后端架构实战项目¶
项目1:电商系统架构设计¶
项目概述¶
设计一个完整的电商系统后端架构,支持高并发、高可用、可扩展。
技术栈¶
- 编程语言:Java/Go
- 框架:Spring Boot/Gin
- 数据库:MySQL + Redis + Elasticsearch
- 消息队列:Kafka
- 缓存:Redis
- 搜索:Elasticsearch
- 监控:Prometheus + Grafana
- 日志:ELK Stack
架构设计¶
服务拆分¶
数据库设计¶
用户服务: - users(用户表) - addresses(地址表)
商品服务: - products(商品表) - categories(分类表) - skus(SKU表)
订单服务: - orders(订单表) - order_items(订单详情表)
库存服务: - inventories(库存表) - inventory_logs(库存日志表)
缓存设计¶
用户缓存: - Key: user:{user_id} - TTL: 3600秒
商品缓存: - Key: product:{product_id} - TTL: 1800秒
库存缓存: - Key: inventory:{sku_id} - TTL: 300秒
消息队列设计¶
订单创建: - Topic: order-created - 消费者:库存服务、支付服务
支付成功: - Topic: payment-success - 消费者:订单服务
库存扣减: - Topic: inventory-deducted - 消费者:订单服务
实现步骤¶
第1步:用户服务¶
- 创建用户服务项目
- 实现用户注册、登录
- 实现JWT认证
- 实现用户信息管理
- 实现地址管理
第2步:商品服务¶
- 创建商品服务项目
- 实现商品CRUD
- 实现分类管理
- 实现SKU管理
- 实现商品搜索
第3步:订单服务¶
- 创建订单服务项目
- 实现订单创建
- 实现订单查询
- 实现订单状态更新
- 实现订单统计
第4步:支付服务¶
- 创建支付服务项目
- 实现支付接口
- 实现支付回调
- 实现支付查询
- 实现退款功能
第5步:库存服务¶
- 创建库存服务项目
- 实现库存查询
- 实现库存扣减
- 实现库存回滚
- 实现库存预警
第6步:搜索服务¶
- 创建搜索服务项目
- 实现商品索引
- 实现搜索功能
- 实现聚合统计
- 实现搜索优化
部署方案¶
Docker部署¶
YAML
# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
# ====== 业务微服务 ======
user-service:
build: ./user-service # 从本地 Dockerfile 构建镜像
ports:
- "8001:8001" # 宿主机端口:容器端口映射
depends_on: # 声明服务启动依赖顺序
- mysql
- redis
product-service:
build: ./product-service
ports:
- "8002:8002"
depends_on:
- mysql
- redis
- elasticsearch # 商品服务依赖ES实现全文搜索
order-service:
build: ./order-service
ports:
- "8003:8003"
depends_on:
- mysql
- redis
- kafka # 订单服务通过Kafka实现异步消息通信
# ====== 基础设施层 ======
mysql:
image: mysql:8.0
environment:
MYSQL_ROOT_PASSWORD: root # 生产环境应使用secrets管理密码
volumes:
- mysql-data:/var/lib/mysql # 数据持久化:容器重启后数据不丢失
redis:
image: redis:7
volumes:
- redis-data:/data # Redis数据持久化(RDB/AOF)
kafka:
image: confluentinc/cp-kafka:latest
environment:
KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181 # Kafka依赖ZooKeeper进行集群协调
depends_on:
- zookeeper
elasticsearch:
image: elasticsearch:8.0.0
environment:
discovery.type: single-node # 单节点模式,生产环境应配置集群
volumes:
- es-data:/usr/share/elasticsearch/data
# 命名卷:由Docker管理的持久化存储
volumes:
mysql-data:
redis-data:
es-data:
Kubernetes部署¶
YAML
# user-service-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment # 部署控制器:管理Pod副本的创建与更新
metadata:
