一个项目，搞懂分布式架构：C++ + ZK + PostgreSQL 实战复盘

刚进入研发并完成考核后我接到的第一个业务项目是一套用 C 编写的后端服务。整体业务处理流程采用微服务架构从数据转换、数据处理、数据质检到数据导出每个环节由不同服务组成且每个环节都自行开发了调度器和服务端。对于许久未接触 C 的我来说不得不重新捡起这门语言。重新学习 C说到学习 C《C Primer》是绕不开的经典。这本书我反复研读了几遍每次重读都有新的收获。很多人觉得指针难以理解我以前也是一知半解。但经过多年使用和学习发现它并非不可逾越——如果大家感兴趣之后可以单独聊聊这部分。不过这个项目的重点不在 C 语言本身而在它的分布式架构。而且整个架构都是团队高手手写代码实现的这让我能更深入地学习底层原理。补充一句由于业务特殊性使用 Hadoop、Spark 较难满足我们的业务逻辑所以才选择了自研这套架构。数据流转链路这个项目的数据流转路径是这样的客户端侧数据主要存储在Sqlite数据库中。因为需要做数据编辑我们自行研发了一个数据编辑客户端。上传与转换Sqlite 数据上传到文件服务后通过文件服务地址传递给后端服务再转换到PostgreSQL数据库进行后续处理。分布式架构的四个核心模块1. 分布式存储公司自研了一层文件服务底层数据存储在 HDFS、NFS 等分布式存储中。通过传输文件地址实现数据的上传下载——这种方式会带来一定的网络开销但整体架构清晰。2. 调度器公司自研了一套任务调度器通过 zk 实现了数据锁和服务集群注册功能。调度器会根据服务器负载进行分布式调度。其实也可以通过 Nginx、消息队列等方式实现。调度器通过数据采集获取服务器负载信息其他实现方式我还没有深入研究各有不同思路。3. 分布式锁与服务注册这部分通过ZooKeeper实现。ZK 可以创建临时节点。当服务出现故障或完成任务时节点会自动删除锁也随之释放。后来我们也尝试用 Redis 做节点缓存。4. 分布式处理服务端自行判断是否需要分布式处理。部署方式集群多机器上部署后端服务服务进程可以常驻也能按需拉取。服务接收调度器发来的请求对数据及业务逻辑进行判断。若需要分布式处理则进行数据拆分将请求分发到其他进程处理。所有服务端进程兼具 master 和 slave 的功能但需要考虑死锁问题。一般业务其实可以用 Hadoop 或 Spark它们的功能也很强大。5. 数据处理主要使用 PostgreSQL 的存储过程和 C 处理。C 依据业务逻辑实现了一套内存模型通过 Mmap 映射到内存处理——因此处理性能非常快。后续若要增加资源只需在其他机器部署服务服务会自动将 IP 及端口注册到 ZK由调度器负责分发处理。这个项目让我学到了什么通过参与这个项目我很幸运能接触到一个从底层开始构建的服务架构。经过无数日夜的钻研我逐渐熟悉了它的架构原理ZK 的使用与分布式协调分布式架构的整体设计思路文件服务的实现逻辑因效率问题重新学习了 Hadoop 和 Spark 等分布式处理平台的原理和使用方法写在最后AI 时代的学习思考如今很多编程问题可以借助 AI 找到解决方案。但了解底层原理能让我们更快速地定位和解决问题。AI 可能会加速程序员的淘汰但我认为如果没有编程能力面对复杂项目时还是难以满足需求。所以在 AI 时代我不会放弃继续学习各项技术知识点。底层原理的积累才是程序员应对技术变迁的底气。