如何才能成为java架构师？我为大家来分析一下？
首先架构师不是那么好当，技术实力一定要过关，要具有架构师的思想，其次架构师是企业级开发所需的Dubbo框架、zookeper基本原理、redis分布式缓存、JVM性能优化，Nginx+apache+Tomcat集群部署、大数据hadoop,Hbase实时计算spark、storm、数据分析分词和权重等核心技术。
如何成为一个优秀的架构师呢？我用七张图片来告诉大家。
另外的四张图片想成为架构师的可以私信我，每天更新java架构师技术视频资料。
大家可以先学习下分布式锁的实现：
链接: 密码: umu3
首先呢，我觉得工作3年左右开始考虑这个事儿是正常的，写了一定的功能，接触了一些框架了，可能遇到了不少坑，也加了不少班，但是忽然想起来做的东西零零散散，找不到精深的方法。
这个问题不是你一个人的问题，也不是做程序才会遇到的问题，只不过软件工程是实践科学，基本都是反着来的，先做了，然后找资料再学原理，基于此，如果说你想利用空闲时间正向地梳理这些东西的话，还是先从基础出发（以java web系来说，我最熟悉的）：
1、java core，基础，集合，多线程，jvm的基础
2、框架方面：spring、springmvc（restful的请求原理）、spring boot（这里只是配置和使用，不用急于求成，spring的东西很多）
3、数据库方面（1、mysql、oracle；2、常用连接池：druid、hikari等）
4、rpc：httpclient，dubbo，thrift，grpc（使用没啥难度、主要是学习这几种典型rpc的架构和使用场景）
5、nosql：redis、mongodb、cassandra、memcache（使用场景、集群方式、常见的数据结构、使用场景、缺点很重要）
6、业务工具（1、POI：用来导入、出excel和word，功能强大～；2、javax mail发送邮件；等等）
7、总结一下常用的算法、不一定是面试常考的，基础排序和查找算法、链表的操作、图相关的操作等，实践中可能遇到的少，但是思维要有
8、如果是后端工程师，建议适当做一些前端开发了解一些前端的技术，是你未来更好的架构和理解前端和协作打下基础，这里包括常见的前端框架（angular、vue、react）、打包工具（webpack、gulp等）、原生js的dom操作
9、了解一些大型架构的细节也是学习和成长的方式。
。。。
其他的东西还有很多，其实你自己列一列这些细节，再有几年，就会有自己的体系了。
架构是如何组织你的系统，以达到业务要求，性能要求，具备可扩展性，可拓展性，前后兼容性等。可能涉及到的东西包括了从硬件到软件的方方面面。
Java架构师首先要熟悉设计模式：Singleton单例模式，Factory工厂模式，Proxy代理模式，Template模板模式，Prototype原型模式等
Spring5：Spring提醒结构，IOC注入原理，AOP设计原理，Spring事务处理机制，SpringMVC，Spring源码分析
Mybatis：Mybatis体系结构，Mybatis核心应用与配置，Mybatis关联查询，与Spring集成，Mybatis源码分析
工程化工具Maven项目工具 Git分布式版本控制 Sonar代码检测微服务架构、分布式 JVM性能调优 Java并发编程和网络编程 电商项目实战 redis等技术
到了这里很多人都想成为一名优秀的Java架构师，为了帮助大家进阶Java中高级、架构师，我准备了一套架构师学习教程还可加入大牛学习圈子，分享SQL优化、微服务架构、分布式 JVM性能调优 Java并发编程和网络编程 电商项目实战 redis等教程，各种大牛都是3-8年Java开发者，每天还有12年的架构师做讲解，助你进阶中高级Java程序员，增值涨薪！需要可关注本头条号，并且发送私信关键词：Java
如何实现分布式系统的高可用性？
高可用性确实是分布式系统一项重要的指标，跟数据一致性，分区容错性组成了分布式系统的CAP原则，本文只针对高可用性分析如下：
