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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

Text Only
电商系统
├── 用户服务
├── 商品服务
├── 订单服务
├── 支付服务
├── 库存服务
├── 搜索服务
└── 推荐服务

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

  1. 创建用户服务项目
  2. 实现用户注册、登录
  3. 实现JWT认证
  4. 实现用户信息管理
  5. 实现地址管理

第2步:商品服务

  1. 创建商品服务项目
  2. 实现商品CRUD
  3. 实现分类管理
  4. 实现SKU管理
  5. 实现商品搜索

第3步:订单服务

  1. 创建订单服务项目
  2. 实现订单创建
  3. 实现订单查询
  4. 实现订单状态更新
  5. 实现订单统计

第4步:支付服务

  1. 创建支付服务项目
  2. 实现支付接口
  3. 实现支付回调
  4. 实现支付查询
  5. 实现退款功能

第5步:库存服务

  1. 创建库存服务项目
  2. 实现库存查询
  3. 实现库存扣减
  4. 实现库存回滚
  5. 实现库存预警

第6步:搜索服务

  1. 创建搜索服务项目
  2. 实现商品索引
  3. 实现搜索功能
  4. 实现聚合统计
  5. 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

  1. 添加索引
  2. 优化查询
  3. 读写分离
  4. 分库分表

缓存优化

  1. 多级缓存
  2. 缓存预热
  3. 缓存更新策略
  4. 缓存穿透防护

应用优化

  1. 异步处理
  2. 连接池
  3. 线程池
  4. 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

Text Only
社交系统
├── 用户服务
├── 动态服务
├── 消息服务
├── 好友服务
├── 通知服务
└── 存储服务

实现步骤

  1. 用户服务:用户管理、认证授权
  2. 动态服务:动态发布、动态查询
  3. 消息服务:实时消息、消息历史
  4. 好友服务:好友关系、好友推荐
  5. 通知服务:消息推送、通知管理
  6. 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

Text Only
内容管理系统
├── 用户服务
├── 内容服务
├── 审核服务
├── 推荐服务
├── 评论服务
└── 统计服务

实现步骤

  1. 用户服务:用户管理、权限控制
  2. 内容服务:内容发布、内容查询
  3. 审核服务:内容审核、违规处理
  4. 推荐服务:内容推荐、个性化
  5. 评论服务:评论管理、评论审核
  6. 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:

  1. 微服务架构设计
  2. 分布式系统设计
  3. 高可用架构设计
  4. 高性能架构设计
  5. 服务治理
  6. 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! 🚀