name: user-service
spec:
replicas: 3 # 运行3个Pod副本,实现高可用与负载均衡
selector:
matchLabels:
app: user-service # 通过标签选择器关联Pod
template:
metadata:
labels:
app: user-service
spec:
containers:
- name: user-service
image: user-service:latest
ports:
- containerPort: 8001
env: # 通过环境变量注入中间件连接信息(服务发现)
- name: MYSQL_HOST
value: mysql-service # 引用K8s Service名称,自动DNS解析
- name: REDIS_HOST
value: redis-service
---
# Service资源:为Pod提供稳定的网络入口和负载均衡
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: user-service
spec:
selector:
app: user-service # 将流量转发到匹配标签的Pod
ports:
- protocol: TCP
port: 8001 # Service暴露端口
targetPort: 8001 # 转发到Pod的目标端口
性能优化¶
数据库优化¶
- 添加索引
- 优化查询
- 读写分离
- 分库分表
缓存优化¶
- 多级缓存
- 缓存预热
- 缓存更新策略
- 缓存穿透防护
应用优化¶
- 异步处理
- 连接池
- 线程池
- 代码优化
监控方案¶
Prometheus监控¶
YAML
# prometheus.yml — Prometheus监控配置
global:
scrape_interval: 15s # 全局采集间隔:每15秒拉取一次指标数据
scrape_configs: # 抓取目标配置列表
- job_name: 'user-service' # 任务名:用于在Grafana中区分数据源
static_configs:
- targets: ['user-service:8001'] # 抓取目标地址(需暴露/metrics端点)
- job_name: 'product-service'
static_configs:
- targets: ['product-service:8002']
Grafana仪表盘¶
创建以下仪表盘: - 服务监控 - 数据库监控 - 缓存监控 - 消息队列监控
测试方案¶
压力测试¶
使用Locust进行压测:
Python
from locust import HttpUser, task, between
# 模拟电商用户行为的压测类
class EcommerceUser(HttpUser):
wait_time = between(1, 5) # 每次请求间随机等待1~5秒,模拟真实用户节奏
@task # 默认权重为1
def view_product(self):
self.client.get("/products/1") # 模拟浏览商品详情页
@task(3) # 权重为3:搜索请求频率是浏览的3倍
def search_products(self):
self.client.get("/products/search?q=phone") # 模拟搜索商品
性能测试¶
使用JMeter进行性能测试: - 并发用户数:1000 - 测试时长:30分钟 - 目标TPS:1000
项目2:社交系统架构设计¶
项目概述¶
设计一个社交系统后端架构,支持实时消息、动态发布、好友关系等功能。
技术栈¶
- 编程语言:Go
- 框架:Gin
- 数据库:MySQL + MongoDB + Redis
- 消息队列:RabbitMQ
- 实时通信:WebSocket
- 存储:MinIO
架构设计¶
服务拆分¶
实现步骤¶
- 用户服务:用户管理、认证授权
- 动态服务:动态发布、动态查询
- 消息服务:实时消息、消息历史
- 好友服务:好友关系、好友推荐
- 通知服务:消息推送、通知管理
- 存储服务:文件上传、文件下载
项目3:内容管理系统架构设计¶
项目概述¶
设计一个内容管理系统后端架构,支持内容发布、内容审核、内容推荐等功能。
技术栈¶
- 编程语言:Python
- 框架:FastAPI
- 数据库:PostgreSQL + Redis + Elasticsearch
- 消息队列:Kafka
- AI服务:TensorFlow Serving
架构设计¶
服务拆分¶
实现步骤¶
- 用户服务:用户管理、权限控制
- 内容服务:内容发布、内容查询
- 审核服务:内容审核、违规处理
- 推荐服务:内容推荐、个性化
- 评论服务:评论管理、评论审核
- 统计服务:数据统计、数据分析
项目总结¶
通过完成这些实战项目,你将掌握:
- 微服务架构设计
- 分布式系统设计
- 高可用架构设计
- 高性能架构设计
- 服务治理
- 监控运维
每个项目都包含完整的架构设计、技术选型、实现步骤、部署方案、性能优化和监控方案。
祝你项目开发顺利! 🚀