署，以 10 倍流量部署机器等形式，当问题产生时，能及时复原，缩小故障工夫。
- 熔断开关。当上游呈现问题时，能对局部业务熔断解决，不影响整体零碎的可用性。
- 限频。限频开关可能避免业务申请的突增导致业务的奔溃，特地是对于不能主动扩容的零碎。即便是对于一些申请量稳固的业务零碎，有时候也可能因为申请重试的放大导致系统奔溃，限频是对系统很好的一种爱护
- 要害门路与非要害门路梳理并隔离部署，对于非关键门路能够进行降级解决。
- 解耦。对于一些能够异步解决的操作，比方音讯告诉等，通过 mq 异步解决，升高零碎的响应工夫避免被拖垮。
- 对于一些人为因素导致的零碎不可用，能够通过充沛的测试，比方对外围代码编写 gtest 单元测试，自动化测试等，欠缺无效的监控，增强风险意识的培训。
可扩展性
可扩展性是用来形容零碎应答负载减少能力的术语。能够了解为当用户从 1w/smin 增长到 100w/min 时，零碎是否还能失常运行。负载能够用称为负载参数的若干数字来形容。加入的最佳抉择取决于零碎的构造，它可能是 web 服务器的每秒申请解决次数，数据库中写入的比例，聊天室的同时流动用户数量，缓存命中率等。
当负载减少时，会关注零碎的响应工夫以及最终失败量。对于应答负载能够从垂直扩大和程度扩大两个方面思考：
- 垂直扩大就是进步单机的性能，操作简略，不过老本很高。
- 程度扩大就是减少机器，长处是个别对机器要求不高，然而技术实现负载。分布式的零碎通常都反对程度的扩大，在无状态的状况下能够反对主动扩容，可能很好的应答负载升高的状况。
可维护性
可维护性
不便经营团队来放弃零碎安稳运行
简略性
简化零碎复杂性，使新工程师可能轻松了解零碎。留神这与用户界面的简略性并不一样
可演变性
后续工程师可能轻松地对系统进行改良，并依据需要变动将其适配到非典型场景，也称为可延伸性，易批改性或可塑性