赠书：聊聊「分布式架构」那些事儿
什么是分布式架构？
分布式架构是分布式计算技术的应用和工具，其中J2EE技术应用较为广泛，它简化和规范多层分布式企业应用系统的开发和部署，它可以给分布式应用软件提供在各种技术间共享资源的平台
众所周知，传统架构单一无分层，模块之间耦合性过高导致稳定性和扩展性较差，无法满足互联网高速迭代变化的脚步，技术架构也会发生很大变化。传统架构逐渐分化为分布式架构。提供更稳定、容错、高可用的特质。演变过程如下图所示。
阶段1
阶段2
阶段3
阶段4
阶段5
设计理念：分布式架构的核心理念按照一定维度（功能、业务、领域）等，对系统进行拆分，通过合理的拆分结构，实现各业务模块解耦，同时通过系统级容错设计，在廉价硬件基础设施上构建起高可用、可扩展的开放技术体系。
目标：设计目标可以明确方向，通过设计驱动和方向的把控，朝着既定方向前行并最终实现目标。设计目标分为以下方面：
系统拆分
以业务为导向，充分了解系统业务模型，按不同层面的业务模型上可以划分为主模型、次模型。业务模型在一定的比例上能够凸显出系统的业务领域及边界；
业务依赖范围，由于业务存在重复依赖，从业务边界中按照业务功能去细分；
把拆分结构图梳理出来，按照系统周边影响从小到大逐渐切换；
拆分过程中尽量不要引入新的技术或者方案，如需讨论评估后再实施。
业务模块解耦
拆分之前可能模块和模块之间、系统和系统之间有非常强的依赖，所以我们在拆分过程中需要思考，哪些模块需要减少依赖，依赖越少，独立性越强
系统容错
架构设计层面(重试、服务降级、熔断和限流)
业务功能层面(幂等、异步处理、事务补偿机制)
高可用
单点系统面临严重高可用问题，所以在设计过程中要尽量避免系统的单点出现，保证系统处于多机状态，俗称冗余。冗余指重复配置系统某些部件，当系统发生故障不可用时，冗余配置的部件介入并承担故障部件的工作，减少系统的故障时间。
通过设计和监控可以提高系统正常提供服务的可靠性，那么，如何才能保障系统的高可用。
•适用于对数据密集/实时要求比较高的项目或系统•适用于对服务器高可用运用指数较高的系统•适用于大型业务复杂/统计类系统
•网络因素
网络延迟：延迟是指在传输介质中传输所用的时间，如部署在同个机房，网络IO传输相对较快，但是很多公司为了增加系统的可用性，有多套机房（线上、线下）等，此时会面临跨机房、跨网络传输。尤其跨IDC，网络IO会存在不确定性，出现延迟、超时等情况，大家都知道宽带有瓶颈可以换网卡，但从根本上不能解决物理延迟。由于这些现象会给整个设计带来整体性的难点，我们在做分布式架构设计的同时需要考虑这些要素，并且提供相关高效解决方案，从而规避此问题
网络故障：若出现网络故障问题，可以先了解数据是以什么协议方式在网络中传输导致丢包、错乱。然后采用比较稳定的TCP网络协议进行传输
•服务可用性
a.由于探针监控是定时去请求访问服务器，通过请求回应来收集服务器状态。定时需设置在合理范围值内，太短会给服务器带来压力，太长会导致不能及时收集报错信息，而错过最佳时机。基于以上情况，可以采用服务器集群化的方式，根据系统场景，设置合理探针请求频率，当发现异常及时剔除替换
b. 为了保证服务器正常运行，可对服务器进行监控，如探针、心跳检测等，而这些仅仅是针对服务器的运行数据和日志分析。为了提高服务器服务的可用性，可进一步实施服务器负载均衡、主从切换、故障转移等
•数据一致性
a. 可以从系统构建层面减少这种现象发生，采用分布式事务进行处理，存在牺牲一部分性能去弥补数据一致性。
b. 由于数据架构需要提供多节点部署，不同节点之间通信存在数据差异，在很多场景下会往往产生脏数据、异常数据，让业务不能正常运转。数据一致性指，关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整，那么分布式情况下如何让不同模块之间的数据保证完整性、一致性。
•系统宕机
系统业务量逐渐增多，导致系统压力增大，通过监控和各方面指标发现系统频繁报警，通过优化让系统变的稳定，降低负载。最直接的方式是增加系统容量，调整系统参数，但是通过硬件扩展并非解决问题的最优方式，会存在以下弊端
硬件设备费用高额后续会带来更大的维护代价进一步优化过程需要垂直或者水平拆分业务系统，按照一定维度拆分成多个模块，降低耦合性，通过合理的设计方案，从端到端、点到点优化，让系统变得健壮，为后续复杂业务提供模块化管理和运营。
分布式的架构体系具有良好的横向扩展性，通过横向扩展机器能够快速高效提高系统的并发量和吞吐量，为复杂的业务系统提供良好支撑。而分布式架构体系调用过程较长，从外界流量入口分发、代理服务、网络传输、容器、应用服务、数据存储，存在很高的优化空间，通过合理的设计方案能让系统承载更多更高的指标，从而稳定运行.
