站在业务方的视角，在理解业务发展目标、看清业务发展方向的前提下，做出技术和业务的平衡 跳出技术思维 理解清楚当前需求 具有业务前瞻性 不要过度设计 怎么运用？CASE I 流量承接 主播互动 商场促销活动 玩法承接 不断的优化和迭代 试错远远大于成功 新需求频繁 组件化 规则配置化 流程编排 玩法天生就是一个不断试错的业务 组件化+数据监控+业务复盘 数据跟踪和定量跟踪

皮肤、表情、资源、广告、应用墙译等 读多写少 主从模式 （单点写，多点读） 用户个性化数据同步、账号等 读写均衡 多主模式 （多点读写） 分布式日志收集等 写多读少 汇聚模式 （多点写，单点读） 内容统计指标获取、内容榜单等 读写均衡 混合模式 （多点写，单点读， 单点写，多点读） 非核心业务 老版本兼容服务、运营活动、配置、管 理平台、官网、论坛等 N/A 本地模式 （单点读写） 设计思路 不跨机房 弱依赖 少依赖 主从模式 主从模式 主机房 从机房 MQ Service Cache Processor DB CRSync 管理平台 MQ Cache Processor CRSync Web Service Web Task Service GSLB 就近接入 就近接入 专线/公网 多主模式同步 多主模式同步 主机房 主机房 MQ Service Processor CRSync Web Service Web GSLB 用户分片&就近接入 用户分片&就近接入 DisFS 用户路由 用户路由 会话验证 会话验证 专线/公网 漫游 汇聚模式 从机房 主机房 Service Flume CRSync CRSync Service GSLB 就近接入 就近接入 Flume Flume Consumer Hadoop ES

可视化的拆解遗留留系统 微服务架构、绞杀模式、代码依赖分析、数据库依赖分析、 遗留留系统拆解评分表、降⻰龙⼋八步 庖丁解⽜牛拆解的最⾼高境界 了了解⽜牛的⽣生理理构造 避开筋腱⻣骨节交错的组织 从⻣骨节的缝隙下⼿手 ⼗十九年年⼑刀依然锋利利 再看⼀一眼微服务架构 我们要做应⽤用代码拆分 我们要做数据库拆分 绞杀者模式 ‣“绞杀者模式”在既有系统资产的基础上实现数字IT创新，⾯面对创新的数字IT业务更更加灵活。 统的松耦合，仅在必要时将功能从原系统中剥离，以此逐步地 替换原有系统。 修缮者模式 ‣“修缮者模式”在既有系统资产的基础上，通过剥离新业务和功能，逐步“释放”现有系统耦合度，解决遗留留系 统质量量不不稳定和Bug多的问题。实现传统IT性能提升，⾯面对传统的IT业务更更加稳定灵活，降低维护成本。 ‣修缮模式适⽤用于需求变更更频率不不⾼高的存量量系统 ©2018 ThoughtWorks the process of moving to a digital business. ⾯面对巨⼤大复杂的遗留留系统， 我们该如何开始拆解？ 代码依赖模式 我们推荐以模块(java包)为基本单位，从代码依赖的⻆角度看，有三种模式： package A class X { public void foo(){ Y.bar(); } } 依赖其他模块 package

数据一种模式 当当开源的分布式任务调度系统 代码较新，使用Quartz进行调度。提供 高可用和分布式功能 功能单一，只支持Java，不支持 Shell(PHP)和消息驱动的作业调度 对任务超时、任务执行情况、监控逻辑 支持粒度功能较单一或缺乏 没有容器化选型？ 调度产品的定位 简易开发、简单维护 高可用、分片并发处理、资源调度动态平衡 支持Java、Shell以及本地模式(VIP还支持消息模式) 还支持消息模式) 统一配置、统一监控、统一管理 VIP弹性调度系统 -- Saturn 开源地址： Github.com/vipshop/Saturn 体系中的定位 服务化框OSP 开发框架Venus 唯品会基础架构体系 消息队列 VMS 全链路监控 Mercury 统一日志平台 dragonfly 任务调度平台 Saturn 统一配置中心 CfgCenter 统一鉴权中心 执行结点 作业实现 功能地图 01 02 03 多种作业类型与 作业模式 资源动态平衡 框架与业务隔离 三大功能特性 Shell作业 消息作业* JAVA作业 分布式与本 地作业模式 • 完美兼容现有PHP的作业，可无缝迁移，成本最低 • 提供多种业务开发模式，满足不同的业务需求 • 多种业务运行模式，即可分布式管理也可本地管理 • 通过异步消息实现业务编排* 多种作业类型

