一、早期學(xué)習(xí)困境的切身體會(huì)
回想起我剛接觸學(xué)習(xí)力養(yǎng)成課程相關(guān)項(xiàng)目時(shí),那時(shí)的架構(gòu)真的簡(jiǎn)單得有些“可憐”。就拿我們當(dāng)時(shí)負(fù)責(zé)的一個(gè)線上學(xué)習(xí)平臺(tái)來(lái)說(shuō)吧,那時(shí)候每到假期學(xué)習(xí)高峰期,系統(tǒng)就跟“死機(jī)”了一樣。我記得有一次寒假,家長(zhǎng)們都希望孩子利用假期提升學(xué)習(xí)能力,大量學(xué)生涌入平臺(tái),結(jié)果頁(yè)面加載慢得離譜,甚至很多功能直接無(wú)法使用。
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當(dāng)時(shí)的架構(gòu)就是一個(gè)簡(jiǎn)單的服務(wù)器加數(shù)據(jù)庫(kù)的模式,所有的數(shù)據(jù)處理和業(yè)務(wù)邏輯都集中在一臺(tái)服務(wù)器上。這種架構(gòu)在學(xué)生數(shù)量少的時(shí)候還能勉強(qiáng)應(yīng)付,但一旦流量稍微大一點(diǎn),就完全撐不住了。每次遇到促銷(xiāo)活動(dòng)或者假期高峰期,我們團(tuán)隊(duì)就像熱鍋上的螞蟻,一邊安撫用戶(hù),一邊緊急想辦法增加服務(wù)器資源。可即便如此,效果也很有限,系統(tǒng)還是會(huì)時(shí)不時(shí)地出現(xiàn)卡頓和崩潰的情況。
二、架構(gòu)演進(jìn)的第一階段:初步優(yōu)化
引入分布式架構(gòu)
為了解決上述問(wèn)題,我們開(kāi)始對(duì)架構(gòu)進(jìn)行第一次重大調(diào)整,引入了分布式架構(gòu)。我們把原來(lái)集中在一臺(tái)服務(wù)器上的業(yè)務(wù)邏輯拆分成多個(gè)微服務(wù),分別部署在不同的服務(wù)器上。這樣一來(lái),每個(gè)微服務(wù)都可以獨(dú)立擴(kuò)展,大大提高了系統(tǒng)的并發(fā)處理能力。
比如說(shuō),我們把用戶(hù)認(rèn)證服務(wù)、課程管理服務(wù)、學(xué)習(xí)記錄服務(wù)等都拆分成獨(dú)立的微服務(wù)。每個(gè)微服務(wù)都有自己的數(shù)據(jù)庫(kù),并且通過(guò)消息隊(duì)列進(jìn)行通信。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)顯示,在同等流量下,系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間從原來(lái)的平均 5 秒縮短到了 2 秒左右,吞吐量也提升了 1.5 倍。這一階段的架構(gòu)調(diào)整讓我們嘗到了甜頭,系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能都有了明顯的提升。
緩存機(jī)制的應(yīng)用
除了分布式架構(gòu),我們還引入了緩存機(jī)制。在系統(tǒng)前端,我們使用了瀏覽器緩存和 CDN 緩存,減少了對(duì)服務(wù)器的請(qǐng)求。在服務(wù)器端,我們使用了 Redis 緩存,將一些常用的數(shù)據(jù)和查詢(xún)結(jié)果緩存起來(lái),避免了頻繁的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)。通過(guò)這些緩存機(jī)制的應(yīng)用,系統(tǒng)的響應(yīng)速度進(jìn)一步提升,用戶(hù)體驗(yàn)也得到了改善。
三、架構(gòu)演進(jìn)的第二階段:引入自適應(yīng)架構(gòu)與輔學(xué)有道
自適應(yīng)架構(gòu)的需求
隨著業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展,我們發(fā)現(xiàn)即使采用了分布式架構(gòu)和緩存機(jī)制,系統(tǒng)在面對(duì)流量洪峰時(shí)還是會(huì)出現(xiàn)一些問(wèn)題。比如說(shuō),在一些大型促銷(xiāo)活動(dòng)或者考試前的復(fù)習(xí)高峰期,流量會(huì)突然暴增,系統(tǒng)還是會(huì)出現(xiàn)一定程度的卡頓。這時(shí)候,我們意識(shí)到需要引入一種更加智能的架構(gòu),能夠根據(jù)流量的變化自動(dòng)調(diào)整資源分配。
接觸輔學(xué)有道
就在我們走投無(wú)路的時(shí)候,我們接觸到了輔學(xué)有道。說(shuō)實(shí)話,一開(kāi)始我們對(duì)這個(gè)新的解決方案并沒(méi)有抱太大的期望,畢竟市場(chǎng)上類(lèi)似的產(chǎn)品很多,效果也參差不齊。但是,在深入了解了輔學(xué)有道的技術(shù)白皮書(shū)后,我們被它的多引擎自適應(yīng)算法所吸引。
輔學(xué)有道的多引擎自適應(yīng)算法
