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。
分布式系统（distributed system）是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。因此，网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件（特别是操作系统），而不是硬件。
内聚性是指每一个数据库分布节点高度自治，有本地的数据库管理系统。
透明性是指每一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。
在分布式数据库系统中，用户感觉不到数据是分布的，即用户不须知道关系是否分割、有无副本、数据存于哪个站点以及事务在哪个站点上执行等。
简单来讲：在一个分布式系统中，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。
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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用户来说是透明的，用户就像是在使用一个MySQL一样。
如分布式MySQL中间件-Mycat，来处理大并发大数据量的构架。
分布式架构的应用
有 分布式文件系统，分布式缓存系统，分布式数据库，分布式WebService，分布式计算
我们来举例说明：
分布式文件系统： 出名的有 Hadoop 的HDFS ,还有 google的 GFS , 淘宝的 TFS 等
分布式缓存系统：memcache , hbase , mongdb 等
分布式数据库 ： MySQL , Mariadb, PostgreSQL 等
以分布式MySQL数据库中间件MyCat 为例子，
MySQL 在现在电商以及互联网公司的应用非常多，一个是因为他的免费开源，另外一个原因是因为分布式系统
的水平可扩展性，随着移动互联网用户的暴增，互联网公司，像淘宝，天猫，唯品会等电商都采用分布式系统应对
用户的高并发量以及大数据量的存储。
而在Mycat的商业案例中，有对中国移动的账单结算项目中，应用实时处理高峰期每天2亿的数据量，
在对物联网的项目中，实现处理高达26亿的数据量，并提供实时查询的接口。
通过对MyCat的学习，加深分布式系统架构的理解，
以及分布式相关的技术，分布式一致性ZooKeeper服务, 高可用HAProxy/keepalived等相关应用。
1> 集群 与 分布式
2> 负载均衡
3> 分布式相关的高可用、容灾等名词解释
4> Mycat 中间件学习
在一个分布式系统中，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。系统拥有多种通用的物理和逻辑资源，可以动态的分配任务，分散的物理和逻辑资源通过计算机网络实现信息交换。系统中存在一个以全局的方式管理计算机资源的分布式操作系统。通常，对用户来说，分布式系统只有一个模型或范型。在操作系统之上有一层软件中间件（middleware）负责实现这个模型。一个著名的分布式系统的例子是万维网（World Wide Web），在万维网中，所有的一切看起来就好像是一个文档（Web页面）一样。
在计算机网络中，这种统一性、模型以及其中的软件都不存在。用户看到的是实际的机器，计算机网络并没有使这些机器看起来是统一的。如果这些机器有不同的硬件或者不同的操作系统，那么，这些差异对于用户来说都是完全可见的。如果一个用户希望在一台远程机器上运行一个程序，那么，他必须登陆到远程机器上，然后在那台机器上运行该程序。
分布式系统和计算机网络系统的共同点是：多数分布式系统是建立在计算机网络之上的，所以分布式系统与计算机网络在物理结构上是基本相同的。
他们的区别在于：分布式操作系统的设计思想和网络操作系统是不同的，这决定了他们在结构、工作方式和功能上也不同。网络操作系统要求网络用户在使用网络资源时首先必须了解网络资源，网络用户必须知道网络中各个计算机的功能与配置、软件资源、网络文件结构等情况，在网络中如果用户要读一个共享文件时，用户必须知道这个文件放在哪一台计算机的哪一个目录下；分布式操作系统是以全局方式管理系统资源的，它可以为用户任意调度网络资源，并且调度过程是“透明”的。当用户提交一个作业时，分布式操作系统能够根据需要在系统中选择最合适的处理器，将用户的作业提交到该处理程序，在处理器完成作业后，将结果传给用户。在这个过程中，用户并不会意识到有多个处理器的存在，这个系统就像是一个处理器一样。
内聚性是指每一个数据库分布节点高度自治，有本地的数据库管理系统。透明性是指每一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。在分布式数据库系统中，用户感觉不到数据是分布的，即用户不须知道关系是否分割、有无副本、数据存于哪个站点以及事务在哪个站点上执行等。
与集中式比较
