应用架构

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单一应用架构ORM

当网站流量很小时，只需一个应用，将所有功能都部署在一起，以减少部署节点和成本。此时，用于简化增删改查工作量的数据访问框架(ORM)是关键。

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适用于小型网站，小型管理系统，将所有功能都部署到一个功能里，简单易用。

缺点：

1、性能扩展比较难

2、协同开发问题

3、不利于升级维护

垂直应用架构MVC

当访问量逐渐增大，单一应用增加机器带来的加速度越来越小，将应用拆成互不相干的几个应用，以提升效率。此时，用于加速前端页面开发的Web框架(MVC)是关键。

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通过切分业务来实现各个模块独立部署，降低了维护和部署的难度，团队各司其职更易管理，性能扩展也更方便，更有针对性。

缺点：公用模块无法重复利用，开发性的浪费

分布式服务架构RPC

RPC（Remote Procedure Call）：远程过程调用。

当垂直应用越来越多，应用之间交互不可避免，将核心业务抽取出来，作为独立的服务，逐渐形成稳定的服务中心，使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。此时，用于提高业务复用及整合的分布式服务框架(RPC)是关键。

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分布式系统所依赖的基础设施包括服务框架、消息中间件、数据访问中间件、配置中心、分布式缓存系统、持久化存储(关系数据库、nosql数据库)、搜索引擎、CDN网络、负载均衡系统、运维自动化系统、硬件虚拟化及镜像管理系统、分布式文件系统、日志收集系统、监控系统、离线计算、实时计算、数据仓库等等。

流计算架构SOA

SOA（Service Oriented Architecture）：资源调度和治理中心。

当服务越来越多，服务之间的调用和依赖关系也越来越复杂。容量的评估，小服务资源的浪费等问题逐渐显现，此时需增加一个调度中心基于访问压力实时管理集群容量，提高集群利用率。此时，用于提高机器利用率的资源调度和治理中心(SOA)[ Service Oriented Architecture]是关键。

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服务提供、服务调用、连接处理、通信协议、序列化方式、服务发现、服务路由、日志输出等行为进行封装的服务框架

分布式服务架构

把一个计算任务分解成若干个计算单元，并分派到不同的计算机中去执行，最终汇总计算结果的过程。

分布式系统（distributed system）是建立在网络之上的软件系统。由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器，处理更多的数据。

首先需要明确的是，只有当单个节点的处理能力无法满足日益增长的计算、存储任务的时候，且硬件的提升（加内存、加磁盘、使用更好的CPU）高昂到得不偿失的时候，应用程序也不能进一步优化的时候，我们才需要考虑分布式系统。因为，分布式系统要解决的问题本身就是和单机系统一样的，而由于分布式系统多节点、通过网络通信的拓扑结构，会引入很多单机系统没有的问题，为了解决这些问题又会引入更多的机制、协议，带来更多的问题。

分布式系统 = 分布式计算（computation）+ 分布式存储（storage）。

计算与存储是相辅相成的，计算需要数据，要么来自实时数据（流数据），要么来自存储的数据；而计算的结果也是需要存储的。在操作系统中，对计算与存储有非常详尽的讨论，分布式系统只不过将这些理论推广到多个节点罢了。

那么分布式系统怎么将任务分发到这些计算机节点呢，很简单的思想，分而治之，即分片（Partition）。

对于计算，那么就是对计算任务进行切换，每个节点算一些，最终汇总就行了，这就是MapReduce的思想；

对于存储，每个节点存一部分数据。

当数据规模变大的时候，Partition是唯一的选择，它的好处：

（1）提升性能和并发，操作被分发到不同的分片，相互独立。

（2）提升系统的可用性，即使部分分片不能用，其他分片不会受到影响。

理想的情况下，有分片就行了，但事实的情况却不大理想。原因在于，分布式系统中有大量的节点，且通过网络通信。单个节点的故障（进程crash、断电、磁盘损坏）是个小概率事件，但整个系统的故障率会随节点的增加而指数级增加，网络通信也可能出现断网、高延迟的情况。在这种一定会出现的“异常”情况下，分布式系统还是需要继续稳定的对外提供服务，即需要较强的容错性。最简单的办法，就是冗余或者复制集（Replication），即多个节点负责同一个任务，最为常见的就是分布式存储中，多个节点复杂存储同一份数据，以此增强可用性与可靠性。同时，Replication也会带来性能的提升，比如数据的locality可以减少用户的等待时间。

