分布式服务架构的设计方案下—通过业务场景浅谈分布式设计思路

阳光穿透心脏的1/2处 2023-10-11 17:09 38阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  分布式业务场景分析
 *   *  分布式系统提高承载量的基本手段
     *  并发模型（多线程、异步）
     *  缓存/缓冲
     *  硬件故障
     *  资源利用率优化
     *  软件服务内容更新
     *  数据统计
     *  目录服务
     *  消息队列服务（ActiveMQ、ZeroMQ、Jgroups，RocketMQ、RabbitMQ）
     *  事务系统
     *  分布式锁
     *  自动部署工具（Docker）
     *  日志服务（log4j）
     *  异步编程工具：协程、Futrue、Lamda
     *  云服务模型：IaaS/PaaS/SaaS

文章篇幅较长，可以分多次阅读

## 分布式业务场景分析 ##

当每天有1000万个用户访问你的网站时，无论你使用什么样的服务器硬件，都不可能只用一台机器就承载的了。因此，在互联网程序员解决服务器端问题的时候，必须要考虑如何使用多台服务器，为同一种互联网应用提供服务，这就是所谓“分布式系统”的来源。

然而，大量用户访问同一个互联网业务，所造成的问题有很多。从表面上看，要能满足很多用户来自互联网的请求，最基本的需求就是所谓性能需求：用户反应网页打开很慢，或者网游中的动作很卡等等。而这些对于“服务速度”的要求，实际上包含的部分却是以下几个：**高吞吐、高并发、低延迟和负载均衡**。

*  **高吞吐**：意味着你的系统可以同时承载大量的用户使用。  
    这里关注的整个系统能同时服务的用户数。这个吞吐量肯定是不可能用单台服务器解决的，因此需要多台服务器协作，才能达到所需要的吞吐量。而在多台服务器的协作中，如何才能有效的利用这些服务器，不致于其中某一部分服务器成为瓶颈，从而影响整个系统的处理能力，这就是一个分布式系统，在架构上需要仔细权衡的问题。

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*  **高并发**：是高吞吐的一个延伸需求。  
    当我们在承载海量用户的时候，我们当然希望每个服务器都能尽其所能的工作，而不要出现无谓的消耗和等待的情况。然而，软件系统并不是简单的设计，就能对**同时处理多个任务**，做到“**尽量多**”的处理。很多时候，我们的程序会因为要选择处理哪个任务，而导致额外的消耗。这也是分布式系统解决的问题。

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*  **低延迟**:对于人数稀少的服务来说不算什么问题。  
    然而，如果我们需要在大量用户访问的时候，也能很快的返回计算结果，这就要困难的多。因为除了大量用户访问可能造成请求在排队外，还有可能因为排队的长度太长，导致内存耗尽、带宽占满等空间性的问题。如果因为排队失败而采取重试的策略，则整个延迟会变的更高。所以分布式系统会采用很多请求分拣和分发的做法，尽快的让更多的服务器来出来用户的请求。但是，由于一个数量庞大的分布式系统，必然需要把用户的请求经过多次的分发，整个延迟可能会因为这些分发和转交的操作，变得更高，所以分布式系统除了分发请求外，还要尽量想办法减少分发的层次数，以便让请求能尽快的得到处理。

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*  **负载均衡**：我们需要让同时发生的请求，有效的让多个不同服务器承载。  
    由于互联网业务的用户来自全世界，因此在物理空间上可能来自各种不同延迟的网络和线路，在时间上也可能来自不同的时区，所以要有效的应对这种用户来源的复杂性，就需要把多个服务器部署在不同的空间来提供服务。  
    **所谓的负载均衡，就是分布式系统与生俱来需要完成的功课。**

### 分布式系统提高承载量的基本手段 ###

**分层模型（路由、代理）**  
使用多态服务器来协同完成计算任务，最简单的思路就是，让每个服务器都能完成全部的请求，然后把请求随机的发给任何一个服务器处理。  
最早期的互联网应用中，DNS轮询就是这样的做法：当用户输入一个域名试图访问某个网站，这个域名会被解释成多个IP地址中的一个，随后这个网站的访问请求，就被发往对应IP的服务器了，这样多个服务器（多个IP地址）就能一起解决处理大量的用户请求。

