我們都知道，當今無論在BAT這樣的大公司，還是各種各樣的小公司，甚至是傳統行業剛轉互聯網的企業都開始使用分布式架構，那麽什麽叫分布式架構呢？分布式架構有什麽好處呢？分布式架構經過了怎樣的發展呢？是哪家企業開啟了分布式架構的時代呢？讀完本文，你就會得到這些答案，下面讓我們一起來開啟分布式概述的奇妙之旅吧！

二、分布式架構的發展歷史

1946年2.14日，那是一個浪漫的情人節 , 世界上第一臺電子數字計算機在美國賓夕法尼亞大學誕生了，她的名字叫ENIAC。這臺計算機占地170平米、重達 30 噸，每秒可以進行 5000 次加法運算。

第一臺電子計算機誕生以後，就意味著一個日新月異的 IT 時代到來了。單臺計算機的性能不斷得到提升，從最早的 8 位 CPU 到現在的 64 位 CPU;從早期的 MB 級內存到現在的 GB 級別內存;從慢速的機械存儲到現在的固態 SSD 硬盤存儲。

ENIAC 之後，電子計算機就進入了 IBM 主導的大型機時代。1964 年 4 月 7 日，在吉恩.阿姆達爾(IBM 大型機之父, 被認為是有史以來最偉大的計算機設計師之一)的帶領下，耗費 50 億美元，歷時三年，第一臺 IBM 大型機 SYSTEM/360 誕生了。這使得 IBM 在 20 世紀 50~60 年代統治著整個大型計算機工業，奠定了 IBM 計算機帝國的基礎。IBM 大型機曾支撐美國航天登月計劃，IBM 主機一直服務於金融等核心行業的關鍵領域。由於超強的計算能力和高可靠性，即使在 X86 和雲計算高速發展的背景下,IBM 的大型機依然牢牢占據著一定的高端市場份額。

20 世紀 80 年代，在大型機霸權的時代下，計算機的架構同時向兩個方向發展：

1、以 CISC (微處理器執行的計算機語言指令集) CPU 為架構的面向個人、價格便宜的PC。
2、以 RISC (精簡指令集計算機) CPU 為架構的面向企業、價格昂貴的小型 UNIX 服務器。

三、分布式架構發展的裏程碑

大型主機憑借著大型機超強的計算和 I/O 處理能力、安全性、 穩定性等，在很長一段時間內，大型機引領著計算機行業及商業計算領域的發展。而集中式的計算機系統架構也漸漸成為了主流。但是隨著社會的發展，這種架構越來越難以適應企業的需求，比如說：

1.大型主機復雜性高，培養一個能夠熟練運維大型主機的人成本很高。
2.大型主機很貴，一般只有土豪機構(政府、電信、金融)才能用得起。
3.會有單點問題，一旦大型主機出現故障，那整個系統就將處於不可用的狀態。而對於大型機的使用機構來說，這種不可用導致的損失是非常具大的。

為什麽要去 IOE?

隨著業務的快速發展，阿裏巴巴業務量和數據量呈爆發性增長，傳統集中式 Oracle 數據庫架構在系統的擴展性方面遭遇到了瓶頸。 傳統的商業數據庫軟件(Oracle,DB2)多以集中式架構為主， 那麽這些傳統數據庫軟件的最大特點就是將所有的數據都集中在 一個數據庫中，只能依靠大型高端設備來提供高處理能力和擴展性。 集中式數據庫的擴展性主要采用向上擴展(Scale up)的方式， 通過增加 CPU、內存、磁盤等方式提高系統處理能力。這種集中式數據庫的架構，使得數據庫成為了整個系統的瓶頸，已經越來越不能適應海量數據對計算能力的要求。

四、分布式系統的意義

之所以要發展分布式系統架構，是因為單機系統存在著如下諸多缺點等待被解決：

升級單機處理能力的性價比越來越低，我們知道單機的處理能力主要依靠 CPU、內存、磁盤。通過升級硬件來這種垂直擴展的方式來提升性能，成本會越來越高。性價比會越來越低。
單機處理能力存在瓶頸，並且單機處理能力存在瓶頸，CPU、內存、磁盤都會有自己的性能瓶頸， 就算你是土豪不惜成本去提升硬件，但是硬件的發展速度和性能也還是有限制的。
穩定性和可用性這兩個指標很難達到
最後就是單機系統存在可用性和穩定性的問題，這兩個指標又是我們亟待要去解決的問題。

五、分布式架構的常見概念

1.集群

小張開了一家小飯店，剛開始的時候店裏只有一個廚師，切菜洗菜備料炒菜全幹。後來由於飯香甜可口，人流量越來越多了，一個廚師忙不過來了，小張又請了兩個廚師，那麽這時候三個廚師炒一樣的菜，做相同的切菜洗菜備料炒菜等工作，那這三個廚師的關系是集群。也就意味著來一個顧客，只有其中的一個廚師會為這個顧客服務。

2.分布式

又經過一段時間，店裏的生意更加火爆了，小張為了讓廚師們能專心炒菜，把菜做到極致，又請了個配菜師負責切菜、備菜、備料，那麽廚師和配菜師的關系是分布式，後來一個配菜師也忙不過來了，小張就又請了兩個配菜師，三個配菜師關系也是集群。

3.節點

節點是指一個可以獨立按照分布式協議完成一組邏輯的程序個體。在具體的項目中，一個節點表示的是一個操作系統上的進程。 那這裏的每一個配菜師和廚師都是一個節點。

4.副本機制

副本(replica/copy)是指在分布式系統中為數據或服務提供的冗余。 數據副本指在不同的節點上持久化同一份數據，當某一個節點出現數據丟失時，可以從副本上恢復數據。數據副本是分布式系統中解決數據丟失問題的唯一手段。 服務副本表示多個節點提供相同的服務，通過主從關系來實現服務高可用的方案。

