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[導(dǎo)讀]由于分布式系統(tǒng)所涉及到的領(lǐng)域眾多,知識(shí)龐雜,很多新人在最初往往找不到頭緒,不知道從何處下手來(lái)一步步學(xué)習(xí)分布式架構(gòu)。本文試圖通過一個(gè)最簡(jiǎn)單的、常用的分布式系統(tǒng),來(lái)闡述分布式系統(tǒng)中的一些基本問題。?負(fù)載均

由于分布式系統(tǒng)所涉及到的領(lǐng)域眾多,知識(shí)龐雜,很多新人在最初往往找不到頭緒,不知道從何處下手來(lái)一步步學(xué)習(xí)分布式架構(gòu)。

本文試圖通過一個(gè)最簡(jiǎn)單的、常用的分布式系統(tǒng),來(lái)闡述分布式系統(tǒng)中的一些基本問題。

?負(fù)載均衡

?分布式緩存

?分布式文件系統(tǒng)/CDN

?分布式RPC

?分布式數(shù)據(jù)庫(kù)/Nosql

?分布式消息中間件

?分布式session問題?
?總結(jié)

下圖為一個(gè)中大型網(wǎng)站/App的基本架構(gòu):?


在這個(gè)架構(gòu)中,涉及到以上所列的基本問題:

負(fù)載均衡

負(fù)載均衡是分布式系統(tǒng)中的一個(gè)最最基本的問題。在上圖中:

網(wǎng)關(guān)需要把請(qǐng)求分發(fā)給不同的Tomcat;?
Tomcat需要把收到的請(qǐng)求,分發(fā)給不同的Service;

這都需要負(fù)載均衡。一句話:凡是請(qǐng)求從一個(gè)入口進(jìn)來(lái),需要分發(fā)給后端不同的機(jī)器時(shí),就需要負(fù)載均衡。

局域網(wǎng)負(fù)載均衡

在上圖中,負(fù)載均衡發(fā)生在局域網(wǎng)內(nèi)部。在這里,常用的網(wǎng)關(guān)軟件有Nginx/HAProxy/F5/LVS/各種云上的SLB等。

廣域網(wǎng)負(fù)載均衡

在上圖之外,還有廣域網(wǎng)負(fù)載均衡。這通常發(fā)生在域名服務(wù)器上,而不是局域網(wǎng)內(nèi)部。?
同1個(gè)域名,映射到不同的局域網(wǎng)集群。

負(fù)載均衡算法

常用的負(fù)載均衡算法:隨機(jī),輪詢(Round Robin),最小資源數(shù),hash。

分布式緩存

在上圖中,當(dāng)DB負(fù)載過高,我需要為Service機(jī)器加緩存時(shí),就遇到一個(gè)基本問題:?
如果使用local的內(nèi)存做緩存,則其他Service機(jī)器就沒辦法共用此緩存。?
因次,我需要一個(gè)可以讓所有Service機(jī)器共享的緩存,這就是分布式緩存。

常用的分布式緩存組件:Memcached/Redis/Tair等

分布式文件系統(tǒng)

在上圖中,當(dāng)我要存儲(chǔ)客戶端上傳的圖片文件時(shí),就會(huì)遇到另一個(gè)基本問題:我不能把圖片存在每個(gè)Tomcat的本地文件系統(tǒng)里面,這樣的話,其他機(jī)器就沒辦法訪問了。我需要一個(gè)讓所有機(jī)器可以共享的文件系統(tǒng),這就是分布式文件系統(tǒng)。

常用的分布式文件系統(tǒng):MogileFS/TFS/HDFS/Amazon S3/OpenStack Swift等

當(dāng)使用了分布式文件系統(tǒng),對(duì)外提供圖片url訪問服務(wù)時(shí),就會(huì)遇到另一個(gè)基本問題:如果每次文件的訪問,都要到分布式文件系統(tǒng)里面去取,效率和負(fù)載就可能成為問題。?
為此,就需要引入CDN。

常用的CDN廠商,比如ChinCache。當(dāng)然,現(xiàn)在的各種云存儲(chǔ),比如七牛云,阿里云,騰訊云,已經(jīng)自帶了CDN。

分布式RPC

分布式系統(tǒng)的一個(gè)基本問題就是:機(jī)器與機(jī)器之間如何通信? 我們都知道底層原理是TCP/IP,Socket。

但一般很少有人會(huì)去裸寫Socket,實(shí)現(xiàn)機(jī)器之間的通信。這里,最常用的組件就是RPC。

最簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)RPC的方式就是使用http。當(dāng)然,業(yè)界有很多成熟的開源RPC框架,如Facebook的Thrift, 阿里的Dubbo,點(diǎn)評(píng)的Pigeon。。

在RPC內(nèi)部,一般都自己實(shí)現(xiàn)了負(fù)載均衡。還有更復(fù)雜的,如多版本,服務(wù)降級(jí)等。

補(bǔ)充一句:雖然底層原理都是Socket,但使用不同框架/組件時(shí),通常都有其自己的跨機(jī)器通信方式,比如Mysql JDBC,RPC, 消息中間件等。

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)

在上圖中,DB是單一節(jié)點(diǎn)。當(dāng)訪問量達(dá)到一定程度,就會(huì)涉及到Mysql的分庫(kù)分表問題。

分庫(kù)/分表之后,就會(huì)涉及到j(luò)oin的問題,分布式事務(wù)的問題。

關(guān)于分庫(kù)分表,業(yè)界也早有成熟方案。對(duì)上層屏蔽分庫(kù)分表,sql的執(zhí)行,像是在單庫(kù)一樣。

還有像MongoDB這種Nosql數(shù)據(jù)庫(kù),天生是分布式的。但同樣會(huì)面對(duì)Mysql分庫(kù)分表所要面對(duì)的問題。

還有像阿里的OceanBase,有Mysql的強(qiáng)一致性保證,又是分布式的,還可以支持分布式事務(wù)。

分布式消息中間件

在上圖中,沒有提及到消息中間件。相對(duì)其他基本問題,這個(gè)需要一個(gè)更適合的業(yè)務(wù)場(chǎng)景來(lái)談,在以后的章節(jié)中,會(huì)再詳述。

常用的消息中間件,比如老一輩的ActiveMQ/RabbitMQ, 新一點(diǎn)的,阿里的RocketMQ,LinkedIn的Kafka等。

消息中間件的一個(gè)典型場(chǎng)景就是:通過最終一致性,解決上面的分布式事務(wù)問題。

分布式session問題

在傳統(tǒng)的單機(jī)版應(yīng)用中,我們經(jīng)常使用session。而當(dāng)單機(jī)擴(kuò)展到多機(jī),單機(jī)的session就沒辦法被其他機(jī)器所訪問。

此時(shí)就需要使用分布式session,把session存放在一個(gè)所有Tomcat都可以訪問的地方。

關(guān)于分布式session,業(yè)界早有成熟方案,在此不再詳述。

總結(jié)

本文羅列了分布式系統(tǒng)的各種基本問題和業(yè)界常用的技術(shù),希望建立起分布式系統(tǒng)的一個(gè)宏觀圖譜。

后續(xù),會(huì)針對(duì)各個(gè)領(lǐng)域,逐個(gè)剖析!

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