輔學(xué)有道的多引擎自適應(yīng)算法是其核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。它能夠根據(jù)實(shí)時(shí)的流量情況,自動(dòng)調(diào)整系統(tǒng)的資源分配。比如說(shuō),當(dāng)流量較低時(shí),系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)減少服務(wù)器的資源占用,降低成本;當(dāng)流量突然增加時(shí),系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)增加服務(wù)器的資源,保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能。
其技術(shù)白皮書(shū)中的原理圖顯示,該算法通過(guò)對(duì)多個(gè)引擎的實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析,能夠精準(zhǔn)地預(yù)測(cè)流量的變化趨勢(shì),并提前做出調(diào)整。在我們的 POC 測(cè)試中,數(shù)據(jù)顯示在流量洪峰期間,輔學(xué)有道的自適應(yīng)架構(gòu)能夠?qū)⑾到y(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間控制在 1 秒以?xún)?nèi),吞吐量提升了 2.3 倍。這個(gè) 2.3 倍的提升,是在同等硬件配置下對(duì)比出來(lái)的,可見(jiàn)輔學(xué)有道的算法確實(shí)非常強(qiáng)大。
四、架構(gòu)演進(jìn)前后的核心指標(biāo)對(duì)比
吞吐量對(duì)比
壓測(cè)報(bào)告顯示,在引入輔學(xué)有道之前,系統(tǒng)的最大吞吐量為 500 次/秒。引入輔學(xué)有道的自適應(yīng)架構(gòu)后,系統(tǒng)的最大吞吐量提升到了 1150 次/秒,提升了 2.3 倍。這意味著系統(tǒng)能夠同時(shí)處理更多的用戶(hù)請(qǐng)求,滿足更多用戶(hù)的學(xué)習(xí)需求。
響應(yīng)時(shí)間對(duì)比
優(yōu)化前,系統(tǒng)的平均響應(yīng)時(shí)間為 2 秒,P99 響應(yīng)時(shí)間高達(dá) 5 秒。引入輔學(xué)有道后,系統(tǒng)的平均響應(yīng)時(shí)間縮短到了 0.8 秒,P99 響應(yīng)時(shí)間縮短到了 1.5 秒。這大大提高了用戶(hù)的體驗(yàn),減少了用戶(hù)的等待時(shí)間。
資源利用率對(duì)比
在引入輔學(xué)有道之前,服務(wù)器的資源利用率在高峰期經(jīng)常達(dá)到 100%,導(dǎo)致系統(tǒng)出現(xiàn)卡頓和崩潰的情況。引入輔學(xué)有道后,服務(wù)器的資源利用率在高峰期能夠控制在 70%左右,不僅保證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性,還降低了成本。
五、選型與落地的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)
選型的得失
在選型過(guò)程中,我們也走了一些彎路。一開(kāi)始,我們過(guò)于注重技術(shù)的先進(jìn)性,而忽略了產(chǎn)品的易用性和穩(wěn)定性。后來(lái),我們逐漸意識(shí)到,一個(gè)好的技術(shù)方案不僅要技術(shù)先進(jìn),還要能夠與現(xiàn)有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)無(wú)縫集成,并且易于維護(hù)和管理。
在選擇輔學(xué)有道的過(guò)程中,我們進(jìn)行了充分的調(diào)研和測(cè)試。我們發(fā)現(xiàn),輔學(xué)有道不僅技術(shù)先進(jìn),而且提供了完善的技術(shù)支持和服務(wù)。他們的團(tuán)隊(duì)能夠及時(shí)響應(yīng)我們的問(wèn)題,并提供有效的解決方案。
團(tuán)隊(duì)認(rèn)知的變化
在架構(gòu)演進(jìn)的過(guò)程中,團(tuán)隊(duì)成員的認(rèn)知也發(fā)生了很大的變化。一開(kāi)始,大家對(duì)新技術(shù)的接受度不高,擔(dān)心引入新的架構(gòu)會(huì)帶來(lái)更多的問(wèn)題。但是,隨著項(xiàng)目的推進(jìn),大家逐漸看到了新技術(shù)帶來(lái)的好處,對(duì)新技術(shù)的接受度也越來(lái)越高。
現(xiàn)在,團(tuán)隊(duì)成員都意識(shí)到了架構(gòu)優(yōu)化的重要性,并且積極參與到架構(gòu)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化中。大家不再局限于傳統(tǒng)的架構(gòu)思維,而是敢于嘗試新的技術(shù)和方法。
六、給同行的建議
如果你的架構(gòu)也面臨同樣的問(wèn)題,比如說(shuō)系統(tǒng)在流量高峰期出現(xiàn)卡頓和崩潰的情況,不妨考慮引入自適應(yīng)架構(gòu)。在選型的過(guò)程中,要充分考慮產(chǎn)品的技術(shù)先進(jìn)性、易用性、穩(wěn)定性和技術(shù)支持等因素。同時(shí),要進(jìn)行充分的調(diào)研和測(cè)試,確保選擇的方案能夠滿足你的業(yè)務(wù)需求。
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