分布式架构优缺点以及设计
- 为什么需要分布式架构？
- 增大系统容量。当业务量越来越大时，一台机器容量已经无法满足了，我们就需要多台机器。所以，我们需要垂直或是水平拆分业务系统，让其变成一个分布式的架构。
- 加强系统可用。当所有业务都部署在一台机器上的时候，一旦机器出故障就会导致整体不可用。所以，需要通过分布式架构来冗余系统以消除单点故障，从而提高系统的可用性。
- 分布式架构有什么优势？
- 实现更大数据量的存储。
- 可以提高系统的高可用性。
- 提高系统的可重用性。
- 可更好提高系统的性能。
- 分布式架构有什么劣势？
采用任何技术方案都是“按下葫芦浮起瓢”，都是有得有失，分布式架构也有劣势，具体如下：
- 会增加架构设计的难度。
- 部署和维护的成本也会加大。
分布式系统架构的难点在于系统设计，以及管理和运维。所以，分布式架构解决了“单
点”和“性能容量”的问题，但却新增了一堆问题。
- 分布式架构设计有什么难点？
- 异构系统的不标准问题？（软件、协议、格式、运维的不标准）
- 系统架构中的服务依赖问题？（多米诺骨牌效性，一个服务宕机）
- 故障发生的概率更大？（故障恢复时间、影响面）
- 多层架构的运维复杂度更大？（基础层-硬件、平台层-中间件、应用层-业务、接入层-网关）
- 分布式架构设计的目的？
- 提高整体架构的吞吐量，服务更多的并发和流量。
- 提高系统的稳定性，让系统的可用性更高。
- 如何基于架构设计提高其性能？
- 缓存系统。加入缓存系统，可以有效地提高系统的访问能力。从前端的浏览器，到网络，再到后端的服务，底层的数据库、文件系统、硬盘和CPU，全都有缓存，这是提高快速访问能力最有效的手段。
- 负载均衡系统。负载均衡是做水平扩展的关键技术。其可以用多台机器来共同分担一部分流量请求。
- 异步调用。异步系统主要通过消息队列来对请求做排队处理，这样可以把前端的请求的峰值给“削平”了，而后端通过自己能够处理的速度来处理请求。
- 数据分区和数据镜像。数据分区是把数据按一定的方式分成多个区（比如通过地理位置），不同的数据区来分担不同区的流量。
- 如何基于架构提高系统的稳定性？
- 服务拆分，主要有两个目的：一是为了隔离故障，二是为了重用服务模块。
- 服务冗余，可以去除单点故障，并可以支持服务的弹性伸缩，以及故障迁移。
- 限流降级，当系统实在扛不住压力时，只能通过限流或者功能降级的方式来停掉一部分服务，或是拒绝一部分用户，以确保整个架构不会挂掉。
- 高可用架构，从冗余架构的角度来保障可用性。比如，灾备多活，或是数据可以在其中复制保持一致性的集群。
- 高可用运维，指的是DevOps中的CI（持续集成）/CD（持续部署）。一个良好的运维应做了足够的自动化测试，做了相应的灰度发布，以及对线上系统的自动化控制。这样，可以做到“计划内”或是“非计划内”的宕机事件的时长最短。
- 分布式架构有哪些关键技术？
- 服务治理。服务治理的最大意义是需要把服务间的依赖关系、服务调用链，以及关键的服务给梳理出来，并对这些服务进行性能和可用性方面的管理。
- 架构管理。基于服务所形成的架构需要有架构版本管理、整体架构的生命周期管理，以及对服务的编排、聚合、事务处理等服务调度功能。
- DevOps。分布式系统可以更为快速地更新服务，但是对于服务的测试和部署都会是挑战。所以，还需要DevOps的全流程，其中包括环境构建、持续集成、持续部署等。 自动化运维。有了DevOps后，我们就可以对服务进行自动伸缩、故障迁移、配置管理、状态管理等 一系列的自动化运维技术了。
- 资源调度管理。应用层的自动化运维需要基础层的调度支持，也就是云计算IaaS层的计算、存储、 网络等资源调度、隔离和管理。
- 整体架构监控。如果没有一个好的监控系统，那么自动化运维和资源调度管理只可能成为一个泡影， 因为监控系统是你的眼睛。没有眼睛，没有数据，就无法进行高效的运维。所以说，监控是非常重要 的部分。这里的监控需要对三层系统（应用层、中间件层、基础层）进行监控。
- 流量控制。最后是我们的流量控制，负载均衡、服务路由、熔断、降级、限流等和流量相关的调度都 会在这里，包括灰度发布之类的功能也在这里。
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