https://www.cnblogs.com/xybaby/p/6930977.html

分布式要解决什么问题呢？

解决持久化数据太大，单个节点的硬盘无法存储的问题；

解决运算量太大，单个节点的内存、CPU无法处理的问题。

解决这些问题，有两种思路：scale up，scale out。

前者就是提升单个节点的能力，更大的磁盘，更快的CPU，定制的软硬件，然而这意味着更高的价格，而且再怎么scale up也是有上限的。

后者就是把存储、计算任务分担到普通的机器上，通过动态增加节点来应对数据量的增长，但缺点是多个节点的管理、任务的调度比较麻烦，这也是分布式系统研究和解决的问题。只有当数据量达到单机无法存储、处理的情况下才考虑分布式，不然都是自找麻烦。

状态的维护比计算要难很多，所谓状态就是需要持久化的数据。因此主要考虑分布式存储，况且即使是分布式计算，为了节省带宽需要尽量保证data locality，也是需要分布式存储。

现在有一堆数据，可能是结构化或者半结构化，需要将数据分片（segment、fragment、shard），形成一个个的数据子集，存储到一组物理节点上，物理节点之间通过网络通信。那么需要考虑两个问题：

第一：数据如何划分;

第二：数据的可靠性、可用性问题

数据分片是指将数据子集尽可能均衡的划分到各个物理节点上。那么会有哪些挑战呢？

1）如果某个物理节点宕机，如何将该物理节点负责的数据尽快的转移到其他物理节点；

2）如果新增了物理节点，怎么从其他节点迁移数据到新节点；

3）对于可修改的数据（即不是只能追加的数据），比如数据库数据，如果某节点数据量变大，怎么将部分数据迁移到其他负载较小的节点，及达到动态均衡的效果。

4）元数据的管理问题：当数据分布在各个节点，那么当用户使用的时候需要知道具体的数据在哪一个节点上。因此，系统需要维护数据的元数据：即每一个数据所在的位置、状态等信息。当用户需要具体的数据时，先查询元数据，然后再去具体的节点上查询。当数据在节点之间迁移的时候，也需要更新元数据。元数据的管理节点这里称之为meta server。元数据的管理也带来了新的挑战：

（4.1）如何抽取数据的特征（特征是分片的依据，也是用户查询数据时的key），或者支持用户自定义数据特征；

（4.2）如何保证meta server的高性能和高可用，是单点还是复制集

5）分片的粒度，即数据子集的大小，也是数据迁移的基本单位。粒度过粗，不利于数据均衡；粒度过细，管理、迁移成本又会比较大。

RPC

https://www.jianshu.com/p/2accc2840a1b

RPC两个核心模块：通讯，序列化。

RPC是一种进程间通信方式，他是一种技术的思想而不是规范。

它允许程序调用另一个地址空间（通常是共享网络的另一台机器上）的过程或函数，而不用程序员显式编码这个远程调用的细节。即程序员无论是调用本地的还是远程的函数，本质上编写的调用代码基本相同。

也就是说两台服务器A，B，一个应用部署在A服务器上，想要调用B服务器上应用提供的函数/方法，由于不在一个内存空间，不能直接调用，需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据。

为什么要用RPC呢？就是无法在一个进程内，甚至一个计算机内通过本地调用的方式完成的需求，比如不同的系统间的通讯，甚至不同的组织间的通讯，由于计算能力需要横向扩展，需要在多台机器组成的集群上部署应用。RPC就是要像调用本地的函数一样去调远程函数；

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Dubbo

Apache Dubbo 提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册和发现。

dubbo官网

组件	名称	用途
Provider	服务提供者	暴露服务的服务提供方，服务提供者在启动时，向注册中心注册自己提供的服务。
Consumer	服务消费者	调用远程服务的服务消费方，服务消费者在启动时，向注册中心订阅自己所需的服务，服务消费者，从提供者地址列表中，基于软负载均衡算法，选一台提供者进行调用，如果调用失败，再选另一台调用。
Registry	注册中心	注册中心返回服务提供者地址列表给消费者，如果有变更，注册中心将基于长连接推送变更数据给消费者
Monitor	监控中心	服务消费者和提供者，在内存中累计调用次数和调用时间，定时每分钟发送一次统计数据到监控中心

