一步一图，带你了解分布式架构的前世今生

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什么是分布式架构?

• 分布式架构的演进
• 分布式服务面临的问题
• 什么是分布式架构?

分布式系统(distributed system)是建立在网络之上的软件系统，它有两个典型特点：

• 内聚性：每个数据库分布节点高度自治，有本地的数据库管理系统
• 透明性：每个数据库分布节点对用户的应用来说都是透明的，看不出是本地还是远程。

也就是说，在分布式系统中，用户感觉不到数据是分布式的，不知道数据是否分割，有无副本，不知道数据存在于哪个节点上。

简单来说：一个分布式系统中，一组独立的计算机展现给用户的是一个统一的整体，就好像是一个系统似的。

如上图所示，分布式系统作为一个整体对用户提供服务，而整个系统的内部的协作对用户来说是透明的，用户就像是指使用一个mysql 一样。

分布式架构的演进

(1)初始阶段架构

(2)应用服务、数据服务、文件服务分离

特征：应用程序、数据库、文件分别部署在独立的资源上。

(3)使用缓存改善性能

缓存分为本地缓存和远程分布式缓存，本地缓存访问速度更快但缓存数据量有限，同时存在与应用程序争用内存的情况。

特征：数据库中访问较集中的一小部分数据存储在缓存服务器中，减少数据库的访问次数，降低数据库的访问压力。

(4)使用“应用服务器”集群

突然有一天，发现系统的访问又开始有变慢的趋势了，这个时候首先查看数据库，压力一切正常，之后查看webserver，发现apache阻塞了很多的请求，

而应用服务器对每个请求也是比较快的，看来是请求数太高导致需要排队等待，响应速度变慢。

特征：多台服务器通过同时向外部提供服务，解决单台服务器处理能力和存储空间上限的问题。

描述：使用集群是系统解决高并发、海量数据问题的常用手段。通过向集群中追加资源，提升系统的并发处理能力，使得服务器的负载压力不再成为整个系统的瓶颈。

(5)数据库读写分离

经过查找，发现数据库写入、更新的这些操作的部分数据库连接的资源竞争非常激烈，导致了系统变慢

特征：多台服务器通过负载均衡同时向外部提供服务，解决单台服务器处理能力和存储空间上限的问题。

描述：使用集群是系统解决高并发、海量数据问题的常用手段。通过向集群中追加资源，使得服务器的负载压力不在成为整个系统的瓶颈。

(6)反向代理和CDN加速

描述：为了应付复杂的网络环境和不同地区用户的访问，通过CDN和反向代理加快用户访问的速度，同时减轻后端服务器的负载压力。CDN与反向代理的基本原理都是缓存。

(7)“分布式文件”系统 和 “分布式数据库”

特征：数据库采用分布式数据库，文件系统采用分布式文件系统。

描述：任何强大的单一服务器都满足不了大型系统持续增长的业务需求，数据库读写分离随着业务的发展最终也将无法满足需求，需要使用分布式数据库及分布式文件系统来支撑。

分布式数据库是系统数据库拆分的最后方法，只有在单表数据规模非常庞大的时候才使用，更常用的数据库拆分手段是业务分库，将不同的业务数据库部署在不同的物理服务器上。

(8)使用NoSQL和搜索引擎

描述：随着业务越来越复杂，对数据存储和检索的需求也越来越复杂，系统需要采用一些非关系型数据库如NoSQL和分数据库查询技术如搜索引擎。

应用服务器通过统一数据访问模块访问各种数据，减轻应用程序管理诸多数据源的麻烦。

(9)业务拆分

描述：为了应对日益复杂的业务场景，通常使用分而治之的手段将信息流吧整个系统业务分成不同的产品线，应用之间通过超链接建立关系，也可以通过消息队列进行数据分发，

当然更多的还是通过访问同一个数据存储系统来构成一个关联的完整系统。

纵向拆分：将一个大应用拆分为多个小应用，如果新业务较为独立，那么就直接将其设计部署为一个独立的Web应用系统

纵向拆分相对较为简单，通过梳理业务，将较少相关的业务剥离即可。

横向拆分：将复用的业务拆分出来，独立部署为分布式服务，新增业务只tvc广告片制作的广告公需要调用这些分布式服务

横向拆分需要识别可复用的业务，设计服务接口，规范服务依赖关系。

(10)分布式服务

描述：随着业务越拆越小，应用系统整体复杂程度呈指数级上升，由于所有应用要和所有数据库系统连接，最终导致数据库连接资源不足，拒绝服务。

分布式服务面临哪些问题?

• 当服务越来越多时，服务URL配置管理变得非常困难，F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大。
• 当进一步发展，服务间依赖关系变得错踪复杂，甚至分不清哪个应用要在哪个应用之前启动，架构师都不能完整的描述应用的架构关系。
• 接着，服务的调用量越来越大，服务的容量问题就暴露出来，这个服务需要多少机器支撑?什么时候该加机器?
• 服务多了，沟通成本也开始上升，调某个服务失败该找谁?服务的参数都有什么约定?
• 一个服务有多个业务消费者，如何确保服务质量?
• 随着服务的不停升级，总有些意想不到的事发生，比如cache写错了导致内存溢出，故障不可避免，每次核心服务一挂，影响一大片，人心慌慌，如何控制故障的影响面?服务是否可以功能降级?或者资源劣化?