分布式架构的演变

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1.互联网应用与传统应用的区别

互联网应用高并发，高访问量（tps，qps），海量数据

2.什么是分布式

分布式更多的一个概念，是为了解决单个物理服务器容量和性能瓶颈问题而采用的优化手段**。主要解决的问题：
（1）任务分解
（2）节点通信

从理念上讲，分布式的实现有两种形式：
水平扩展：当一台机器扛不住流量时，就通过添加机器的方式，将流量平分到所有服务器上，所有机器都可以提供相当的服务；
垂直拆分：前端有多种查询需求时，一台机器扛不住，可以将不同的需求分发到不同的机器上，比如A机器处理余票查询的请求，B机器处理支付的请求。

3.分布式与集群的关系

电商平台： 用户、 商品、订单、 交易
分布式： 一个业务拆分成多个子系统，部署在不同的服务器上
集群： 同一个业务，部署在多个服务器上

4.计算机的发展史

（1）1946 情人节 第一台计算机
（2）1964 IBM 大型主机 SYSTEM/360 （超强的计算能力，高可靠性）—》带动了软件架构往集中式发展，主流
（3）x86 CPU
（4）RISC CPU 小型机

5.分布式架构的发展

（1）时机成熟
随着互联网，用户，产品的发展
PC性能的不断提升
大型机，小型机很贵，维护麻烦，金融电信才用的起，主机挂了，业务就挂了

（2）企业必须要做
去IOE（IBM小型机，Oracle Rac，EMC存储设备）淘宝2013年提出
替换为（PC机，mysql ，）mysql被oracle收购，其开发人员新开发了MariaDB

（3）单机计算机架构-》分布式架构

该图是冯·诺依曼模型，最初的计算机设计稿，我们可以把分布式理解为一台超级计算机，输入设备对应的是消息、输出设备对应的是用户、存储器对应的是数据库、运算器对应的是我们的应用程序、控制器对应的是我们的负载均衡、

6.架构的发展演变过程

（1）一台服务器

（2）单击负载越来越高，数据库服务器和应用服务器分离

（3）应用服务器做集群

问题：
1.session不同步：cookies，access_token解决
2.前端请求如何转发：apache，nginx
3.流量全部进来之后，数据库层面压力就出现了
升级第4版解决问题

（4）数据库的高性能操作

1.数据库读写分离怎么操作
2.数据库的数据同步
3.数据库路由 mycat

如果是电商平台还需要搜索引擎
1.搜索引擎的索引数据怎么去做同步，实时增量同步？ 还是定时全量同步？

（5）解决访问量持续增高，引入缓存机制
用户量是没有上限的
缓存、 限流、 降级

用户持续进来，那么数据库瓶颈越来越明显

（6）数据库的水平/垂直拆分
一张表限制一千万数据
数据库按照不同业务维度拆分
应用按照不同业务维度拆分（此时还不算分布式，此时拆分的是业务模块，模块之间没有交互）

（7）应用拆分，不同模块之间可以进行消息通信

（8）最终