然而，单纯的请求随机转发，并不能解决一切问题。  
比如我们很多互联网业务，都是需要用户登录的。在登录某一个服务器后，用户会发起多个请求，如果我们把这些请求随机的转发到不同的服务器上，那么用户登录的状态就会丢失，造成一些请求处理失败。简单的依靠一层服务转发是不够的，所以我们会增加一批服务器，这些服务器会根据用户的Cookie，或者用户的登录凭据，来再次转发给后面具体处理业务的服务器。  
同时，我们的很多业务需要数据库的支持，所以我们还需要独立出一批专用的服务器来供数据库单独使用。  
至此，我们就会发现，一个典型的三层结构出现了：**接入、逻辑、存储**。  
然而，这种三层结果，并不能够解决一切。  
例如，当我们需要让用户在线互动（网游就是典型） ，那么分割在不同逻辑服务器上的在线状态数据，是无法知道对方的，这样我们就需要专门做一个类似互动服务器的专门系统，让用户登录的时候，也同时记录一份数据到它那里，表明某个用户登录在某个服务器上，而所有的互动操作，要先经过这个互动服务器，才能正确的把消息转发到目标用户的服务器上。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBAWk5pbmVTdW4_size_19_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center]

又例如，当我们在使用网上论坛（BBS）系统的时候，我们发的文章，不可能只写入一个数据库里，因为太多人的阅读请求会拖死这个数据库。我们常常会按**论坛板块**来写入不同的数据库，又或者是同时写入多个数据库。这样把文章数据分别存放到不同的服务器上，才能应对大量的操作请求。然而，用户在读取文章的时候，就需要有一个专门的程序，去查找具体文章在哪一个服务器上，这时候我们就要架设一个专门的代理层，把所有的文章请求先转交给它，由它按照我们预设的存储计划，去找对应的数据库获取数据。

读到此处你可能已经意识到分布式系统虽然具有三层典型的结构，但是实际上往往不止有三层，而是根据业务需求，会设计成多个层次的。  
同时为了把请求转交给正确的进程处理，我们而设计很多专门用于转发请求的进程和服务器。这些进程我们常常以Proxy或者Router来命名，一个多层结构常常会具备各种各样的Proxy进程。这些代理进程一般通过 **TCP**进行连接，TCP的特点就是简单，但是却有一个致命的弊端，有故障后不容易恢复，而且TCP的网络编程也相对比较复杂，所以我们分布式系统里又添砖加瓦了另一个进程之间的通讯机制：**消息队列**

### 并发模型（多线程、异步） ###

在我们实际遇到的业务场景中，会同时获得多个输入和输出，在这些处理的过程中，往往我们还会碰到需要“等待”或“阻塞”的情况，比如我们的程序要等待数据库处理结果，等待向另外一个进程请求结果等等……如果我们把请求一个挨着一个的处理，那么这些空闲的等待时间将白白浪费，造成用户的响应延时增加，以及整体系统的吞吐量极度下降。  
所以如何同时处理多个请求是分布式架构下需要解决的重中之重。目前业界给出了两种解决方案：

*  多线程
 *  异步

在早期的系统中，多线程或多进程是最常用的技术。这种技术的代码编写起来比较简单，因为每个线程中的代码都肯定是按先后顺序执行的。但是由于同时运行着多个线程，所以你无法保障多个线程之间的代码的先后顺序。这对于需要处理同一个数据的逻辑来说，是一个非常严重的问题，最简单的例子就是显示某个新闻的阅读量。两个++操作同时运行，有可能结果只加了1，而不是2。所以多线程下，我们常常要加很多数据的锁，而这些锁又反过来可能导致线程的死锁。

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异步回调模型在随后比多线程更加流行，除了多线程的死锁问题外，异步还能解决多线程下，线程反复切换导致不必要的开销的问题：每个线程都需要一个独立的栈空间，在多线程并行运行的时候，这些栈的数据可能需要来回的拷贝，这额外消耗了CPU。  
同时由于每个线程都需要占用栈空间，所以在大量线程存在的时候，内存的消耗也是巨大的。而异步回调模型则能很好的解决这些问题，不过异步回调更像是“手工版”的并行处理，需要开发者自己去实现如何“并行”的问题。

