一個成熟的大型分布式系統(tǒng)醇王，并不是在其開始時呢燥，就設(shè)計為這樣，而是在之后的不斷優(yōu)化寓娩，迭代而不斷的進化成熟的叛氨。

在一個系統(tǒng)剛開始運行時，可能用戶數(shù)棘伴，業(yè)務(wù)處理等都還比較簡單寞埠，因此由一臺服務(wù)器就能支撐起其正常的業(yè)務(wù)處理。其系統(tǒng)架構(gòu)模型可能如下所示：

1. 單應(yīng)用架構(gòu)

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其應(yīng)用服務(wù)和數(shù)據(jù)庫服務(wù)焊夸，都部署在同一臺服務(wù)器上仁连。此時應(yīng)用的實現(xiàn)簡單，能夠快速上線阱穗，為用戶提供服務(wù)饭冬。比如很簡單的可以使用Tomcat+Mysql部署在同一臺機器上使鹅，提供服務(wù)。

但是隨著用戶數(shù)量的增加昌抠，業(yè)務(wù)內(nèi)容的不斷增加患朱。其應(yīng)用服務(wù)器的響應(yīng)可能會慢慢變得遲緩，此時需要提升應(yīng)用服務(wù)器的負載能力扰魂，保證用戶的使用體驗麦乞。因此需要采用更好的系統(tǒng)架構(gòu)

2. 應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器分離：

應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的分離，使得應(yīng)用能夠獲得整個服務(wù)器的CPU資源來響應(yīng)用戶請求劝评。應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的分離姐直，也大大減少了應(yīng)用的宕機風(fēng)險。此時我們開始關(guān)注服務(wù)器的管理了蒋畜。

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3. 應(yīng)用服務(wù)器集群：

隨著用戶量的繼續(xù)增加声畏，一臺應(yīng)用服務(wù)器可能不能滿足系統(tǒng)的需求，因此我們需要采用應(yīng)用服務(wù)器的集群架構(gòu)姻成。

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通過將用戶的請求分流到不同的應(yīng)用服務(wù)器插龄，從而提高整個系統(tǒng)的負載能力，保證用戶的使用體驗科展。

但是當應(yīng)用服務(wù)器采用集群結(jié)構(gòu)后均牢，遇到了之前不存在的新問題，比如：

（1）：用戶的請求由誰來決定才睹，分發(fā)給哪個服務(wù)器來處理(負載均衡問題)徘跪。

（2）：用戶在使用網(wǎng)站的過程中，如何維護用戶session琅攘，保證不同的服務(wù)器響應(yīng)請求時垮庐，能保證用戶Session數(shù)據(jù)共享。

因此這個應(yīng)用集群架構(gòu)中坞琴，需要在應(yīng)用服務(wù)器之上哨查，新增一層進行負載均衡。

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負載均衡器剧辐，可以分為軟負載和硬負載寒亥。

軟負載： Nginx或Apache等。

硬負載：F5等.

Session共享荧关，可通過配置Tomcat的session共享來解決护盈。但是由于Session在服務(wù)器間的復(fù)制，占用浪費帶寬比較嚴重羞酗，此時建議Tomcat的實例不能過多。

4. 數(shù)據(jù)庫服務(wù)器讀寫分離：

在完成了應(yīng)用服務(wù)器的集群分布后紊服，此時的系統(tǒng)瓶頸就卡在數(shù)據(jù)庫服務(wù)這塊了檀轨。在對數(shù)據(jù)庫服務(wù)器進行分布式集群時胸竞，很容易碰到多個數(shù)據(jù)庫實例上的數(shù)據(jù)不一致的問題，因此一般我們會根據(jù)提供的應(yīng)用服務(wù)具體類型参萄，綜合考慮應(yīng)用提供的讀寫服務(wù)頻率等特點卫枝。可以考慮先把數(shù)據(jù)庫服務(wù)的讀寫進行分離讹挎。

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此時校赤，系統(tǒng)遇到的問題是：

（1）：主從服務(wù)器上的數(shù)據(jù)同步⊥怖＃可以使用Mysql自帶的主從復(fù)制马篮。

（2）：可以根據(jù)業(yè)務(wù)選擇對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫中間件，屏蔽具體的數(shù)據(jù)庫訪問細節(jié)怜奖，如mycat等浑测。

