一套就基本够用的web技术架构

一、前言

 在大中型web系统中,有没有一套就基本够用的web技术架构。显然是有的。一般的web

系统都是基于spring框架构建的,包括springCloud全家桶,还有各个大公司封装的一些架构。比如阿里的Dubbo系统,腾讯的架构,百度的架构。这些都属于超大型系统架构,架构师们搭建的这些架构不仅能满足本公司的系统开发,还可以封装出产品卖与其他公司。但是对于小型,或者中大型系统而言,复杂没那么高,有些基本的架构基本能满足业务系统的开发。

二、一套就够用的web技术架构

1、 web系统后端架构

2、数据处理经典架构

基本的大中型公司只要按照这这套系统进行建设,目前可以完全满足业务系统的开发。剩下的就是招聘对应的软件人才。 

三、web技术架构演进过程

超大型Web技术架构的演进过程可以大致分为以下几个阶段:

  1. 单机构建网站阶段:在这个阶段,网站通常由一台服务器来承载所有的应用程序和数据库。这种方式的优点是简单易行,但随着用户量和数据量的增长,性能和可扩展性问题逐渐显现。
  2. 应用与数据库分离阶段:为了解决单机构建网站阶段的性能瓶颈,将应用和数据库部署在不同的服务器上,实现负载均衡,提高网站的并发处理能力。
  3. 垂直扩展阶段:当网站流量持续增长,单台服务器无法满足需求时,采取垂直扩展的方式,增加服务器的硬件配置,如增加CPU、内存等资源,以提高网站的并发处理能力。但这种方式成本较高,存在硬件瓶颈。
  4. 横向扩展阶段:当垂直扩展无法满足需求时,开始采用横向扩展的方式。通过增加服务器数量,将负载分摊到多台服务器上,提高系统的并发处理能力和可用性。这需要采用负载均衡、缓存、数据库读写分离等技术来解决数据一致性和负载均衡的问题。
  5. 微服务架构阶段:随着服务数量的不断增加,单一应用变得庞大而复杂,难以维护和扩展。此时可以采用微服务架构,将应用拆分成多个小型服务,每个服务独立部署和扩展,降低应用的耦合度和复杂度。微服务架构可以提高系统的可维护性和可扩展性。
  6. 分布式架构阶段:随着业务的发展和系统规模的扩大,甚至跨越地域和数据中心,采用分布式架构是必要的。分布式架构将应用和数据分布到多个数据中心或地域,以提高系统的可用性和容灾能力。这需要解决分布式事务、数据一致性和网络延迟等问题。
  7. 服务网格化阶段:在分布式架构的基础上,服务网格化进一步提高了系统的可维护性和安全性。通过服务网格,可以对服务的访问进行统一管理和控制,实现服务的自动路由、限流、熔断和监控等功能。

 四、web系统研发人员搭配

Web系统研发人员的搭配根据项目的需求和规模有所不同,但通常需要以下角色的专业人员:

  1. 项目经理:负责整个项目的计划、组织、领导和监控,确保项目按期、按质、按预算完成。
  2. 需求分析师:负责与利益相关者沟通,理解并分析系统的需求,编写需求规格说明书。
  3. 系统架构师:负责设计系统的整体架构,包括技术架构、数据架构和安全架构等,确保系统能够满足需求并具备良好的扩展性和可维护性。
  4. 前端开发工程师:负责Web界面的设计和开发,包括HTML、CSS、JavaScript等前端技术的实现。
  5. 后端开发工程师:负责服务器端的开发和维护,包括后端框架、数据库设计和开发、API设计和开发等。
  6. 测试工程师:负责制定测试计划和测试用例,执行测试并编写测试报告,确保系统的质量和稳定性。
  7. 运维工程师:负责系统的部署、维护和监控,确保系统的高可用性和稳定性。
  8. 数据库管理员:负责数据库的设计、备份、恢复和管理,保证数据库的安全和稳定性。
  9. 安全工程师:负责系统的安全设计和安全漏洞的检测,确保系统的安全性。

以上是Web系统研发中常见的角色,根据项目需求和规模,可能还需要其他专业的角色,如UI设计师、用户体验师等。在实际项目中,人员的搭配应根据实际情况进行合理配置,确保项目的顺利进行。

五、目前流行 web技术栈

  1. 微服务架构:随着业务复杂度的增加,单一应用变得庞大而复杂,难以维护和扩展。微服务架构可以将应用拆分成多个小型服务,每个服务独立部署和扩展,降低应用的耦合度和复杂度。Spring Cloud、Dubbo等是常见的微服务架构框架。
  2. 容器化技术:容器化技术如Docker和Kubernetes可以帮助开发人员快速部署和管理微服务。容器化技术可以提供轻量级的隔离环境,提高应用的可靠性和可维护性。
  3. 前端框架:React、Vue和Angular等前端框架可以帮助开发人员快速构建用户界面,提高开发效率和可维护性。
  4. 消息队列:消息队列如Kafka、RabbitMQ等可以帮助解耦系统中的服务和组件,提高系统的可扩展性和可靠性。
  5. 缓存技术:Redis、Memcached等缓存技术可以减少数据库的负载,提高系统的响应速度和并发处理能力。
  6. 搜索引擎:Elasticsearch、Solr等搜索引擎可以帮助开发人员快速查询和处理大量数据。
  7. 分布式数据库:如Cassandra、Couchbase等分布式数据库可以提高数据库的可扩展性和容错能力。
  8. 大数据技术:如Hadoop、Spark等大数据技术可以帮助处理和分析大规模数据。
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THE END
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