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一个故事,把大厂互联网架构 70+ 概念串完 - 串串狗小刊
独元殇 · 2026-05-25 · via 串串狗小刊 ⭐️

首先得对这个行业里的基础概念,有个了解。

其实,这些东西,不像英语单词一样,孤立的突然出现了,而是每个都是解决某一个问题而出现。

后端进大厂,面试造火箭必须得懂的。而且很多概念是学校根本不教的,工作了又需要这些技术,真的很糟心。但也没办法,这些是前沿技术,前沿技术是不断发展的。(不过好几年了一直是这套架构,架构基本已经到头了,毕竟地球上也就 80 亿人,目前全球关键服务基本能抗住)

整个 IT 的系统架构发展,就是【面多加水,水多加面】8 个字,计算机科学领域的任何问题,都可以通过增加一个间接的中间层来解决,如果解决不了,再加一层 !有问题就拆,拆多了就打包!

所谓架构师,其实日常就是,遇到难题,加机器,加中间件解耦,数据查不动,给我上数仓哈哈 ~

今天简单的把绝大部分名词,串一串!这基本就全了,一共 70+ 个概念。。。

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这是 4 年前我做的笔记,稍微整理一下,按照先后顺序,笑纳:

单体和集群

我们创立了一个互联网应用,最简单的就是【单机架构】,但是在本地,没人看,于是放到【应用服务器】。

用户多了一点,单机开始扛不住了。应用和数据库经常抢 CPU、内存、磁盘 IO,怎么办?把应用和数据库拆开,有了【数据库服务器】。这叫【应用与数据库分离】。

之后在【应用服务器】上,解决单台机器扛不住,就多台跑,跑同一个服务,就是【集群】。同时有【负载均衡】措施,均匀分发流量。

但是性能上又不能限制的太死,加机器、加实例、加节点,这个叫【水平扩展】。为了防止单台机器宕机,让站挂了,所以能及时把流量调到好机器,这叫【高可用】。

缓存

为了解决每次查数据库都太慢,于是有了【缓存】,为了解决优先缓存谁的问题,有了【热点数据】这个概念,里面都是被频繁访问的数据。

可是单层缓存压力可能也大,于是产生了【多级缓存】的概念。同时,很多内容用户也没必要反复请求服务器去下载,于是有了【浏览器缓存】。如果服务器离离应用近,可以把内容缓存到应用服务器,这叫【本地缓存】。但是本地缓存不够用,就多个机器共享缓存,叫【分布式缓存】。

在应用层面上,有很多业务,会重复计算,于是业务结构可以缓存起来,这个叫【业务缓存】。

数据库

我们一般用的那种类似于 Excel 的数据库,叫【关系型数据库】,数据库的读,一般都很慢,读请求多了以后,主库压力会变大,于是有了【读写分离】,【主库】是负责写入的数据库,【从库】是主要负责读取的数据库。【主从复制】是把主库的数据,同步到从库,而【主从延迟】则说明从库的数据落后了,旧了,没跟上,明白吧。

在数据库里,单库单表太大了,就拆库拆表分散压力,叫【垂直分库】,而数据库里,一张表可能会越来越宽,于是按照规则拆分同一张表,叫做【水平分表】。

上面各种拆拆拆,太复杂了,于是【数据库中间件】这个概念出来了,它就是个中间人,它负责合并结果等等,反正从它角度看,数据库还是原来一样简单。

分布式

单个节点,它储存容量有限,于是多个节点都存(可以是分片,也可以是多副本。不是每个节点都完整存一份。),叫【分布式存储】。有的在上海,有的在广州,离用户近,就谁的服务器发,叫【CDN】,为了解决用户去哪个节点,有了【DNS调度】。但是总是有个节点是最权威的原始内容节点,这个叫【源站】。

流量

后端直接暴露,肯定危险,于是有了【反向代理】承接公网请求。但是别忘了有 SSL ,HTTPS 这种,如果让后端反复解密,也不行,就有了【HTTPS 终止】直接让代理层解密加密,省劲儿不少。有些内容不是谁都能访问,需要【权限校验】,为了防止流量大了,那就【限流】。为了解决常见的 Web 攻击,就有了【WAF(Web 应用防火墙)】。

搜索

数据库本身搜索其实还是慢,就有了【搜索引擎】,为了加速文本搜索,有了词到文档的反向映射,这叫【倒排索引】。在大量文本中搜索内容,叫【全文搜索】。

很多数据,它的数据结构是不固定的,就叫【NoSQL 非关系型数据库】。

大量请求同时读写,叫【高并发读写】,数据库查询,我们知道,很多查询语句很复杂,这种叫【复杂检索】,有些表它又改动很频繁,于是为了适配不固定的数据结构,有了【灵活存储】。

微服务

有些应用,它所有功能都挤在同一个应用里,叫【巨石应用】(貌似也是一个名词),也叫比较大的单体应用。

每个业务模块之间的边界,叫做【业务边界】,多个系统协作完成业务,叫做【分布式架构】。

为了解决服务拆开后怎么通信,于是有了【RPC 远程调用】,让我们能像本地方法一样调用远端服务器。

可是服务地址不好找,于是有了【服务注册与发现中心】,帮助我们记录和查找服务地址。

有时候我们架构设计的不够好,或者流量太大、设备故障等,于是可能局部故障不断的放大。这个叫【雪崩】哈哈。

比如我们做商场应用,大促,短时间内流量猛击,于是有了【削峰填谷】概念把流量排队消化:

服务和服务,之间就好像独立的部门,你不能在传输数据时,相互等吧,于是有了【消息队列】,每个部门只管接收和发送。为了防止某服务宕机,其他能不被拖累,就有了【服务解耦】和【故障隔离】的概念。为了不等结果出来,拖累时间,就有了【异步处理】。把系统给分细,每个部分就是只负责一个小业务,这种叫【微服务架构】。

云原生,部署和运维

我们运维,在追 bug 时,为了找出核心问题点,就追踪一次完整路径,这个叫【全链路追踪】。为了防止某个坏服务继续当累赘,就有了【熔断】这个概念,来停止某个坏服务。还有【降级】,额,,, 这个怎么解释,就是比如购物 APP 卡顿,就关掉商品推荐、弹窗动画,只保留下单、付款基础功能。

服务多了,如果不管理,就会失控,这个叫【服务治理】,比如集中观察系统的状态,叫【统一监控】,以及集中记录日志的【日志系统】来保留证据。以及访问权限、权限管理的【权限体系】。

可是那么多细碎的服务,部署很麻烦,于是就打包一下,把应用环境都打包,随时用随时部署,这叫【容器化】,以及常用的【Docker】工具。但是容器那么多,怎么管理,于是有了【Kubernetes/K8s】这个管理容器、集群的平台。

为了解决容器放哪台机器的问题,有了一个自动工具,能自动安排容器的运行位置,叫【容器编排】。还有资源的分配,也自动化一下,叫【资源调度】。

以前,为了分配资源,人工去搞真的很慢,于是有了【自动扩缩容】的概念,让负载自动根据访问情况加减实例。

服务宕机了有【故障自愈】措施,自动恢复服务。为了解决自己买服务器太昂贵,于是有了【云平台】可以按需购买配置。为了解决资源闲置浪费的情况,有了【资源池】,让我们可以随时申请释放资源。

通过日志、指标、链路追踪等手段,把线上的各个系统都直观展示,叫做【可观测性】。

上面提到的这些,专门为云计算而设计的架构,就叫做【云原生】。