异步回调基于非阻塞的I/O操作（网络和文件），这样我们就不用在调用读写函数的时候“卡”在那一句函数调用，而是立刻返回“有无数据”的结果。而Linux的epoll技术，则利用底层内核的机制，让我们可以快速的“查找”到有数据可以读写的连接\\文件。

由于每个操作都是非阻塞的，所以我们的程序可以只用一个进程，就处理大量并发的请求。因为只有一个进程，所以所有的数据处理，其顺序都是固定的，不可能出现多线程中，两个函数的语句交错执行的情况，因此也不需要各种“锁”。从这个角度看，异步非阻塞的技术，是大大简化了开发的过程。由于只有一个线程，也不需要有线程切换之类的开销，所以异步非阻塞成为很多对吞吐量、并发有较高要求的系统首选。

### 缓存/缓冲 ###

在互联网服务中，大部分的用户交互，都是需要立刻返回结果的，所以对于延迟有一定的要求。而类似网络游戏之类服务，延迟更是要求缩短到几十毫秒以内。所以为了降低延迟，缓冲是互联网服务中最常见的技术之一。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBAWk5pbmVTdW4_size_19_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 1]

然而，当NoSQL兴起，大家突然发现，其实很多互联网业务，其数据格式是如此的简单，很多时候根部不需要关系型数据库那种复杂的表格。对于索引的要求往往也只是根据主索引搜索。而更复杂的全文搜索，本身数据库也做不到。所以现在相当多的高并发的互联网业务，首选NoSQL来做存储设施。最早的NoSQL数据库有MangoDB等，现在最流行的似乎就是Redis了。甚至有些团队，把Redis也当成缓冲系统的一部分，实际上也是认可Redis的性能优势。

NoSQL除了更快、承载量更大以外，更重要的特点是，这种数据存储方式，只能按照一条索引来检索和写入。这样的需求约束，带来了分布上的好处，我们可以按这条主索引，来定义数据存放的进程（服务器）。这样一个数据库的数据，就能很方便的存放在不同的服务器上。在分布式系统的必然趋势下，数据存储层终于也找到了分布的方法。  
分布式缓存信息较多，所以我单独拿出来讲解了一下，[点击此处查看][Link 1]

### 硬件故障 ###

所谓分布式系统，肯定就不是只有一台服务器。当你的系统所涉及的硬件越来越多，硬件的故障也会从偶然事件变成一个必然事件。一般我们在写功能代码的时候，是不会考虑到硬件故障的时候应该怎么办的。而如果在编写分布式系统的时候，就一定需要面对这个问题了。否则，很可能只有一台服务器出故障，整个数百台服务器的集群都工作不正常了。

除了服务器自己的内存、硬盘等故障，服务器之间的网络线路故障更加常见。而且这种故障还有可能是偶发的，或者是会自动恢复的。面对这种问题，如果只是简单的把“出现故障”的机器剔除出去，那还是不够的。因为网络可能过一会儿就又恢复了，而你的集群可能因为这一下的临时故障，丢失了过半的处理能力。

所以我们在设计架构的时候，也要有意识的预设一些冗余、自我维护的功能。这些都不是产品上的业务需求，完全就是技术上的功能需求。  
我们以springCloud ailibaba的注册中心为例(nacos)，你应该会见过以下配置

#心跳间隔。时间单位:秒。心跳间隔
    spring.cloud.nacos.discovery.heart-beat-interval=3
    #心跳暂停。时间单位:秒。 即服务端6秒收不到客户端心跳，会将该客户端注册的实例设为不健康：
    spring.cloud.nacos.discovery.heart-beat-timeout=6
    #Ip删除超时。时间单位:秒。即服务端9秒收不到客户端心跳，会将该客户端注册的实例删除：
    spring.cloud.nacos.discovery.ip-delete-timeout=30

通过类型的还有eureka，zookeeper等服务注册中心

### 资源利用率优化 ###

在分布式系统的集群，包含了很多个服务器，当这样一个集群的硬件承载能力到达极限的时候，最自然的想法就是增加更多的硬件。  
然而，一个软件系统不是那么容易就可以通过“增加”硬件来提高承载性能的。因为软件在多个服务器上的工作，是需要有复杂细致的协调工作。在对一个集群扩容的时候，我们往往会要停掉整个集群的服务，然后修改各种配置，最后才能重新启动一个加入了新的服务器的集群。