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调用关系
start	服务容器负责启动，加载，运行服务提供者。
register	服务提供者在启动时，向注册中心注册自己提供的服务。
subscribe	服务消费者在启动时，向注册中心订阅自己所需的服务。
notify	注册中心返回服务提供者地址列表给消费者，如果有变更，注册中心将基于长连接推送变更数据给消费者。
invoke	服务消费者，从提供者地址列表中，基于软负载均衡算法，选一台提供者进行调用，如果调用失败，再选另一台调用。
count	服务消费者和提供者，在内存中累计调用次数和调用时间，定时每分钟发送一次统计数据到监控中心。

Zookeeper分布式协调服务

https://www.cnblogs.com/sunddenly/p/4033574.html

ZooKeeper is a centralized service for maintaining configuration information, naming, providing distributed synchronization, and providing group services

ZooKeeper是一种集中服务，用于维护配置信息、命名、提供分布式同步和提供组服务

协调～= 锁。分布式协调服务的核心和难点就是来实现分布式锁。

主要用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制，让他们有序的去访问某种临界资源，防止造成"脏数据"的后果。Zookeeper可以看成是分布式锁

同进程内协调

1）你对一个方法的调用如果成功，那就是成功，如果调用失败，比如抛出异常那就是调用失败。

2）在同一个进程内，如果这个方法先调用先执行，那就是先执行。

3）使用锁让有的线程可以先操作这些资源，然后其他线程等待。

分布式环境中协调

1）由于网络的不可靠，对一个服务的调用失败了并不表示一定是失败的，可能是执行成功了，但是响应返回的时候失败了。

2）由于网络的不可靠，A和B都去调用服务C，A先调用，B后调用，但是服务C不一定先收到A的请求。

3）分布式环境中为了提升可靠性，往往会部署多套服务，如何在多套服务中达到一致性

分布式协调远远比同一个进程里的协调复杂得多，所以Zookeeper这类基础服务就应运而生。

应用场景

（1）数据发布/订阅

数据的发布与订阅，顾名思义就是一方把数据发布出来，另一方通过某种手段获取。

通常数据发布与订阅有两种模式：推模式和拉模式，推模式一般是服务器主动往客户端推送信息，拉模式是客户端主动去服务端请求目标数据（通常采用定时轮询的方式）

Zookeeper采用两种方式互相结合：发布者将数据发布到Zookeeper集群节点上，订阅者通过一定的方法告诉Zookeeper服务器，自己对哪个节点的数据感兴趣，那么在服务端数据发生变化时，就会通知客户端去获取这些信息。

（2）负载均衡

首先在服务端启动的时候，把自己在zookeeper服务器上注册成一个临时节点。zookeeper拥有两种形式的节点，一种是临时节点，一种是永久节点。这两种节点后面的会有较为详细的介绍。注册成临时节点后，再服务端出问题时，节点会自动的从zookeeper上删除，如此zookeeper服务器上的列表就是最新的可用的列表。

客户端在需要访问服务器的时候首先会去Zookeeper获得所有可用的服务端的连接信息。

客户端通过一定的策略（如随机）选择一个与之建立连接。

当客户端发现连接不可用时，会再次从zookeeper上获取可用的服务端连接，并同时删除之前获取的连接列表。

（3）命名服务

提供名称的服务。如一般使用较多的有两种id，一种是数据库自增长id，一种是UUID，两种id都有局限，自增长id仅适合在单表单库中使用，uuid适合在分布式系统中使用但由于id没有规律难以理解。而ZK提供了一定的接口可以用来获取一个顺序增长的，可以在集群环境下使用的id。

（4）分布式协调，通知，心跳服务

在分布式服务系统中，我们常常需要知道哪个服务是可用的，哪个服务是不可用的，传统的方式是通过ping主机来实现的，ping得200的结果说明说明该服务是OK的。

而在使用 zookeeper时，可以将所有的服务都注册成一个临时节点，我们判断一个服务是否可用，只需要判断这个节点是否在zookeeper集群中存在就可以了，不需要直接去连接和ping服务所在主机，减少系统的复杂度和对服务主机的压力。