如何才能成為java架構師？我為大家來分析一下？首先，建筑師不是很好，技術力量必須過關，他必須有建筑師的想法。其次，架構是企業(yè)開發(fā)的核心技術，如Dubbo框架、zookeeper的基本原理、redis

如何才能成為java架構師？我為大家來分析一下？

首先，建筑師不是很好，技術力量必須過關，他必須有建筑師的想法。其次，架構是企業(yè)開發(fā)的核心技術，如Dubbo框架、zookeeper的基本原理、redis分布式緩存、JVM性能優(yōu)化、nginx Apache Tomcat集群部署、大數(shù)據(jù)Hadoop、HBase實時計算spark、storm、數(shù)據(jù)分析和權重等。

如何成為一名優(yōu)秀的建筑師？我用七張照片告訴你。

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子數(shù)據(jù)庫和子表是一種相對落后的優(yōu)化方法，因為成本相對較高。

遇到數(shù)據(jù)庫瓶頸：

-首先考慮SQL優(yōu)化，這是最簡單的方法。對現(xiàn)有系統(tǒng)沒有影響。

-第二個是考慮數(shù)據(jù)庫讀寫分離，這也是一個相對簡單的方法。在數(shù)據(jù)庫級配置中，系統(tǒng)級只需要調(diào)整獲取數(shù)據(jù)庫連接的邏輯即可。讀取數(shù)據(jù)時，可以同時獲得主庫和從庫連接。寫入數(shù)據(jù)時，僅獲取主庫連接。

-考慮添加緩存層。數(shù)據(jù)緩存在緩存中，再次訪問時不再從數(shù)據(jù)庫檢索。通常，緩存層對系統(tǒng)是透明的，對系統(tǒng)本身沒有影響。但是，cache的引入也引入了相應的需要考慮的問題，如雪崩、命中率、分布式cache等]-還有一種非技術手段，就是改變需求。性能問題的原因是否不合理？還是要求太復雜？需求可以簡化嗎？這種方法對系統(tǒng)的影響相對較小。

-最后，考慮子數(shù)據(jù)庫和子表。優(yōu)先考慮子數(shù)據(jù)庫，因為它比子表簡單。將相應的表移動到新的數(shù)據(jù)庫中，并調(diào)整系統(tǒng)的邏輯以獲得數(shù)據(jù)庫連接。在這里，我們需要考慮移動哪些表。在提高性能的前提下，我們首先嘗試避免分布式事務。

-最后，考慮子表。子表的主要原因是單個表中的數(shù)據(jù)量很大。子表分為縱斷面和橫斷面。垂直剪切是按列剪切的，例如用戶表。常用信息為基本信息表，其他信息為明細表。橫切是按行切割。例如，一個有1億數(shù)據(jù)的表被分成10個有1000萬數(shù)據(jù)的表。這涉及到數(shù)據(jù)應該存儲在哪個表中或從哪個表中獲取。在表被劃分之后，可以對數(shù)據(jù)庫進行進一步的優(yōu)化。

-如果涉及分布式事務，應考慮如何保證分布式事務。理論上，2個，3個，帕克斯，帽子，底座。相應中間件的使用。

系統(tǒng)的設計和優(yōu)化不是模仿的問題，而是需要根據(jù)實際場景進行處理。

當數(shù)據(jù)庫扼住系統(tǒng)性能咽喉，直接分庫分表能解決嗎？

1. HBase：基于Hadoop數(shù)據(jù)庫，是NoSQL數(shù)據(jù)庫；HBase表是物理表，適合存儲非結構化數(shù)據(jù)。

2. Hive：它不存儲數(shù)據(jù)，而是依賴HDFS和MapReduce，通過SQL計算和處理HDFS上的結構化數(shù)據(jù)；Hive中的表是純邏輯表。

這兩者通常一起使用。

1. HBase：實時隨機查詢海量詳細數(shù)據(jù)，存儲采集到的web數(shù)據(jù)；

2。配置單元：適用于離線批量數(shù)據(jù)計算，一般用于查詢分析和統(tǒng)計。