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
分布式架构发展
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
分布式架构设计理念和目标
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
a.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
b.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
c.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
d.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
a.架构设计层面(重试、服务降级、熔断和限流)
b.业务功能层面(幂等、异步处理、事务补偿机制)
•高可用
a.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
b.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
系统初期
系统中期
系统后期
高可用监控如下：
调用关系图
波状图
分布式架构应用场景
•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
单体消息
集群消息
服务器结构图如下：
分布式架构难点
•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
分布式架构解决痛点
•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
技术大厂使用状况
•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）
总结：
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
来源：oschina
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