在每个公司刚起步的时候，都是先有程序员，当程序写好以后，上线部署都是程序员兼职，于是手动登录机器，敲各种命令，将服务部署起来，只要服务能跑起来就行了。

经过一段时间的运营以后，单机已经无法承载，需要多机部署，线上运行的机器的数量超过3台，手动作业就会带来极大的操作风险，如果长期如此，运营事故一定会接踵而至。

好一点的运维就会把常用的操作固化成脚本来作业，在ansible出现以前，都是 ssh + expect 的组合，ansible的出现给了运维更多发挥的空间。

数据访问

DAO ： 设计的初衷是为了尽快的获取数据，屏蔽SQL为主要目标

• 表与类的映射
• 属性与成员的映射
• SQL与函数的映射

数据访问层： 设计的初衷是为了解决分库分表，屏蔽访问实例为主要目标，中间可以增加cache，上层不需要知道是从DB里面取数据，还是从cache里面取数据

• web-server层可以通过rpc接口，像调用本地函数一样调用远端的数据
• 数据服务层，将缓存、分库分表、读写分离这样的复杂性事件放在一起处理

互联网分层架构的本质，是数据的移动

有人说php是世界上最好的语言，有人说python是大数据时代最好的语言，有人说C是最经典的语言，有人说java是应用最广泛的语言。

在之前很长一段时间里面，我都认为编程是跟语言无关的，直到最近项目中出现了一系列的问题，于是重新开始审视这个问题。

常见的服务发现框架

1. zookeeper
2. etcd
3. consul

前面两个框架在docker中的应用比较多，今天主要聊聊consul

这是一个开源在github的项目，项目管理的说明文档如下

开源项目地址

1. 项目的github地址：https://github.com/avwo/whistle
2. 项目的gitbook地址：http://wproxy.org/whistle/

需求

在秒杀活动中，在指定的时间，只有少量的商品，于是短时间内会有大量的用户进行抢购。

分析

一般来说，被秒杀的商品都是一些稀有的东西，或者打折非常厉害、用来促销的商品，不希望被大量的得到。于是，我们得到最重要的一点就是不能超发，也不能一个人同时刷到两个。

实现

正常情况下客户端也有很多方式去拦截用户的请求，例如用户对一个按钮进行频率限制，点击一次以后灰掉，过x秒以后才允许下一次点击。这部分内容不在今天的讨论范围内。
有兴趣可以去看看litten同学写的文章 ==>反击爬虫，前端工程师的脑洞可以有多大？<==

这里我们只讨论服务层的实现。

简介

• 操作系统：centos7
• 测试版本：5.4.0
• es + kibana + x-pack

安装

安装过程

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

# 先下载java1.8的包，es5.4.0依赖jdk1.8
yum install java-1.8.0-openjdk.x86_64
# 下载es的rpm包
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.4.0.rpm
# 下载kibana的rpm包
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-5.4.0-x86_64.rpm
# 安装es
rpm -i elasticsearch-5.4.0.rpm
# 安装kibana
rpm -i kibana-5.4.0-x86_64.rpm
# 安装x-pack
/usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-plugin install x-pack
/usr/share/kibana/bin/kibana-plugin install x-pack
# 启动 es
systemctl start elasticsearch.service
# 启动 kibana
service kibana start

tornado是一个很牛X的异步网络框架，内置了高性能的web服务器，可以很方便的写很多web服务
不过今天我要用它来实现非web类的网络应用

科普

首先，来了解下tornado的eventloop，在不同系统中，会用不同的方法，epoll(linux)和kqueue(BSD/MacOS)，两者都不行的话退回到select模式。
顺便科普下，水平触发和边缘触发。python下默认就是LT模式，但是可以通过指定select.EPOLLET设置成ET模式。