分布式系统特性与衡量标准

　　透明性：使用分布式系统的用户并不关心系统是怎么实现的，也不关心读到的数据来自哪个节点，对用户而言，分布式系统的最高境界是用户根本感知不到这是一个分布式系统

　　可扩展性：分布式系统的根本目标就是为了处理单个计算机无法处理的任务，当任务增加的时候，分布式系统的处理能力需要随之增加。简单来说，要比较方便的通过增加机器来应对数据量的增长，同时，当任务规模缩减的时候，可以撤掉一些多余的机器，达到动态伸缩的效果

　　可用性与可靠性：一般来说，分布式系统是需要长时间甚至7*24小时提供服务的。可用性是指系统在各种情况对外提供服务的能力，简单来说，可以通过不可用时间与正常服务时间的必知来衡量；而可靠性而是指计算结果正确、存储的数据不丢失。

　　高性能：不管是单机还是分布式系统，大家都非常关注性能。不同的系统对性能的衡量指标是不同的，最常见的：高并发，单位时间内处理的任务越多越好；低延迟：每个任务的平均时间越少越好。这个其实跟操作系统CPU的调度策略很像

　　一致性：分布式系统为了提高可用性可靠性，一般会引入冗余（复制集）。那么如何保证这些节点上的状态一致，这就是分布式系统不得不面对的一致性问题。一致性有很多等级，一致性越强，对用户越友好，但会制约系统的可用性；一致性等级越低，用户就需要兼容数据不一致的情况，但系统的可用性、并发性很高很多。

组件、理论、协议

　　假设这是一个对外提供服务的大型分布式系统，用户连接到系统，做一些操作，产生一些需要存储的数据，那么在这个过程中，会遇到哪些组件、理论与协议呢

用一个请求串起来

　　用户使用Web、APP、SDK，通过HTTP、TCP连接到系统。在分布式系统中，为了高并发、高可用，一般都是多个节点提供相同的服务。那么，第一个问题就是具体选择哪个节点来提供服务，这个就是负载均衡（load balance）。负载均衡的思想很简单，但使用非常广泛，在分布式系统、大型网站的方方面面都有使用，或者说，只要涉及到多个节点提供同质的服务，就需要负载均衡。

　　通过负载均衡找到一个节点，接下来就是真正处理用户的请求，请求有可能简单，也有可能很复杂。简单的请求，比如读取数据，那么很可能是有缓存的，即分布式缓存，如果缓存没有命中，那么需要去数据库拉取数据。对于复杂的请求，可能会调用到系统中其他的服务。

　　承上，假设服务A需要调用服务B的服务，首先两个节点需要通信，网络通信都是建立在TCP/IP协议的基础上，但是，每个应用都手写socket是一件冗杂、低效的事情，因此需要应用层的封装，因此有了HTTP、FTP等各种应用层协议。当系统愈加复杂，提供大量的http接口也是一件困难的事情。因此，有了更进一步的抽象，那就是RPC（remote produce call），是的远程调用就跟本地过程调用一样方便，屏蔽了网络通信等诸多细节，增加新的接口也更加方便。

　　一个请求可能包含诸多操作，即在服务A上做一些操作，然后在服务B上做另一些操作。比如简化版的网络购物，在订单服务上发货，在账户服务上扣款。这两个操作需要保证原子性，要么都成功，要么都不操作。这就涉及到分布式事务的问题，分布式事务是从应用层面保证一致性：某种守恒关系。

　　上面说道一个请求包含多个操作，其实就是涉及到多个服务，分布式系统中有大量的服务，每个服务又是多个节点组成。那么一个服务怎么找到另一个服务（的某个节点呢）？通信是需要地址的，怎么获取这个地址，最简单的办法就是配置文件写死，或者写入到数据库，但这些方法在节点数据巨大、节点动态增删的时候都不大方便，这个时候就需要服务注册与发现：提供服务的节点向一个协调中心注册自己的地址，使用服务的节点去协调中心拉取地址。

　　从上可以看见，协调中心提供了中心化的服务：以一组节点提供类似单点的服务，使用非常广泛，比如命令服务、分布式锁。协调中心最出名的就是chubby，zookeeper。

　　回到用户请求这个点，请求操作会产生一些数据、日志，通常为信息，其他一些系统可能会对这些消息感兴趣，比如个性化推荐、监控等，这里就抽象出了两个概念，消息的生产者与消费者。那么生产者怎么讲消息发送给消费者呢，RPC并不是一个很好的选择，因为RPC肯定得指定消息发给谁，但实际的情况是生产者并不清楚、也不关心谁会消费这个消息，这个时候消息队列就出马了。简单来说，生产者只用往消息队列里面发就行了，队列会将消息按主题（topic）分发给关注这个主题的消费者。消息队列起到了异步处理、应用解耦的作用。

　　上面提到，用户操作会产生一些数据，这些数据忠实记录了用户的操作习惯、喜好，是各行各业最宝贵的财富。比如各种推荐、广告投放、自动识别。这就催生了分布式计算平台，比如Hadoop，Storm等，用来处理这些海量的数据。

　　最后，用户的操作完成之后，用户的数据需要持久化，但数据量很大，大到按个节点无法存储，那么这个时候就需要分布式存储：将数据进行划分放在不同的节点上，同时，为了防止数据的丢失，每一份数据会保存多分。传统的关系型数据库是单点存储，为了在应用层透明的情况下分库分表，会引用额外的代理层。而对于NoSql，一般天然支持分布式。

一个简化的架构图

　　下面用一个不大精确的架构图，尽量还原分布式系统的组成部分（不过只能体现出技术，不好体现出理论）

?　

最后

分享一些系统的面试题，大家可以拿去刷一刷，准备面试涨薪。

请点赞后，戳这里，免费获取！

这些面试题相对应的技术点：

• JVM
• MySQL
• Mybatis
• MongoDB
• Redis
• Spring
• Spring boot
• Spring cloud
• Kafka
• RabbitMQ
• Nginx
• ......

大类就是：

• Java基础
• 数据结构与算法
• 并发编程
• 数据库
• 设计模式
• 微服务
• 消息中间件