•系统瘫痪
很多外部因素也会导致系统瘫痪，如机房停电、线路关闭、网络堵塞等，因此需要一套完整的分布式架构方案（高可用、监控、故障转移等）来支撑。
系统在构建时期需要考虑这些外在因素，然后构思设计相应的处理方案，通过设计方案然后落地，在测试环境中演练外在因素导致系统瘫痪场景，不断探索、改进、完善，这样，当外部因素真的出现时，系统可以从容面对，从侧面凸显出系统的健壮。
分布式架构体系中针对以上场景有众多解决方案，会从设计之初就会考虑这些因素，确保系统是可用的、可靠的。而多机房部署就能从根源上解决由机房停电引起的事故.
•系统故障
当系统发生故障，因系统构建庞大，维修排查故障时间过久，影响用户群体使用。
分布式架构中讲究系统拆分模块化，使用更轻量级的模块、可用的部署策略，从一定程度上规避掉故障风险，如出现故障，通过有效的故障转移方式能让系统在短时间之内正常服务
•系统臃肿
分布式架构中可拆分模块化，模块细化后可读性、维护性会变得简单明了，针对细化后的模块可更专注开发和优化，系统庞大内核聚集多，导致臃肿。迭代维护运营成本高额，风险过大
•阿里巴巴
初级阶段阿里巴巴已拥有规模庞大的用户，业务体系复杂，业务之间相互依赖较高，不能给客户提供好的服务和体验。
阿里巴巴规划使用分布式架构，通过多条业务线的拆分，让业务模块之间相互解耦，减低依赖，提高系统间的容错和稳定性。
阿里巴巴在此期间研发了多项分布式技术和框架，如：Dubbo（微服务）、Rocketmq（消息队列）、OSS（资源存储）、Tair（缓存）、Xdb(数据库)等等。其中面对国内每年的’双11‘，淘宝/天猫等商城系统每年都会面对较大的压力，压力多方面来自于用户数的增加（多用户的请求频率和次数），之所以能够提供给用户良好的体验和使用量，阿里的技术体系尤为重要，每年的’双11‘都是阿里的自家技术的实战和分析。技术创新、技术沉淀让阿里在国内首屈一指
•百度
百度是一家做搜索引擎及其人工智能的企业，搜索业务场景复杂多变，搜索涉及信息较广。最初搜索体验不好，搜索结果不太准确。
百度拥有’独立搜索引擎核心技术‘，每天面对来自百余个国家和地区的数十亿次搜索请求，为了满足用户需求和提高体验，不断坚持技术创新、优化分布式搜索引擎、分布式存储（Tera）
分布式发展过程经历了传统单体结构、集群化结构等。它的发展都离不开业务场景，业务场景是驱动技术架构变革的载体。本章重点讲述了大型系统在分布式环境中面临的问题，分布式环境中存在诸多不确定性因素，系统从构建到发展成型，会经历很多阶段，而不同阶段需要关注点不同，所以设计之初需考虑全面。从而让系统在面临诸多不确定因素时有多种容错方式，整体提高系统的稳定性。
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