1 可靠性Reliability
容忍硬體故障、軟體失效、人為錯誤即使發生了錯誤，系統仍可用，針對可消除影響的故障型別，
- 硬體故障：硬體增加冗余；軟體容錯容忍多機失效；
- 軟體失效：
- 特點：長期引而不發，特定條件觸發，
- 方案：全面考慮，充分測驗，反復評估，及時回應，
- 人為錯誤：簡化人為操作；分離易錯場景；充分測驗；快速恢復機制；監控系統，及時報警；流程化與培訓；
2 可擴展性Scalability
處理負載與性能、延遲概率、吞吐量系統應對負載增加的能力
- 描述負載：用負載引數的數字來描述，引數取決于系統的體系架構，?例如：每秒處理請求數、資料庫寫入比例、同時在線用戶數、快取命中率
- 描述性能：
- 吞吐量throughput：每秒處理記錄數或作業運行時間；
- 服務回應時間response time：客戶端發送請求到收到回應的時間差，是一種數值分布；
- SLO服務質量目標Service Level Objective?；
- SLA服務質量協議Service Level Agreements；
- 應對負載：
- 增加垂直擴展：升級到更高配的機器；
- 水平擴展：將負載平均分不到多個低配機器，無狀態服務易采用此擴展；
- 彈性擴縮容方式，適用于負載高且不可預測，手動擴縮容可減少意外情況?超大規模場景需進行定制化處理，難以形成通用方案
3 可維護性Maintainability
可操作性、簡單性、可演化性
- 可操作性Operability（可運維性）讓日常維護作業盡量簡單，使運營團隊專注于高附加值任務，資料系統設計階段需考慮：
- 系統行為與內部邏輯可觀測性（方便監控）
- 自動化、避免系結特定機器或人員
- 完善檔案
- 友好默認配置
- 自我修復
- 行為可預測
- 簡單性Simplicity抽象，消除意外復雜性設計好的抽象，大型系統可拆分為定義明確、可重用的組件；
- 可演化性Evolvability，提高敏捷性，使其方便適應不斷變化的需求，簡單易懂的高抽象化系統更容易進行修改；
書籍基本資訊：
- 《資料密集型應用系統設計》，英文名稱是《Designing Data-Intensive Application》 ，也被簡稱為 DDIA
- 推薦指數：??????????
- 作者：Martin Kleppmann，譯者 ：趙軍平、李三平、呂云松
- 內容簡介：駕馭處理資料和存盤資料的相關技術，探索經典資料系統的設計之道，梳理核心演算法、設計理念、權衡之道，以便重新審視系統架構，在實際應用場景中選擇最佳工具搭配，
- 資料密集型（data-intensive）應用基本模塊
- 資料庫：存盤資料，應用可多次訪問
- 高速快取：快取操作復雜或代價高昂的結果，加速訪問速度
- 索引：支持關鍵字搜索與各種過濾
- 流處理：持續處理資料，并將結果發送至另一行程
- 批處理：定期處理大量累積資料
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標籤：架構設計