高可用性：High Availability，保证分布式系统在较长的时间内能正常响应，持续可用，业界常用几个9的说法来说明高可用性，比如说5个9，就是99.999%，全年只能停机几十分钟而已！
毫无疑问，单点的系统是无论如何也不可能实现高可用的，因为受到单点故障，服务发布，网络延迟等原因，客户端总会接收不到响应，即服务不可用！
比如数据库常用的集群手段有：
1，主从复制，读写分离：不能做到高可用，如果主机挂了，整个系统的写功能就不能用了！
2，分库分表：不能做到高可用，分库分表是把所有的数据分布到了很多的分库中，其中一个分库挂了，这部分数据就没了！
3，双主互备：可以做到高可用，双主机数据一致，能动态切换主库，其中一台坏了，另一台可提供使用！
双主互备得到的集群虽然实现了高可用，由于双机数据一致，限制了整个集群的容量！
分布式服务的高可用更加的复杂，因为分布式系统对外是一个整体，换句话说分布式的高可用需要保证分布式系统中包括应用系统，数据库，缓存系统，消息组件等所有服务的高可用性！
高可用性的解决方法一般来说比较单一，包括数据冗余，故障熔断，服务转移！
数据冗余保证在任何时候最新的数据都不丢失，多份数据冗余也为后期的数据还原提供基础！
故障熔断，服务转移保证单个服务不可用时，使用熔断防止服务不可用影响别的服务，并使用最新的健康服务以替换！
针对应用系统的单点，一定要压测出最大的容纳能力，同时可以使用负载均衡的方式搭建集群，服务还应该设计为幂等的，防止数据一致性问题！
高可用性解决方案貌似除了堆机器，没有更好的办法，不知道大家有什么手段，写出来让大家学习学习！
提高系统可用性最简单的方法就是“加资源”，4C16G 变 8C32G，但是单体机器的资源毕竟有限，而分布式架构的实质，就是让多台机器，甚至是海量机器，合作完成一件事情，提高分布式系统的高可用性，可以从以下几个方面入手。
在分布式架构中单点意味着风险，一定要尽可能地避免单点故障。
01. 利用负载均衡，进行集群化部署
负载均衡可以将请求平均地分配给每一台服务器，能够利用多台机器的资源，更重要的是，当一台机器发生故障时，不会影响整个系统的使用；这里要注意要有一定的冗余，否则可能会导致一台机器发生故障，剩下的机器无法抗住压力导致整个系统的崩溃。
02. 横向扩容，弹性扩容缩容
上面也说到，集群环境下一台服务器的异常可能会导致整个系统的崩溃，如果能做到弹性扩容锁容的话，可以大大提高系统的高可用性；当流量增大的时候，增加几台服务器，当流量降下去，减少几台服务器，这一切都是自动完成的。
03. 灰度发布，快速回滚
尽管有测试人员进行测试，但是依然很难覆盖所有的使用场景，为了避免出现生产环境大范围的故障或BUG，所以我们一般会采用灰度发布，也就是让一部分用户可以用到这个新功能，验证无误后再扩大应用范围，直到所有的应用都更新完成，如果在验证的过程中发现问题，那么就快速回滚。
04. 垂直切分
横向伸缩，是将相同的应用部署多套，或者相同的数据存储多份，而垂直切分，是将一个大系统切分成多个小系统、微服务，数据分库分表，以前是一挂全部都挂，现在出现故障，可能只是部分业务功能不可用。
05. 对突发流量的容错能力
如果系统的用户量固定，并发量可估且平稳，那么一切都可控，但是应用如果是面向互联网用户的，那么对于未知的徒增流量就要有应对策略，常用的做法有限流、熔断、降级；限流只让部分流量进入系统，拒绝掉多余的流量保护系统；熔断就是保险丝，在发生短路的时候自动跳闸，保护系统；降级是当流量徒增，可以限制不重要的系统或服务的访问量，保护主要业务。
06. 系统监控和预警
分布式系统发生故障不可怕，错误定位困难和恢复时间长才可怕，所以分布式系统需要有完善的监控系统，在系统可能发生故障的时候，及时预警，在真正发生故障后，准确定位故障，方便运维人员修复。
我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。
还没有评论，来说两句吧...