系统倾向于分布式发展潮流的真正驱动力是经济。25年前，计算机权威和评论家Herb Grosch指出CPU的计算能力与它的价格的平方成正比，后来成为Grosch定理。也就是说如果用户付出两倍的价钱，就能获得四倍的性能。这一论断与当时的大型机技术非常吻合，因而使得许多机构都尽其所能购买最大的单个大型机。
随着微处理机技术的发展，Grosch定理不再适用了。到了二十一世纪初期，人们只需花几百美元就能买到一个CPU芯片，这个芯片每秒钟执行的指令比80年代最大的大型机的处理机每秒钟所执行的指令还多。如果你愿意付出两倍的价钱，将得到同样的CPU，但它却以更高的时钟速率运行。因此，最节约成本的办法通常是在一个系统中使用集中在一起的大量的廉价CPU。所以，倾向于分布式系统的主要原因是它可以潜在地得到比单个的大型集中式系统好得多的性价比。实际上，分布式系统是通过较低廉的价格来实现相似的性能的。
与这一观点稍有不同的是， 发现微处理机的集合不仅能产生比单个大型主机更好的性能价格比，而且还能产生单个大型主机无论如何都不能达到的绝对性能。例如，按二十一世初期的技术， 能够用10000个现代CPU芯片组成一个系统，每个CPU芯片以50 MIPS（每秒百万指令）的速率运行，那么整个系统的性能就是500,000 MIPS。而如果单个处理机（即CPU）要达到这一性能，就必需在2×10-12 秒（2 微微秒，0.002纳秒）的时间内执行一条指令，然而没有一个现存的计算机能接近这个速度，从理论上和工程上考虑都认为能达到这一要求的计算机都是不可能存在的。理论上，爱因斯坦的相对论指出光的传播速度最快，它能在2 微微秒内传播0.6毫米。实际上，一个包含于边长为0.6 毫米大小的立方体内的具有上面所说的计算速度的计算机产生大量的热量就能将它自己立即熔掉。所以，无论是要以低价格获得普通的性能还是要以较高的价格获得极高的性能，分布式系统都能够满足。
另一方面，一些作者对分布式系统和并行系统进行了区分。他们认为分布式系统是设计用来允许众多用户一起工作的，而并行系统的唯一目标就是以最快的速度完成一个任务，就像 的速度为500,000 MIPS的计算机那样。 认为，上述的区别是难以成立的，因为实际上这两个设计领域是统一的。 更愿意在最广泛的意义上使用“分布式系统”一词来表示任何一个有多个互连的CPU协同工作的系统。
建立分布式系统的另一原因在于一些应用本身是分布式的。一个超级市场连锁店可能有许多分店，每个商店都需要采购当地生产的商品（可能来自本地的农场）、进行本地销售，或者要对本地的哪些蔬菜因时间太长或已经腐烂而必须扔掉作出决定。因此，每个商店的本地计算机能明了存货清单是有意义的，而不是集中于公司总部。毕竟，大多数查询和更新都是在本地进行的。然而，连锁超级市场的高层管理者也会不时地想要了解他们还有多少甘蓝。实现这一目标的一种途径就是将整个系统建设成对于应用程序来说就像一台计算机一样，但是在实现上它是分布的，像 前面所描述的一个商店有一台机器。这就是一个商业分布式系统。
另一种固有的分布式系统是通常被称为计算机支持下的协同工作系统（CSCW，Computer Supported Cooperative Work）。在这个系统中，一组相互之间在物理上距离较远的人员可以一起进行工作，例如，写出同一份报告。就计算机工业的长期发展趋势来说，人们可以很容易的想像出一个全新领域–计算机支持的协同游戏（CSCG：Computer Supported Cooperative Games）。在这个游戏中，不在同一地方的游戏者可以实时的玩游戏。你可以想像，在一个多维迷宫中玩电子捉迷藏，甚至是一起玩一场电子空战，每个人操纵自己的本地飞行模拟器去试着击落别的游戏者，每个游戏者的屏幕上都显示出其飞机外的情况，包括其它飞入它的视野的飞机。
同集中式系统相比较，分布式系统的另一个潜在的优势在于它的高可靠性。通过把工作负载分散到众多的机器上，单个芯片故障最多只会使一台机器停机，而其它机器不会受任何影响。理想条件下，某一时刻如果有5%的计算机出现故障，系统将仍能继续工作，只不过损失5%的性能。对于关键性的应用，如核反应堆或飞机的控制系统，采用分布式系统来实现主要是考虑到它可以获得高可靠性。
最后，渐增式的增长方式也是分布式系统优于集中式系统的一个潜在的重要的原因。通常，一个公司会买一台大型主机来完成所有的工作。而当公司繁荣扩充、工作量就会增大，当其增大到某一程度时，这个主机就不能再胜任了。仅有的解决办法是要么用更大型的机器（如果有的话）代替现有的大型主机，要么再增加一台大型主机。这两种作法都会引起公司运转混乱。相比较之下，如果采用分布式系统，仅给系统增加一些处理机就可能解决这个问题，而且这也允许系统在需求增长的时候逐渐进行扩充。
从长远的角度来看，主要的驱动力将是大量个人计算机的存在和人们共同工作与信息共享的需要，这种信息共享必需是以一种方便的形式进行的，而不受地理或人员、数据，机器的物理分布的影响。
与独立PC比较
