单体应用到分布式系统演变过程

1、单应用架构

早期的系统大部分都是单应用架构，所有的模块集成在一个应用里面，只需要一台应用服务器和一台数据库服务器，随着访问量的增加，服务器负载的慢慢提高，解决性能瓶颈的方案是不断提高服务器的配置。

2、应用服务器集群

随着访问量的继续增加，单台应用服务器已经无法满足需求，假设我们的数据库服务器还没遇到性能问题，我们可以通过增加应用服务器的方式来将应用服务器集群化，这样用户可以分流到各个应用服务器中，从而达到提升系统负载能力的目的。

但是应用服务器集群会带来的问题：

用户请求如何分流到各个应用服务器？

用户如果的两次请求被分配到不同的服务器，如果做到session共享？

为了解决第1个问题，需要在用户请求和应用服务器中间增加负载均衡，负载均衡分硬负载和软负载，硬负载可以选择F5等，软负载可以选择nginx、Apache等，增加了负载均衡后系统架构便变成下面这样。

而第2个关于session共享问题，我们可以通过配置tomcat的session共享或者缓存服务器来实现。

3、数据库读写分离

应用服务器集群提升了应用层的负载能力，但是数据库的负载能力并没有得到提升，那如何去提高数据库的负载能力呢？是不是也能参照应用服务器集群的方式，通过增加数据库服务器来实现呢？数据库读写分离被提了出来：

同样读写分离也会带来新的问题：

主库如何及时将数据同步到读库

应用服务器如何知道要调用哪个数据源

针对第1个问题，各数据库都提供了主从复制的解决方案，如mysql自带master-slave方式实现主从复制。

针对第2个问题，可以使用多数据源或者引入第三方数据库中间件，例如mycat。

4、缓存技术引入

随着访问量的持续增加，会出现许多用户访问统一内容的情况，对于这些数据，没必要每次都去数据库获取，这个时候引入应用层的缓存技术是个很好的选择，例如redis、memcache等。

5、应用拆分

随着业务的继续发展，应用的压力再次增大，同时不断增加的模块使系统变得越来越臃肿，维护工作量也越来越大。这个时候就可以考虑将应用系统进行拆分，按照领域模型拆分成多个子系统。

应用拆分后会带来新的问题，如子系统一中的一个查询在子系统二中也需要查询，是不是这些查询在两个子系统中都分别写一套呢？当然是不行的，一定要把这些抽象出来做成一个服务，这样又生成一个新的问题，多个子系统之间怎么相互访问呢？为了解决这个问题，RPC技术是个很好的选择，比较典型的有：dubbo、webservice、hessian、http、rmi等。

6、数据库垂直拆分

同样的，应用层面性能瓶颈解决后，又轮到数据库了，我们能将应用按照领域模型拆分成一个个应用子系统，数据库也是一样，根据不同的业务拆分成不用的数据库。拆分后数据库可以和拆分后的应用一一对应。

7、数据库水平拆分

数据库进行读写分离、垂直拆分后基本上解决了负载的问题，但是随着业务量的增加，表的数据不断增长，数据查询性能便成了问题，所以必须要多数据库进行水平拆分。水平拆分是将单个表的数据拆分到多个数据库中，如1亿数据的表拆分到10个数据库后，每个表就只有1000w了。

数据库水平拆分后，数据源就变得非常复杂了，让业务系统去控制查询哪个数据源变得不现实，这个时候需要引入第三方的数据库中间件，例如mycat、阿里的drds等。

最后演变出来的便是上图这个相对比较全的分布式架构了，但并不是说最后这个分布式架构一定是最优解决方案，具体选择哪个架构还是要结合业务系统的业务需求和业务量来分析。

最后：

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