作为一个架构师，应该如何做架构设计呢？

首先需要明白的是，架构设计是一种平衡，所有的架构方案一旦脱离了它所适应的场景，一切都将是空谈。所以说到架构设计我们只说指导方向，你应该尽量往这些方向上去参考，但也要结合实际业务情况考平衡其他因素。

所有的高性能架构设计其实无非主要解决的考虑以下三个问题：

并发读：并发读的核心优化理念是尽量减少用户到服务端来读数据，或者让他们读更少的数据
并发写：并发写也是同理，尽量减少写的次数和写的数量量
兜底方案：另外，我们还要设计一些兜底保护方案，防止意料之外的情况发生

一般而言，在整个用户请求路径上从浏览器到服务端我们有以下几个原则，注意以下我们只说原则不说具体方案：

1）减少数据量：首先是指用户请求的数据能少就少，因为首先这些数据在网络上传输需要时间，其次不管是请求数据还是返回数据都需要服务器做处理，而服务器在写网络时通常都要做压缩和字符编码，这些都非常消耗 CPU，所以减少传输的数据量可以显著减少 CPU 的使用。常见的思路就是减少页面上不必要的展示信息

其次，还要求系统依赖的数据能少就少，业务数据一般是和后台服务以及数据库打交道的，调用其他服务会涉及数据的序列化和反序列化，而且数据库本身也容易成为一个瓶颈。

2）减少请求量：这里的请求可以指 API 请求，也可以指浏览器渲染锁需要的额外请求比如 CSS/JavaScript、图片等。这些请求都应该尽量少，因为浏览器每发出一个请求都多少会有一些消耗，例如建立连接要做三次握手，有的时候有页面依赖或者连接数限制，一些请求（例如 JavaScript）还需要串行加载等。另外，如果不同请求的域名不一样的话，还涉及这些域名的 DNS 解析，可能会耗时更久。总之，减少请求数可以显著减少以上这些因素导致的资源消耗。

3）缩短请求路径：所谓“路径”，就是用户发出请求到返回数据这个过程中，需求经过的中间的节点数。通常，这些节点可以表示为一个系统或者一个新的 Socket 连接（比如代理服务器只是创建一个新的 Socket 连接来转发请求）。每经过一个节点，一般都会产生一个新的 Socket 连接。然而，每增加一个连接都会增加新的不确定性。从概率统计上来说，假如一次请求经过 5 个节点，每个节点的可用性是 99.9% 的话，那么整个请求的可用性是：99.9% 的 5 次方，约等于 99.5%。

所以缩短请求路径不仅可以增加可用性，同样可以有效提升性能（减少中间节点可以减少数据的序列化与反序列化），并减少网络传输耗时。缩短访问路径有一种有效的方法，就是将多个相互强依赖的应用合并部署在一起，把远程过程调用（RPC）变成 JVM 内部之间的方法调用。

4）减少依赖：所谓依赖，指的是要完成一次用户请求依赖的系统或者服务，这里的依赖可以分为强依赖和弱依赖。举个例子，比如说你要展示秒杀页面，而这个页面必须强依赖商品信息、用户信息，还有其他如优惠券、成交列表等这些对秒杀不是非要不可的信息，这些不影响整个秒杀逻辑的依赖就称之为弱依赖，这些弱依赖在紧急情况下就可以去掉。

要减少依赖，我们可以给系统进行分级，比如 0 级系统、1 级系统、2 级系统，0 级系统如果是最重要的系统，那么 0 级系统强依赖的系统也同样是最重要的系统，以此类推。注意，0 级系统要尽量减少对 1 级系统的强依赖，防止重要的系统被不重要的系统拖垮。例如支付系统是 0 级系统，而优惠券是 1 级系统的话，在极端情况下可以把优惠券给降级，防止支付系统被优惠券这个 1 级系统给拖垮。

5）避免单点故障：系统中的单点可以说是系统架构上的一个大忌，因为单点意味着没有备份，风险不可控，我们设计分布式系统最重要的原则就是“消除单点”。

那如何避免单点呢？关键点是避免将服务的状态和机器绑定，即把服务无状态化，这样服务就可以在机器中随意移动。服务无状态化的典型实现方式就是把和机器相关的配置动态化，这些参数可以通过配置中心来动态推送，在服务启动时动态拉取下来，我们通过修改配置规则来方便地改变这些映射关系。

服务无状态化是有效避免单点的一种方式，但是像存储服务本身很难无状态化，因为数据要存储在磁盘上，本身就要和机器绑定，那么这种场景可以通过冗余多个备份的方式来解决单点问题，每个数据分片都有多个副本存储在不同的物理节点上，通过负载均衡器将请求分发到可用的副本上，这样即使某个节点或副本发生故障，系统依然能够继续提供服务而不影响整体的可用性。