服务容器 服务注册中心 服务列表 …… 无需注册中心 不需要服务消费者注册，直接通过本地配置文件指定的IP地址来绕过“服务路由”及“负载均衡”机制。 服务提供者不能采用token验证模式 基于包名过滤服务 团队往往开发某类业务服务，这类服务一般都具有相同的包名，因此，可以通过配置包名和服务IP的映射关系， 让服务框架自动将一批服务和特定的IP关联到一起。 直连调测机制 提供者B request 应用服务综合mock能力 在实际应用场景中，应用所依赖的服务往往很分散： 一部分依赖服务从本机的Runtime环境即可获取， 一部分需要从协同团队的远程开发机上临时获取（联调模式）， 一部分服务可能还未完成开发并发布，需要通过mock机制进行模拟。 我们需要综合利用前面所介绍的各种调测机制来保障日常开发中对应用服务的正常调测： 服务调用 本地服 务？ 调用本地服务 Topic3-q2 Producer1 MQ Mock 通过本地JVM自带BlockingQueue队列模拟分布式队列， 提供消息的发布、暂存、订阅、消费处理能力 代理门面 将MQ的调用用代理模式做一层封装。 开关机制 支持多级开关切换 消息预取 通过消息预判定，解决找不到消费者导致消息被抛弃 的问题。 优势：能用极低的资源损耗实现单机环境下对分布式 MQ服务的仿真模拟 分布式MQ服务

系统异常 基础策略 监控统计 业务节点 业务数据 业务数据统计 监控 数据流 系统统计 经典流式计算架构，流水线策略，线性扩展 高性能监控核心，灵活的监控策略 关键词模式、上下文模式、时间窗口模式等 轻量、高效、稳定，0侵入 日志监控平台 微信 微信/邮件/短信 高可靠,高响应 高性能 灵活配置 谈点感想 感想 01 微服务≠spring cloud≠容器化≠RPC

•选择基础状态持久化框架 •参考系统：Kubernetes 高可用 系统设计 •设计并验证高可用分布式系统 •参考工具：TLA+ Toolkit 系统实现 •实现高可用系统的控制模块 •参考模式：Kubernetes Operator 系统测试 •测试分布式高可用系统的自愈能力 •参考工具：Jepsen 目录 Ø 分布式系统面临的高可用问题 Ø 设计和验证高可用分布式系统的工具与方法 做高可用 Ø 监控负载不均的情况 Ø 避免Self DoS 最佳实践分享 有关微服务架构的典型模式 Ø 限流 Throttling Ø 超时 Timeouts Ø 熔断器 Circuit Breaker Ø 壁舱 Bulkheads Ø 快速失败 Fail Fast Ø 背压模式 Backpressure 最佳实践分享 有关遵循快速回复的原则 Ø 快速报错 Fail Fast

实现 VQE 业界最 大规模分子模拟 包含丰富的控制脉 冲库 兼容业界多款优化 控制软件 运行速度数倍加速 合作高校实验平台 演示 全新设计IDE界面 上线Block UI编 程模式 推出 mapper功 能 开放 HiQ 源码到 公开平台 提供噪声模拟选项 增加哈密顿量期望 值的分布式模拟计 算模块 推出基于张量网络的 全概率模拟器 HiQ Fermion: 一站式量子化学模拟计算 framework: 持续提升完善用户编程体验 业界领先的单振幅模拟器相 较于HiQ 1.0 性能提升8X以上 新增高性能多振幅模拟器， 性能全面领先 全新设计IDE界面 上线BlockUI编程模式 让量子编程更简单 联合业界打造最强量子平台 托管HiQ源码和技术文档到开 源平台 https://github.com/Huawei- HiQ/HiQsimulator 华为模拟器HiQ

识别真实依赖关系 • 确定上下文物理边界 • 业务演化的趋势 限界上下文解耦-统一接口设计 统一 接口 模型检查 上下文 CAD翻模 上下文 钢筋计算 上下文 截面钢筋模 型上下文 Facade模式 解决： 接口不规范，多套接口 外部接口深入到上游的业务逻辑 限界上下文解耦-发布订阅机制 钢筋模型 上下文 建模模型 上下文 调度中心 平法模型 上下文

�����P�I� ��������� ������ ������ �������� ��A� 流引⽤用可被远程化 系统级的流式贯通 架构治理理能⼒力力加强： • 回压 • 三⻆角模式透传 • 业务快速截⾯面创新 • … 流的概念分层 业务编程框架（⾯面向业务） • 核⼼心概念：流 • 业务涉及的⼤大量量/强⼤大操作 • 流程编排、全异步化 规范（⾯面向系统底层）