转
https://mp.weixin.qq.com/s/bJoeqBNQlOYWxIjrAG81aw
为什么要转型呢?云计算的盛行,导致很多产品已经云化。另外,长期专注于业务开发导致技术人员自觉乏味,没有提升空间,自我存在感、成就感大幅下降,而互联网、移动互联网、物联网、大数据、人工智能等一波又一波的浪潮,一个又一个造富神话,充满了吸引力,并且有很大的成长空间。
本文也是基于前文的基础上,从一些简单的点入手,引入一些经常用到的开发技能点。从单体应用开发,过渡到分布式应用开发,技术栈的变更必然导致学习、工作上产生不小的变化,以下列出几点,来帮助想要转型的朋友掌握这些技能,以便更好的融入到新团队中去。
-
分布式通讯技术。单体应用几乎不涉及到系统间的交互,或者有些通过老旧的WebService的形式进行交互,互联网分布式系统倾向于采用轻量化的、更高效率的通讯方式,比如基于HTTP、RPC协议等,了解基本的原理才能更好的使用它们,常见的,再掌握所以你应当掌握一些常用的分布式框架,比如常见的Apache Dubbo,Spring Cloud,Google gRPC等等。数据交互的格式以有轻量的JSON替代原先比较臃肿的xml格式。
-
缓存技术。缓存可谓是提高应用效率的大杀器,在互联网产品应用非常广泛,掌握几个常见的缓存中间件是很有必要的。也很多应用场景中,也只能缓存才能保证应用的完整性,比如秒杀场景。缓存按应用场景也有区分,如本地缓存EHcache,Guava等,分布式缓存Redis,Memcache,hazelcast等等。
-
非结构化数据存储。互联网产品更多会产生一些碎片化的数据,且没有严谨的数据结构,这些些场景上采用非结构化存储势在必行。根据不同的数据类型,还可以细化分为不同的NOSQL库,比如说文档数据库(MongoDB等)、KV库(Redis,LevelDB等)、图库(Neo4j)、列数据库(Hbase等)、搜索引擎(Solr、ElasticStack等)。
-
异步、多线程技术。同步的一问一答,能比较及时的处理业务,但当业务量大的时候,为提高系统可用性、处理效率,往往会进行异步、多线程方式进行处理。线程池技术,高并发编程显的尤为重要。
-
消息中间件。MQ天然具有系统解耦的优势,应用场景也比较丰富,如在分布式事务中作为中间办来协调事务、统一的消息(APP推送,短信等等)推送分发、延迟队列,特别是在高并发高承载的情况下进行削峰平谷,缓解系统压力。比较常见的RabbitMQ、ActiveMQ、RocketMQ、ZeroMQ、Kafka等等。
-
分布式事务。单体系统的事务很容易控制,当系统扩展为很多个子系统时,事务会分面在各个子系统中,只有保证分布式事务的准确性,才能保证数据的完整性。目前现在很通用的分布式开源解决方案比较少,大家都在采用自己的方案在做,阿里最近开源的Fescar是一个比较有潜力的方案,还有华为的SAGA方案等等。
-
安全开发。安全开发在所有系统中都存在,只不过传统的单体应用开发,特别是外包行业,基本很少考虑。而互联网产品面向大众,所以网络安全、数据安全更为关键,比如常见的XSS攻击、CSRF攻击、撞库、拖库等等,都需要在开发、测试、运维过程中重点关注。OWASP TOP 10或CWE top 25都有比较详细的描述,可以关注下。
-
运维层面。Linux常见的操作应当掌握,毕竟我们很多的服务器都是运行的x86架构下的Linux服务器中,即便是不同的分发版本,命令很多也是通用的。Devops文化已经不再陌生,开发&运维已经不可分割开来单独作业务,持续集成(CI)、持续部署(CD)技术将二者的边界变的更模糊,共生共存。
下面提几个高级进阶点,这些点并非必须要掌握,但后续肯定会遇到,技多不压身,有条件的话,可以适当的探索一二,扩展眼界,提升格局。
-
链路追踪技术。单个系统里的日志可以按系统交互的先后顺序输出,单系统分拆后,系统日志分别存在于各个子系统中,再区分请求的先后顺序难度就比较大了,导致追踪定位问题,比较繁琐复杂。还好Google又一次引领了潮流,Dapper论文的出现,催生出一大批开源组件的出现,Zipkin、Pinpoint、CAT等应用比较广泛的几个。
-
集群部署。听起来比较搞大上,无非是将原来一台机器干的事,分散在不同机器执行而已,对外提供较高的可用性、计算能力。对于每个用到的中间件几乎都会有主从、主备、集群、高可用等部署策略。
-
高可用技术,与集群技术应该是关联性很大的,更多是来应对单点故障,简写称为HA(High available),比如可能会经常用到keepalived来保证Nginx、Apache、Tomcat的HA策略;比如会用到Supervisor来保证某些进程挂掉后,自动拉起。
-
容器技术。Docker应用的普及,将云原生应用的提到前所未有高度。Kubernate等容器编排工具更加快了云原生应用(Cloud Native)的普及,CNCF孵化下的各种开源中间件也为业务提供了强大的技术支撑。