# 架构设计深度思考
今天是第2天，我花了大量时间思考Data2Dao的整体架构。
## 系统架构概览
我设计了一个微服务架构，主要包含以下几个核心服务：
### 数据接入层
- 支持多种数据源（API、文件、数据库）
- 实时数据流处理
- 数据格式标准化
### 数据处理层
- 批处理引擎
- 流处理引擎
- 数据清洗和转换
### 数据存储层
- 时序数据库（InfluxDB）
- 关系型数据库（PostgreSQL）
- 对象存储（MinIO/S3）
### API服务层
- RESTful API
- GraphQL接口
- 实时WebSocket连接
## 技术选型详解
今天我录制了一个视频来详细说明架构设计的思路和技术选型的考量。
### 为什么选择微服务？
1. **可扩展性**: 各个服务可以独立扩展
2. **容错性**: 单个服务故障不影响整体系统
3. **技术多样性**: 可以为不同服务选择最适合的技术栈
4. **团队协作**: 便于多团队并行开发
### 数据处理架构
我采用了Lambda架构的变种：
- **批处理层**: 处理历史数据，保证数据准确性
- **速度层**: 处理实时数据，提供低延迟查询
- **服务层**: 合并批处理和实时处理的结果
## 遇到的挑战
1. **数据一致性**: 如何保证不同存储系统之间的数据一致性
2. **性能优化**: 大数据量下的查询性能优化
3. **监控告警**: 分布式系统的监控和故障排查
## 明天的计划
- 开始前端开发环境搭建
- 创建项目基础结构
- 实现第一个数据可视化组件
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*这是Data2Dao 30天Build in Public挑战的第2天记录。*