架构原则：“4 要 1 不要”

1. 数据要尽量少

所谓“数据要尽量少”，首先是指用户请求的数据能少就少。请求的数据包括上传给系统的数据和系统返回给用户的数据（通常就是网页）。

为啥“数据要尽量少”呢？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。例如，我们可以简化秒杀页面的大小，去掉不必要的页面装修效果，等等。

其次，“数据要尽量少”还要求系统依赖的数据能少就少，包括系统完成某些业务逻辑需要读取和保存的数据，这些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，而这也是 CPU 的一大杀手，同样也会增加延时。而且，数据库本身也容易成为一个瓶颈，所以和数据库打交道越少越好，数据越简单、越小则越好。

2. 请求数要尽量少

用户请求的页面返回后，浏览器渲染这个页面还要包含其他的额外请求，比如说，这个页面依赖的 CSS/JavaScript、图片，以及 Ajax 请求等等都定义为“额外请求”，这些额外请求应该尽量少。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。所以你要记住的是，减少请求数可以显著减少以上这些因素导致的资源消耗。

例如，减少请求数最常用的一个实践就是合并 CSS 和 JavaScript 文件，把多个 JavaScript 文件合并成一个文件，在 URL 中用逗号隔开。这种方式在服务端仍然是单个文件各自存放，只是服务端会有一个组件解析这个 URL，然后动态把这些文件合并起来一起返回。

3. 路径要尽量短

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，加入一次请求经过 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），并减少延时（可以减少网络传输耗时）。

要缩短访问路径有一种办法，就是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。在《大型网站技术架构演进与性能优化》一书中，我也有一章介绍了这种技术的详细实现。

4. 依赖要尽量少

所谓依赖，指的是要完成一次用户请求必须依赖的系统或者服务，这里的依赖指的是强依赖。

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（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、3 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. 不要有单点

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？我认为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。

如何那把服务的状态和机器解耦呢？这里也有很多实现方式。例如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，我们在这些配置中心设置一些规则来方便地改变这些映射关系。

应用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，那么这种场景一般要通过冗余多个备份的方式来解决单点问题。

所以抽象总结为“4 要 1 不要”原则，也就是：数据要尽量少、请求数要尽量少、路径要尽量短、依赖要尽量少，以及不要有单点。

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