我们总结了每个技术团队都会遇到的 4 个难题

阿里巴巴 2019 年实习生校园招聘已经启动，为此，我们整理了一篇《每个技术团队都会遇到的4个难题》，帮助即将从校园进入公司实习的后端程序员，以实践的视角，看看一个后端技术团队会遇到的一些难题。虽然，技术上的难题远不止于此，但如果能从这篇文章中获得一些职业体感，也许对你的实习面试会有所帮助。

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从单个应用到多个应用，从百千级别的访问流量到十万、百万级别，从两三个人的创业技术团队到上千人的技术团队矩阵，这些过程中，技术团队都避不开了以下 4 个问题：

如何预测业务峰值时的容量
如何提升业务的稳定性
如何提高业务的监控能力
如何提高开发效率

如何预测业务峰值时的容量

早期的做法是在开发测试环境进行压测，来评估线上容量，但线下环境的机器规模，和线上差距很大，很难通过线下推导线上。根据经验，将采购的机器加入不同的应用里面，这时候就会遇到一个问题：最大业务峰值容量是多少？

这个问题，其实挺难回答的。这个应用多加几台，那个应用少加几台，整体的业务峰值承受能力就会不一样，加减的规则很难通过人的经验来确定，最多只能作为一些辅助判断。另外，核心交易链路的梳理，也是一个体力活，如果依赖人为处理，有可能会漏掉一些看起来不那么重要的”分支”，这是整个容量不确定的地方，可变的因子很多。

比较有效的方式，是在生产系统部署全链路压测，来验证各个生产环节是否能经受住各类流量的访问，让真实的流量来访问生产环境，实现全方位的真实业务场景模拟，确保各个环节的性能、容量和稳定性均可做到万无一失。

如何提升业务的稳定性

日常的各种运营活动，都有可能带来巨大的流量高峰，除了通过引入全链路压测来验证各个生产环节是否能经受住各类流量的访问，构建系统的高可用保障能力也很关键，涉及多个组件或模块，例如软负载和配置中心、服务接入和调度编排、消息接收和发送、容器和调度、限流和降级等。

运营一次活动，最大的流量峰值是可以预测的，这就是服务的最大接待能力，比如50万笔的交易创建峰值，那超过的怎么办？这时候，采用限流的方式，被限流的客户在某一段时间内无法进行购物，一旦系统恢复服务能力，就可以继续服务被限流的客户，从而避免因流量超过上限，而影响整个平台的客户。

如何提高业务的监控能力

分布式应用系统在协作性，扩展性和一定的容错性方面，体现出了优势，但是在监控、运维和诊断层面，面临相当大的挑战。

早期，架构师可以画出整个应用系统的交互架构图，随着业务的发展，当拥有大量的应用、微服务和容器，即便整理了一幅交互架构关系图，也会因为应用系统的变更，新需求的实现，整个应用系统的交互又会发生变化，这种变化无处不在，每天都在发生。因此，随着业务量的增加，需要覆盖面广且深的全链路跟踪监控系统，来诊断调用链的问题。

越是复杂的业务形态，定位的难度越大，就越需要全方位、360度无死角的监控，因此，建立一个平台化、跨领域和立体化的监控，能极大的缩短业务遇到问题时的恢复时间。