引言
随着越来越多的人参与到互联网的浪潮来，曾经的单体应用架构越来越无法满足需求，所以，分布式集群架构出现，也因此，分布式搭建开发成为了Web开发者必掌握的技能之一。那什么是分布式呢？怎么实现分布式以及怎么处理分布式带来的问题呢？本系列文章就来源于对分布式各组件系统的学习总结，包含但不限于Zookeeper、Dubbo、消息队列（ActiveMQ、Kafka、RabbitMQ）、Nosql（Redis、MongoDB）、Niginx、分库分表MyCat、Netty等内容。作为跟大多数人一样的学习使用者，而非布道者，个人理解难免会有偏差或是其它错误，希望各位读者不吝指教。
正文
一、什么是分布式
简单的说，“分工协作，专人做专事”就是分布式的概念。就好比你是你们公司唯一的码农，那么前后端都需要你自己来开发（单体架构），但随着业务的增长，你确实忙不过来了，老板给你招来了一个前端，那么你就只需要专注后端开发就行了（分布式）。但是软件的分布式搭建远远不像现实例子中这么简单，需要考虑和处理很多方面的问题，我们先了解以下几个常见的概念：
- 集群：你们公司业务增长的非常快，老板发现你一个后端忙不过来了，就又招了几个后端开发来协助你，这就是后端集群；再往后，发现前端也忙不过来了，又配备几个前端，就是前端集群。所以也不难看出，将应用拆分后，你可以有针对性地扩展单个服务，做成集群，这就是分布式的好处之一。
- 节点：这个也非常好理解，一个服务就是一个节点，比如你就是后端集群中的一个节点，而集群本身也可以看成是整个应用的一个集群节点。
- 副本：副本就是为服务和数据提供的冗余，保证高可用。
- 中间件：为开发者提供便利，屏蔽复杂的底层的一类框架组件。如服务管理通信、序列化、负载均衡等组件。
上图就是一个简单的分布式架构，但并不是所有的应用一开始就要设计为分布式架构，因为一开始业务量并不大，没有必要耗费大量的时间和成本去完成一个分布式架构，甚至有可能到最后都用不上，因此在设计时我们应该遵循演进原则，由简入深。下面就来简单分析一下分布式架构的演进过程。
二、分布式架构的演化过程
单机版
将应用服务器和数据库服务器分离
搭建应用服务器集群
数据库读写分离
- 数据如何同步以及同步延迟如何处理？
- 应用层数据源的选择
- 大数据查询搜索，可以引入搜索引擎
- 避免每次访问直接到达数据库，可以引入redis等缓存数据库缓存热点数据
问题看似都解决了，但是每个数据库都存储的是同样的数据，随着业务继续扩大， 我们就不得不考虑对数据库做水平或垂直拆分：
- 水平拆分：将同一个表中的数据拆分至多个数据库中
- 垂直拆分：将不同业务的数据放到不同的数据库中
应用拆分
演化至此，这样的架构就是一个成熟的分布式架构了，但是，架构还是会随着业务和技术的提升不停地演化；而此时你有没有发现这样的一个架构和冯诺伊曼结构很像呢！输入输出设备对应用户和服务之间的输入输出，数据库服务器就像是存储设备，而整个应用层就像是一个CPU（控制器、运算器）。所以，分布式架构可以简单的理解为将多台计算机组成的一台超级计算机。
三、分布式架构的设计
在设计分布式架构时，我们需要了解几个基本的概念。
- 主流架构模型-SOA和微服务
- CAP和BASE理论
- DDD（领域驱动设计）
这些理论限于篇幅原因，这里就不展开详述，读者可自行查阅。下面主要来谈谈分布式架构的高可用设计。
分布式架构的高可用设计
在分布式架构中，常常面临的两个矛盾的问题是一致性和高可用，这两个是无法同时满足的，那我们舍谁取谁呢？从用户的角度分析，我们宁可获取到旧数据，也不愿意等半天都打不开应用，所以常常是保证高可用，让数据达到最终一致性，那么如何设计高可用的分布式架构呢？主要从以下几个方面：
- 搭建服务集群，提高负载，避免单点故障。尤其是特别重要的服务，如访问量较高的服务和核心服务（一旦挂掉就会导致整个应用不可用的服务）。
- 应对灾难，搭建异地灾备，预防地区因发生地震、台风等自然灾害导致地区的集群服务器都不可用。
- 接口限流以及服务降级。为防止过高的并发量造成服务器负载过高而出现故障，应对接口限流，同时，当某个或多个服务出现故障时，应当服务降级，避免拖累整个应用。比如支付时因网络故障等导致无法支付，但搜索商品和下单仍然可用。
- 故障监控报警。
- 服务的可伸缩性，易于水平扩张服务器数量。
- 使用缓存降低数据库压力。
- 使用CDN等加速静态资源的访问。
高可用的分布式架构需要考虑非常多的方面，针对不同的场景有不同的解决方案，而对于不同的公司而言也不需要一应俱全，需要在实践中多思考总结，根据自己的业务情况来设计。
总结
本文从理论层面讲述了分布式的基本概念、演化过程，以及设计，从宏观角度搞清楚分布式的起源以及分布式带来的一系列问题，也就能明白各项技术出现的原因以及应用的场景。
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