既然使用微处理机是一种节省开支的办法，那么为什么不给每个人一台个人计算机，让他们各自独立地工作呢？一则，许多用户需要共享数据。例如，机票预订处的工作人员需要访问存储航班以及现有座位信息的主数据库。假如给每个工作人员都备份整个数据库，那么在实际中这是无法工作的，因为没有人知道其他工作人员已经卖出了哪些座位。共享的数据是上例和许多其它应用的基础，所以计算机间必须互连。而计算机互连就产生了分布式系统。
共享并不只是仅仅涉及数据。昂贵的外设，例如彩色激光打印机，照相排版机以及大型存储设备（如自动光盘点唱机）都是共享资源。
把一组孤立的计算机连成一个分布式系统的第三个原因是它可以增强人与人之间的沟通，电子邮件比信件、电话和传真有更多的诱人之处。它比信件快的多，不像电话需要两人同时都在，也不像传真，它所产生的文件可在计算机中进行编辑、重排和存储，也可以由文本处理程序来处理。
最后，分布式系统可能比给每个用户一个独立的计算机更灵活。尽管一种可能的模式是给每个人一台个人计算机并把它们通过LAN联在一起，但这种方式并不是唯一的。另外还存在一种模式是将个人计算机和共享计算机混合连接在一起（这些机器的型号可能并不完全相同），使工作能够在最合适的计算机上完成，而并不总是在自己的计算机上完成。这种方式可以使工作负荷能更有效地在计算机系统中进行分配。系统中某些计算机的失效也可以通过使其工作在其它计算机上进行而得到补偿。
尽管分布式系统有许多优点，但也有缺点。就目前的最新技术发展水平， 在设计、实现及使用分布式系统上都没有太多的经验。什么样的操作系统、程序设计语言和应用适合这一系统呢？用户对分布式系统中分布式处理又应该了解多少呢？系统应当做多少而用户又应当做多少呢？专家们的观点不一（这并不是因为专家们与众不同，而是因为对于分布式系统他们也很少涉及）。随着更多的研究的进行，这些问题将会逐渐减少。但是不应该低估这个问题。
第二个潜在的问题是通信网络。
由于它会损失信息，所以就需要专门的软件进行恢复。同时，网络还会产生过载。当网络负载趋于饱和时，必须对它进行改造替换或加入另外一个网络扩容。在这两种情况下，一个或多个建筑中的某些部分必须花费很高的费用进行重新布线，或者更换网络接口板（例如用光纤）。一旦系统依赖于网络，那么网络的信息丢失或饱和将会抵消 通过建立分布式系统所获得的大部分优势。
最后，上面 作为优点来描述的数据易于共享性也是具有两面性的。如果人们能够很方便地存取整个系统中的数据，那么他们同样也能很方便地存取与他们无关的数据。换句话说， 经常要考虑系统的安全性问题。通常，对必须绝对保密的数据，使用一个专用的、不与其它任何机器相连的孤立的个人计算机进行存储的方法更可取。而且这个计算机被保存在一个上锁的十分安全的房间中，与这台计算相配套的所有软盘都存放在这个房间中的一个保险箱中。
尽管存在这些潜在的问题，许多人还是认为分布式系统的优点多于缺点，并且普遍认为分布式系统在未来几年中会越来越重要。实际上，在几年之内许多机构会将他们的大多数计算机连接到大型分布式系统中，为用户提供更好、更廉价和更方便的服务。而在十年之后，中型或大型商业或其它机构中可能将不再存在一台孤立的计算机了。
Q：分布式服务应用会面临哪些问题？
A：
(1) 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。
(2) 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。
(3) 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？
(4) 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？
(5) 一个服务有多个业务消费者，如何确保服务质量？
(6) 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？
分布式架构下系统间交互的5种通信模式
request/response模式（同步模式）：客户端发起请求一直阻塞到服务端返回请求为止。
Callback（异步模式）：客户端发送一个RPC请求给服务器，服务端处理后再发送一个消息给消息发送端提供的callback端点，此类情况非常合适以下场景：A组件发送RPC请求给B，B处理完成后，需要通知A组件做后续处理。
Future模式：客户端发送完请求后，继续做自己的事情，返回一个包含消息结果的Future对象。客户端需要使用返回结果时，使用Future对象的.get(),如果此时没有结果返回的话，会一直阻塞到有结果返回为止。
Oneway模式：客户端调用完继续执行，不管接收端是否成功。
Reliable模式：为保证通信可靠，将借助于消息中心来实现消息的可靠送达，请求将做持久化存储，在接收方在线时做送达，并由消息中心保证异常重试。
原文：
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https://www.cnblogs.com/storebook/p/11480355.html
来源：CSDN
作者：axue___
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