5. 使用搜索引擎，緩解數(shù)據(jù)庫讀庫壓力

   根據(jù)具體的業(yè)務(wù)類型歪玲，如果設(shè)計到很多模糊查詢迁央，而且數(shù)據(jù)量比較大，此時可以引入搜索引擎滥崩，如Elasticsearch岖圈。

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引入了搜索引擎，則需要額外的工作钙皮，如維護索引的構(gòu)建蜂科，數(shù)據(jù)同步到搜索引擎等。

6. 引入緩存機制

   隨著用戶請求數(shù)量的增加株灸，有一些熱點數(shù)據(jù)崇摄，可能會不斷的被用戶訪問，此時慌烧，可以把這些數(shù)據(jù)放進內(nèi)存中逐抑，既避免訪問數(shù)據(jù)庫，又能加速響應(yīng)用戶請求屹蚊。此時可以開始使用緩存技術(shù)厕氨，比如Redis,Memcache等。

   使用緩存機制汹粤，能夠緩存讀庫壓力命斧，提升應(yīng)用性能，與讀庫相比嘱兼，從緩存中讀取數(shù)據(jù)国葬，也能夠更快的響應(yīng)用戶請求。

   在有些使用場景中，可能需要使用一些數(shù)據(jù)汇四，這些數(shù)據(jù)放在內(nèi)存中不太合適接奈，而放到數(shù)據(jù)庫中又太麻煩，此時可以考慮使用NoSql產(chǎn)品通孽，來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫序宦，保持這些數(shù)據(jù)。

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在分布式系統(tǒng)中背苦，使用NoSql時互捌，也需要考慮緩存是否支持分布式集群。

7. 數(shù)據(jù)庫的水平/垂直拆分

   隨著業(yè)務(wù)量和數(shù)據(jù)量的持續(xù)增加行剂，由于所有的數(shù)據(jù)都在同一個數(shù)據(jù)庫中秕噪，數(shù)據(jù)庫表非常多且雜，有些一個表中的數(shù)據(jù)記錄已經(jīng)達到了很大的數(shù)量硼讽。盡管采取了讀寫分離巢价，緩存機制等，但是單個數(shù)據(jù)庫中的并發(fā)連接數(shù)有一個上限固阁，因此對數(shù)據(jù)庫的訪問依然會成為一個瓶頸壤躲。

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因此需要考慮對數(shù)據(jù)庫進行拆分。

垂直拆分：把不同的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)拆分到不同的數(shù)據(jù)庫中备燃。

水平拆分：把同一張表中的數(shù)據(jù)碉克，拆分到不同的數(shù)據(jù)庫中，水平拆分的原因是某些表中的數(shù)據(jù)量記錄太大并齐，達到了單個數(shù)據(jù)庫的瓶頸漏麦。

8. 應(yīng)用的拆分

隨著業(yè)務(wù)越來越多，整個應(yīng)用越來越復(fù)雜况褪，工程規(guī)模也越來越大撕贞。此時的管理維護工作量會越來越復(fù)雜〔舛猓可以考慮根據(jù)領(lǐng)域模型捏膨，對系統(tǒng)進行拆分

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對應(yīng)用進行拆分后，可能有一些基本的操作食侮，在每個子系統(tǒng)中号涯，都會使用到，比如訪問用戶數(shù)據(jù)等锯七，此時可以把這些相同的操作链快，抽象出來，通過提供服務(wù)的方式眉尸，提供給各個子系統(tǒng)使用域蜗。

因此此時遇到的一些新問題是巨双，多個子系統(tǒng)之間如何進行遠程通信。比如通過RPC技術(shù)(dubbo,webservice,hession,heep,RMI等)地消，解決遠程通信問題炉峰。

在系統(tǒng)不斷進化時，整個系統(tǒng)也變得越來越復(fù)雜脉执，管理難度越來越大，同時也會不斷的出現(xiàn)新的技術(shù)戒劫，來解決不斷出現(xiàn)的新問題半夷，如微服務(wù)，Docker容器技術(shù)迅细，容器編排等巫橄。

最重要的是，根據(jù)應(yīng)用的實際情況茵典，如用戶量湘换，并發(fā)數(shù)，數(shù)據(jù)量等采用最合適的架構(gòu)统阿。

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