原文：http://blog.csdn.net/chunlongyu/article/details/53943558

由於分散式系統所涉及到的領域眾多，知識龐雜，很多新人在最初往往找不到頭緒，不知道從何處下手來一步步學習分散式架構。

本文試圖通過一個最簡單的、常用的分散式系統，來闡述分散式系統中的一些基本問題。

• 負載均衡
• 分散式快取
• 分散式檔案系統/CDN
• 分散式RPC
• 分散式資料庫/Nosql
• 分散式訊息中介軟體
• 分散式session問題 
  -總結

下圖為一箇中大型網站/App的基本架構： 

在這個架構中，涉及到以上所列的基本問題：

負載均衡

負載均衡是分散式系統中的一個最最基本的問題。在上圖中：

閘道器需要把請求分發給不同的Tomcat； 
Tomcat需要把收到的請求，分發給不同的Service；

這都需要負載均衡。一句話：凡是請求從一個入口進來，需要分發給後端不同的機器時，就需要負載均衡。

區域網負載均衡

在上圖中，負載均衡發生在區域網內部。在這裡，常用的閘道器軟體有Nginx/HAProxy/F5/LVS/各種雲上的SLB等。

廣域網負載均衡

在上圖之外，還有廣域網負載均衡。這通常發生在域名伺服器上，而不是區域網內部。 
同1個域名，對映到不同的區域網叢集。

負載均衡演算法

常用的負載均衡演算法：隨機，輪詢（Round Robin)，最小資源數，hash。

分散式快取

在上圖中，當DB負載過高，我需要為Service機器加快取時，就遇到一個基本問題： 
如果使用local的記憶體做快取，則其他Service機器就沒辦法共用此快取。 
因次，我需要一個可以讓所有Service機器共享的快取，這就是分散式快取。

常用的分散式快取元件：Memcached/Redis/Tair等

分散式檔案系統

在上圖中，當我要儲存客戶端上傳的圖片檔案時，就會遇到另一個基本問題：我不能把圖片存在每個Tomcat的本地檔案系統裡面，這樣的話，其他機器就沒辦法訪問了。我需要一個讓所有機器可以共享的檔案系統，這就是分散式檔案系統。

常用的分散式檔案系統：MogileFS/TFS/HDFS/Amazon S3/OpenStack Swift等

當使用了分散式檔案系統，對外提供圖片url訪問服務時，就會遇到另一個基本問題：如果每次檔案的訪問，都要到分散式檔案系統裡面去取，效率和負載就可能成為問題。 
為此，就需要引入CDN。

常用的CDN廠商，比如ChinCache。當然，現在的各種雲端儲存，比如七牛雲，阿里雲，騰訊雲，已經自帶了CDN。

分散式RPC

分散式系統的一個基本問題就是：機器與機器之間如何通訊？ 我們都知道底層原理是TCP/IP，Socket。

但一般很少有人會去裸寫Socket，實現機器之間的通訊。這裡，最常用的元件就是RPC。

最簡單的實現RPC的方式就是使用http。當然，業界有很多成熟的開源RPC框架，如Facebook的Thrift, 阿里的Dubbo，點評的Pigeon。。

在RPC內部，一般都自己實現了負載均衡。還有更復雜的，如多版本，服務降級等。

補充一句：雖然底層原理都是Socket，但使用不同框架/元件時，通常都有其自己的跨機器通訊方式，比如MySQLJDBC，RPC， 訊息中介軟體等。

分散式資料庫

在上圖中，DB是單一節點。當訪問量達到一定程度，就會涉及到Mysql的分庫分表問題。

分庫/分表之後，就會涉及到join的問題，分散式事務的問題。

關於分庫分表，業界也早有成熟方案。對上層遮蔽分庫分表，sql的執行，像是在單庫一樣。

還有像MongoDB這種Nosql資料庫，天生是分散式的。但同樣會面對Mysql分庫分表所要面對的問題。

還有像阿里的OceanBase，有Mysql的強一致性保證，又是分散式的，還可以支援分散式事務。

分散式訊息中介軟體

在上圖中，沒有提及到訊息中介軟體。相對其他基本問題，這個需要一個更適合的業務場景來談，在以後的章節中，會再詳述。

常用的訊息中介軟體，比如老一輩的ActiveMQ/RabbitMQ， 新一點的，阿里的RocketMQ，LinkedIn的Kafka等。

訊息中介軟體的一個典型場景就是：通過最終一致性，解決上面的分散式事務問題。

分散式session問題

在傳統的單機版應用中，我們經常使用session。而當單機擴充套件到多機，單機的session就沒辦法被其他機器所訪問。

此時就需要使用分散式session，把session存放在一個所有Tomcat都可以訪問的地方。

關於分散式session，業界早有成熟方案，在此不再詳述。

總結

本文羅列了分散式系統的各種基本問題和業界常用的技術，希望建立起分散式系統的一個巨集觀圖譜。

後續，會針對各個領域，逐個剖析！