5.中間件

中間件位於操作系統提供的服務之外，但又不屬於應用，他是位於應用和系統層之間的、為開發者方便的處理通信、輸入輸出的一類軟件，能夠讓用戶只關心自己應用的部分。

六、分布式領域中馮諾依曼模型的變化

上圖是經典理論-馮.諾依曼體系，計算機硬件由運算器、 控制器、存儲器、輸入設備、輸出設備五大部分組成。不管架構怎麽變化，計算機仍沒有跳出該體系的範疇。

輸入設備的變化
分布式系統架構中，輸入設備可以分兩類：第一類是互相連接的多個節點，在接收其他節點傳來的信息作為該節點的輸入;另一種就是傳統意義上的人機交互的輸入設備了。

輸出設備的變化
分布式系統架構中，輸出也分兩類，一種是系統中的節點向其他節點傳輸信息時，該節點可以看作是輸出設備;另一種就是傳統意義上的人際交互的輸出設備，比如用戶的終端。

控制器的變化
在單機中，控制器指的是 CPU 中的控制器，在分布式系統中，控制器主要的作用是協調或控制節點之間的動作和行為; 比如硬件負載均衡器;LVS 軟負載;規則服務器等等。

運算器
分布式系統中，運算器是由多個節點來組成的。運用多個節點的計算能力來協同完成整個計算任務。

存儲器
分布式系統中，我們需要把承擔存儲功能的多個節點組織在一起， 組成一個整體的存儲器;比如數據庫、redis(key-value 存儲) 。

七、分布式系統的難點

毫無疑問，分布式系統對於集中式系統而言，在實現上會更加 復雜。分布式系統將會是更難理解、設計、構建 和管理的，同 時意味著應用程序的根源問題更難發現。

三態
在集中式架構中，調用一個接口返回的結果只有兩種， 成功或失敗。但是在分布式架構中，會出現“超時”這個狀態。

分布式事務
這其實是一個老生常談的問題，我們都知道事務就是一系列操作的原子性保證，在單機的情況下，我們能夠依靠本機的數據庫連接和組件很輕易的做到事務控制，但在分布式架構下，業務原子性操作很可能是跨服務的，這樣就會導致分布式事務。比如 A 、B 操作分別是在不同服務下的同一個事務內的操作，A 調用 B，如果A可以清楚的知道 B 是否成功提交從而控制自身提交還是回滾，但我們知道在分布式系統調用中會出現一個新狀 態就是超時，就是 A 並無法知道 B 是成功還是失敗，這個時候 A 是提交本地事務還是執行回滾呢？這其實是一個很難的問題，如果要強行保證事務一致性，可以采取分布式鎖，但那樣會增加系統復雜度而且會增大系統的開銷，而且事務跨越的服務越多， 消耗的資源越大，性能越低，那麽最好的解決方案就是避免分布式事務。 還有一種解決方案就是重試機制，但是重試如果不是查詢接口， 久必然涉及到數據庫的變更，如果第一次調用成功但是沒返回成功結果，那調用方第二次調用對調用方來說依然是重試，但是此時對於被調用方來說是重復調用，例如 A 向 B 轉賬，A-100，B + 100，這樣會導致 A 扣了 100，而 B 增加 200。這樣的結果並不是我們期望的，因此需在要寫入的接口做冪等設計(多次調用和單次調用是一樣的效果)。通常可以設置一個唯一鍵，在寫入的時候查詢是否已經存在，避免重復寫入。但是冪等設計的一 個前提就是服務高可用，否則無論怎麽重試都不能調用返回一個明確的結果,那調用方會一直等待，雖然可以限制重試的次數， 但是這已經進入異常狀態了，甚至到了極端情況還需要人肉補償處理。其實根據 CAP 和 BASE 理論，不可能在高可用分布式情況下做到一致性，一般都是最終一致性保證。

負載均衡

為了達到服務高可用，每個服務至少是部署兩臺機器，因為互聯網公司一般使用可靠性不是很高的普通機器， 長期運行宕機概率很高，所以兩臺機器能夠大大降低服務不可用的可能性，而大型項目往往會采用十幾臺甚至上百臺來部署一 個服務，這不僅是保證服務的高可用，更是為了提升服務的 QPS， 但是這樣又帶來一個問題，一個請求過來到底路由到哪臺機器呢？ 路由算法很多，有 DNS 路由，如果 session 在本機，還會根據用戶 id 或則 cookie 等信息路由到固定的機器，當然現在應用服務器為了擴展的方便都會設計為無狀態的，session 會保存到專有的 session 服務器，所以一般不會涉及到拿不到 session 問 題。那路由規則是隨機獲取麽？這是一個方法，但是據我所知， 實際情況肯定比這個復雜得多，在一定範圍內隨機，但是在大範圍也會分為很多個域，比如如果為了保證異地多活的多機房， 誇機房調用的開銷太大，肯定會優先選擇同機房的服務，這個 要參考具體的機器分布來考慮。

一致性

數據被分散或者復制到不同的機器上，如何保證各臺主機之間的數據一致性將成為一個難點。

故障的獨立性

分布式系統由多個節點組成，整個分布式系統完全出問題的概率是存在的，但是在實踐中出現更多的是某個節點出問題，其他節點都沒問題。這種情況下我們實現分布式系統時需要考慮得更加全面些。

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阿裏P8架構師告訴你什麽是分布式架構