初识分布式架构

分布式架构的常见概念

集群 小饭店原来只有一个厨师，切菜洗菜备料炒菜全干。后来客人多了，厨房一个厨师忙不过来，又请了个厨师，两个厨师都能炒一样的菜，这两个厨师的关系是集群。

分布式 为了让厨师专心炒菜，把菜做到极致，又请了个配菜师负责切菜，备菜，备料，厨师和配菜师的关系是分布式，一个配菜师也忙不过来了，又请了个配菜师，两个配菜师关系是集群。

节点 节点是指一个可以独立按照分布式协议完成一组逻辑的程序个体。在具体的项目中，一个节点表示的是一个操作系统上的进程。 副本机制 副本(replica/copy)指在分布式系统中为数据或服务提供的冗余。 数据副本指在不同的节点上持久化同一份数据，当出现某一个节点的数据丢失时，可以从副本上读取到数据。（张三请假了，李四负责顶替张三的工作）数据副本是分布式系统中解决数据丢失问题的唯一手段。 服务副本表示多个节点提供相同的服务，通过主从关系来实现服务的高可用方案。 中间件 中间件位于操作系统提供的服务之外，又不属于应用，他是位于应用和系统层之间为开发者方便的处理通信、输入输出的一类软件，能够让用户关心自己应用的部分。

架构的发展过程

一个成熟的大型网站系统架构并不是一开始就设计的非常完美，也不是一开始就具备高性能、高可用、安全性等特性，而是随着用户量的增加、业务功能的扩展逐步完善演变过来的。在这个过程中，开发模式、技术架构等都会发生非常大的变化。 阶段一，单应用架构 网站的初期也可以认为是互联网发展的早起，我们经常会在单机上跑我们所有的程序和软件。把所有软件和应用都部署在一台机器上，这样就完成一个简单系统的搭建，这个时候讲究的是效率。

阶段二，应用服务器和数据库服务器分离 随着网站的上线，访问量逐步上升，服务器的负载慢慢提高，在服务器还没有超载的时候，我们应该做好规划，提升网站的负载能力。假如代码层面的优化已经没办法继续提高，在不提高单台机器的性能，增加机器是一个比较好的方式，投入产出比非常高。这个阶段增加机器的主要目的是将web服务器和数据库服务器拆分，这样不仅提高了单机的负载能力，也提高了容灾能力。

阶段三，应用服务器集群 随着访问量的继续增加，单台应用服务器已经无法满足需求。在假设数据库服务器还没有遇到性能问题的时候，我们可以增加应用服务器，通过应用服务器集群将用户请求分流到各个服务器中，从而继续提升负载能力。此时多台应用服务器之间没 有直接的交互，他们都是依赖数据库各自对外提供服务。

架构发展到这个阶段，各种问题也会慢慢呈现： 1. 用户请求由谁来转发到具体的应用服务器。 2. 用户如果每次访问到的服务器不一样，那么如何维护session。

阶段四，数据库压力变大，数据库读写分离 架构演变到这里，并不是终点。上面我们把应用层的性能提上来了，但是数据库的负载也在慢慢增大，那么怎么去提高数据库层面的负载呢？有了前面的思路以后，自然会想到增加服务器。但是假如我们单纯的把数据库一分为二，然后对于后续数据库的请求，分别负载到两台数据库服务器上，那么一定会造成数据库不统一的问题。所以我们一般先考虑读写分离的方式。

这个架构的变化会带来几个问题： 1. 主从数据库之间的数据同步，可以使用 mysql 自带的master-slave方式实现主从复制。 2. 对应数据源的选择，采用第三方数据库中间件，例如 mycat。 阶段五，使用搜索引擎缓解读库的压力 数据库做读库的话，常常对模糊查找效率不是特别好，像电商类的网站，搜索是非常核心的功能，即便是做了读写分离，这个问题也不能有效解决。那么这个时候就需要引入搜索引擎了，使用搜索引擎能够大大提高我们的查询速度，但是同时也会带来一些附加的问题，比如维护索引的构建。

阶段六，引入缓存机制缓解数据库的压力 随着访问量的持续增加，逐渐出现许多用户访问同一部分内容的情况，对于这些热点数据，没必要每次都从数据库去读取，我们可以使用缓存技术，比如 memcache、redis 来作为我们应用层的缓存。另外在某些场景下，比如我们对用户的某些IP的访问频率做限制，那这个放内存中又不合适，放数据库又太麻烦，这个时候可以使用Nosql的方式，比如mongDB来代替传统的关系型数据库。

阶段七，数据库的水平/垂直拆分 我们网站演进的变化过程，交易、商品、用户的数据都还在同一个数据库中，尽管采取了增加缓存，读写分离的方式，但是随着数据库的压力持续增加，数据库的瓶颈仍然是个最大的问题，因此我们可以考虑对数据进行垂直拆分和水平拆分。 垂直拆分：把数据库中不同业务数据拆分到不同的数据库。

水平拆分：把同一个表中的数据拆分到两个甚至更多的数据库中，水平拆分的原因是某些业务数据量已经达到了单个数据库的瓶颈，这时可以采取将表拆分到多个数据库中。

阶段八，应用的拆分 随着业务的发展，业务越来越多，应用的压力越来越大，工程规模也越来越庞大。这个时候就可以考虑将应用拆分，按照领域模型将我们的用户、商品、交易拆分成多个子系统。

这样拆分以后，可能会有一些相同的代码，比如用户操作，在商品和交易都需要查询，所以会导致每个系统都会有用户查询访问相关操作。这些相同的操作一定是要抽象出来，否则就会是一个坑。所以通过走服务化路线的方式来解决。

那么服务拆分以后，各个服务之间如何进行远程通信呢？ 通过 RPC技术，比较典型的有：webservice、hessian、http、RMI等等。前期通过这些技术能够很好的解决各个服务之间通信问题，但是互联网的发展是持续的，所以架构的演变和优化还在持续。

架构全局图