分布式概念

架构

垂直架构

所有功能模块在一个项目中编写，并集中部署。

• 优点：实现简单。
• 缺点：项目耦合度高，牵一发而动全身，不利于团队开发，也不利于后期升级和维护。

SOA & 微服务架构

*SOA(Service-Oriented Architecture) *

将应用程序不同功能单元（称为服务）进行拆分，并通过这些服务之间定义良好的接口和契约联系起来。

SOA（面向服务架构）是一种思想，采用粗粒度、松耦合的服务架构，服务之间通过简单、精确定义的接口进行通讯，不涉及底层编程接口和通讯模型。

微服务

SOA 发展出来的产物。将应用程序分为更细粒度的服务，并分布式部署。使各个服务之间可独立维护。

• 优点：SOA/微服务的引入，这使得整个系统的分工更加明确，责任更加清晰，每个人专心负责为其他人提供更好的服务。
• 缺点：但整个应用分散成多个服务使得整个系统变得更为复杂，也使得部署、管理、排障的工作量显著加大。

RPC(remote procedure call)

整个应用分散成多个服务使得整个系统变得更为复杂。我们需要在分布式开发中引入额外的技术，以解决服务之间交互和分布式部署导致的问题。

RPC（远程过程调用），即在本地调用远程机器的函数或者对象方法，使实际的体验和调用本地函数或者对象方法无异。

RPC 也是一种技术思想，HTTP 和 WebService 就是 RPC 思想的一种很好的体现方式，但 HTTP 已经满足不了企业内外部日益复杂的信息交互。因此许多优秀的 RPC 框架应运而生，比如著名的 Dubbo ，封装了一些像负载均衡、熔断降级、服务注册发现等面向对象的高级特性。

引入技术

消息队列

使用专用的中间件在网络中传输数据。通常由专用的机器集群来实现，从发送方接收数据，再将数据转发给相应的接收方。

使用消息系统具有以下优势：

1. 将发送方和接收方解耦，统一使用消息系统提供的接口进行通信，易修改易扩展。
2. 能够持久化保存数据，防止处理数据失败导致数据丢失。
3. 分布式系统能够均衡负载，且能根据负载灵活调整机器数量，能够处理高吞吐量和流量突增的情况。

目前主流的消息队列有 kafka、RocketMQ 等等。

故障监控追踪

在高并发分布式的场景下，故障经常是突然间就雪崩式爆发。所以必须建立完善的监控体系，尽可能发现故障的征兆。

1. 监控：微服务架构中组件繁多，各个组件所需要监控的指标不同。一般的做法是让各个组件提供报告自己当前状态的接口（metrics接口），这个接口输出的数据格式应该是一致的。然后部署一个指标采集器组件，定时从这些接口获取并保持组件状态，同时提供查询服务。最后还需要一个UI，从指标采集器查询各项指标，绘制监控界面或者根据阈值发出告警。

2. 追踪：在微服务架构下，一个用户的请求往往涉及多个内部服务调用。为了方便定位问题，需要能够记录每个用户请求时，微服务内部产生了多少服务调用，及其调用关系。这个叫做链路跟踪。链路跟踪只能定位到哪个服务出现问题，不能提供具体的错误信息。

日志检索分析

当访问数变大、或服务器规模增多时，日志文件的大小会膨胀到难以用文本编辑器进行访问，更糟的是它们分散在多台服务器上面。排查一个问题，需要登录到各台服务器去获取日志文件，一个一个地查找（而且打开、查找都很慢）想要的日志信息。因此，在应用规模变大时，我们需要一个日志的“搜索引擎”。

在业界通常会使用大名鼎鼎的 ELK 日志分析组件：

• Elasticsearch：搜索引擎，同时也是日志的存储。
• Logstash：日志采集器，它接收日志输入，对日志进行一些预处理，然后输出到Elasticsearch。
• Kibana：UI组件，通过Elasticsearch的API查找数据并展示给用户。

权限校验控制

微服务架构中项目会出现大量的服务和接口，使得整个调用关系异常复杂。

网关负责把关微服务的调用。在调用者和被调用者中间加一层网关，每次调用时进行权限校验。另外，网关也可以作为一个提供服务接口文档的平台。

一般的微服务架构里都有两层 API GetWay：

1. 外部 API GetWay，用于用户访问系统；
2. 内部 API GetWay，解决的问题就是服务发现和服务注册。因此通信的方式要尽量单一，API GetWay 有一项工作就是协议转换。

服务注册发现

在实际开发中我们往往需要根据业务需求的变化，动态地调整机器数量，以便能够提高性能和容错。

由于服务的地址可能会频繁地动态变化，在调用服务时就需要使用统一的注册中心来查找服务的地址信息：

1. 各个应用服务在启动时/定时将自动将自己注册到注册中心。
2. 注册中心也会定期检查应用服务的健康状态，去掉不健康的实例地址。

Apache ZooKeeper(ZK) 是一个广泛使用，为分布式应用提供高性能整合的服务。

熔断/服务降级/限流

当一个服务因为各种原因停止响应时，调用方通常会等待一段时间，然后超时或者收到错误返回。如果调用链路比较长，可能会导致请求堆积，整条链路占用大量资源一直在等待下游响应。所以当多次访问一个服务失败时，应熔断，标记该服务已停止工作，直接返回错误。直至该服务恢复正常后再重新建立连接。

当下游服务停止工作后，如果该服务并非核心业务，则上游服务应该降级，以保证核心业务不中断。比如网上超市下单界面有一个推荐商品凑单的功能，当推荐模块挂了后，下单功能不能一起挂掉，只需要暂时关闭推荐功能即可。

一个服务挂掉后，上游服务或者用户一般会习惯性地重试访问。这导致一旦服务恢复正常，很可能因为瞬间网络流量过大又立刻挂掉，在棺材里重复着仰卧起坐。因此服务需要能够自我保护——限流。限流策略有很多，最简单的比如当单位时间内请求数过多时，丢弃多余的请求。另外，也可以考虑分区限流。仅拒绝来自产生大量请求的服务的请求。例如商品服务和订单服务都需要访问促销服务，商品服务由于代码问题发起了大量请求，促销服务则只限制来自商品服务的请求，来自订单服务的请求则正常响应。