由于在每个服务器的内存里，都可能会有一些用户使用的数据，所以如果冒然在运行的时候，就试图修改集群中提供服务的配置，很可能会造成内存数据的丢失和错误。因此，运行时扩容在对无状态的服务上，是比较容易的，比如增加一些Web服务器。但如果是在有状态的服务上，比如网络游戏，几乎是不可能进行简单的运行时扩容的。

分布式集群除了扩容，还有缩容的需求。当用户人数下降，服务器硬件资源出现空闲的时候，我们往往需要这些空闲的资源能利用起来，放到另外一些新的服务集群里去。缩容和集群中有故障需要容灾有一定类似之处，区别是缩容的时间点和目标是可预期的。

由于分布式集群中的扩容、缩容，以及希望尽量能在线操作，这导致了非常复杂的技术问题需要处理，比如集群中互相关联的配置如何正确高效的修改、如何对有状态的进程进行操作、如何在扩容缩容的过程中保证集群中节点之间通信的正常。

### 软件服务内容更新 ###

现在都流行用敏捷开发模式中的“迭代”，来表示一个服务不断的更新程序，满足新的需求，修正BUG。如果我们仅仅管理一台服务器，那么更新这一台服务器上的程序，是非常简单的：只要把软件包拷贝过去，然后修改下配置就好。但是如果你要对成百上千的服务器去做同样的操作，就不可能每台服务器登录上去处理。

如果我们在开发服务器端程序的时候，就考虑到软件更新、版本升级的问题，那么我们对于配置文件、命令行参数、系统变量的使用，就会预先做一定的规划，这能让安装部署的工具运行更快，可靠性更高。

### 数据统计 ###

一般来说，分布式系统的日志数据，都是被集中到一起，然后统一进行统计的。然而，当集群的规模到一定程度的时候，这些日志的数据量会变得非常恐怖。很多时候，统计一天的日志量，要消耗计算机运行一天以上的时间。所以，日志统计这项工作，也变成一门非常专业的活动。

经典的分布式统计模型，有Google的Map Reduce模型或者利用Spark做日志行为分析等等。  
这种模型既有灵活性，也能利用大量服务器进行统计工作。但是缺点是易用性往往不够好，因为这些数据的统计和我们常见的SQL数据表统计有非常大的差异，所以我们最后还是常常把数据丢到MySQL里面去做更细层面的统计。

### 目录服务 ###

现在流行的框架下，对于服务的注册管理提供很多技术 ，如 dubbo下的zookeeper、springCloud 下的eureka、springCLoud alibaba下的nacos等。  
下面以zookeeper为例展开介绍

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分布式系统是一个由很多进程组成的整体，这个整体中每个成员部分，都会具备一些状态，比如自己的负责模块，自己的负载情况，对某些数据的掌握等等。而这些和其他进程相关的数据，在故障恢复、扩容缩容的时候变得非常重要。

简单的分布式系统，可以通过静态的配置文件，来记录这些数据：进程之间的连接对应关系，他们的IP地址和端口，等等。然而一个自动化程度高的分布式系统，必然要求这些状态数据都是动态保存的。这样才能让程序自己去做容灾和负载均衡的工作。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBAWk5pbmVTdW4_size_18_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center]

我们可以自己编写一个DIR服务（目录服务），来记录集群中进程的运行状态。集群中进程会和这个DIR服务产生自动关联，这样在容灾、扩容、负载均衡的时候，就可以自动根据这些DIR服务里的数据，来调整请求的发送目地，从而达到绕开故障机器、或连接到新的服务器的操作。

但是如果我们只是用一个进程来充当这个工作。那么这个进程就成为了这个集群的“单点”——意思就是，如果这个进程故障了，那么整个集群可能都无法运行的。  
所以存放集群状态的目录服务，也需要是分布式的。幸好我们有ZooKeeper这个优秀的开源软件，它正是一个分布式的目录服务区。

ZooKeeper可以简单启动奇数个进程，来形成一个小的目录服务集群。  
这个集群会提供给所有其他进程，进行读写其巨大的“配置树”的能力。这些数据不仅仅会存放在一个ZooKeeper进程中，而是会根据一套非常安全的算法，让多个进程来承载。这让ZooKeeper成为一个优秀的分布式数据保存系统。

