1. 分布式架构解决什么问题
主要是两个：
大流量的处理
通过集群技术将大规模并发请求负载均衡到不同的机器上。
关键业务的保护
提高后台服务的可用性，把故障隔离起来，阻止多米诺骨牌效应，如果流量过大，需要对业务降级。已保证关键业务的流转。
说白了就是干两件事、一是提高整体架构的吞吐量，二是提高系统的稳定性，让系统的可用性更高。
2. 如何提高架构性能
- 缓存系统
- 异步调用
- 负载均衡
- 数据分区
- 数据镜像
3. 如何提高架构稳定性
- 服务拆分
- 服务冗余
- 限流降级
- 高可用架构
- 高可用运维
4. 分布式系统的核心
5. 全栈监控
- 基础层：监控主机和底层资源。比如：CPU、内存、网络吞吐、硬盘I/O、硬盘使用等。
- 中间层：就是中间件层的监控。比如：Nginx、Reids、ActiveMQ、Kafka、MySQL、Tomcat等。
- 应用层：监控应用层的使用。比如：HTTP访问吞吐量、响应时间、返回码、调用链路分析、性能瓶颈、还包括用户端的监控。
6. 服务治理
- 梳理服务之间的依赖关系 （zipkin）
- 服务状态和服务声明周期管理 （服务发现）
- 整体架构版本管理 （类似于Springboot和Spring clound之间的版本对应）
- 资源/服务调度
- 服务状态的维持和拟合（一种不预期的变化会维持服务状态，例如服务挂掉。预期的变化会拟合服务状态、例如服务启动）
- 服务的弹性伸缩和故障迁移 （docker、kubernetes）
- 服务工作流和编排
7. 总结
7.1 构建分布式系统面临的问题
- 分布式系统的硬件故障发生率高。故障发生是常态，需要尽可能地将运维流程自动化。
- 需要良好的设计服务，避免某服务的单点故障对依赖它的其他服务造成大面积影响。
- 为了容量的可伸缩性，服务的拆分、自治和无状态变得更加重要，可能需要对老的软件逻辑做大的修改。
- 老的服务可能是异构的，此时需要让他们使用标准的协议，以便可以被调度、编排、且互相之间可以通信。
- 服务软件故障的处理也变得复杂，需要优化的流程，以加快故障的恢复。
- 为了管理各个服务的容量，让分布式系统发挥出最佳性能，需要有流量调度技术。
- 分布式存储会让事务处理变得复杂；在事务遇到故障无法被自动恢复的情况下，手动恢复流程也会变得复杂。
- 测试和查错的复杂度增大。
- 系统的吞吐量会变大，但响应时间会变长。
7.2 了解一些解决方案
- 需要有完善的监控系统，以便对服务运行状态有全面的了解。
- 设计服务时要分析其依赖链；当非关键服务故障时，其他服务要自动降级功能，避免调用该服务。
- 重构老的软件，使其能被服务化；可以参考 SOA 和微服务的设计方式，目标是微服务化；使用 Docker 和 Kubernetes 来调度服务。
- 为老的服务编写接口逻辑来使用标准协议，或在必要时重构老的服务以使得它们有这些功能。
- 自动构建服务的依赖地图，并引入好的处理流程，让团队能以最快速度定位和恢复故障，详见《故障处理最佳实践：应对故障》一文。
- 使用一个 API Gateway，它具备服务流向控制、流量控制和管理的功能。
- 事务处理建议在存储层实现；根据业务需求，或者降级使用更简单、吞吐量更大的最终一致性方案，或者通过二阶段提交、Paxos、Raft、NWR 等方案之一，使用吞吐量小的强一致性方案。
- 通过更真实地模拟生产环境，乃至在生产环境中做灰度发布，从而增加测试强度；同时做充分的单元测试和集成测试以发现和消除缺陷；最后，在服务故障发生时，相关的多个团队同时上线自查服务状态，以最快地定位故障原因。
- 通过异步调用来减少对短响应时间的依赖；对关键服务提供专属硬件资源，并优化软件逻辑以缩短响应时间。