由于ZooKeeper的数据存储结构，是一个类似文件目录的树状系统，所以我们常常会利用它的功能，把每个进程都绑定到其中一个“分枝”上，然后通过检查这些“分支”，来进行服务器请求的转发，就能简单的解决请求路由（由谁去做）的问题。另外还可以在这些“分支”上标记进程的负载的状态，这样负载均衡也很容易做了。

**目录服务是分布式系统中最关键的组件之一**。而ZooKeeper是一个很好的开源软件，正好是用来完成这个任务。

### 消息队列服务（ActiveMQ、ZeroMQ、Jgroups，RocketMQ、RabbitMQ） ###

两个进程间如果要跨机器通讯，我们几乎都会用TCP/UDP这些协议。但是直接使用网络API去编写跨进程通讯，是一件非常麻烦的事情。除了要编写大量的底层socket代码外，我们还要处理诸如：如何找到要交互数据的进程，如何保障数据包的完整性不至于丢失，如果通讯的对方进程挂掉了，或者进程需要重启应该怎样等等这一系列问题。这些问题包含了容灾扩容、负载均衡等一系列的需求。

为了解决分布式系统进程间通讯的问题，于是**消息队列模型**应运而生。

消息队列模型，就是把进程间的交互，抽象成对一个个消息的处理，而对于这些消息，我们都有一些“队列”，也就是管道，来对消息进行暂存。  
每个进程都可以访问一个或者多个队列，从里面读取消息（消费）或写入消息（生产）。由于有一个缓存的管道，我们可以放心的对进程状态进行变化。当进程起来的时候，它会自动去消费消息就可以了。而消息本身的路由，也是由存放的队列决定的，这样就把复杂的路由问题，变成了如何管理静态的队列的问题。

一般的消息队列服务，都是提供简单的“投递”和“收取”两个接口，但是消息队列本身的管理方式却比较复杂，一般来说有两种：

*  点对点的队列管理方式:每对通信节点之间，都有一个单独的消息队列  
    这种做法的好处是不同来源的消息，可以互不影响，不会因为某个队列的消息过多，挤占了其他队列的消息缓存空间；  
    而且处理消息的程序也可以自己来定义处理的优先级——先收取、多处理某个队列，而少处理另外一些队列。  
    但是这种点对点的消息队列，会随着集群的增长而增加大量的队列，这对于内存占用和运维管理都是一个复杂的事情，因此更高级的消息队列服务，开始可以让不同的队列共享内存空间，而消息队列的地址信息、建立和删除，都采用自动化的手段。  
    这些自动化往往需要依赖上文所述的“目录服务”，来登记队列的ID对应的物理IP和端口等信息。  
    很多开发者使用ZooKeeper来充当消息队列服务的中央节点；
 *  类似一个公共的邮箱:一个消息队列服务就是一个进程，任何使用者都可以投递或收取这个进程中的消息。  
    这样对于消息队列的使用更简便，运维管理也比较方便。不过这种用法下，任何一个消息从发出到处理，最少进过两次进程间通信，其延迟是相对比较高的。并且由于没有预定的投递、收取约束，所以也比较容易出BUG。

### 事务系统 ###

**在分布式的系统中，事务是最难解决的技术问题之一。**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBAWk5pbmVTdW4_size_19_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 2]

由于一个处理可能分布在不同的处理进程上，任何一个进程都可能出现故障，而这个故障问题则需要导致一次回滚。这种回滚大部分又涉及多个其他的进程。这是一个扩散性的多进程通讯问题。要在分布式系统上解决事务问题，必须具备两个核心工具：

*  一个是稳定的状态存储系统；
 *  另外一个是方便可靠的广播系统。

事务中任何一步的状态，都必须在整个集群中可见，并且还要有容灾的能力。这个需求，一般还是由集群的“目录服务”来承担。如果我们的目录服务足够健壮，那么我们可以把每步事务的处理状态，都同步写到目录服务上去。ZooKeeper再次在这个地方能发挥重要的作用。

如果事务发生了中断，需要回滚，那么这个过程会涉及到多个已经执行过的步骤。  
也许这个回滚只需要在入口处回滚即可（加入那里有保存回滚所需的数据），也可能需要在各个处理节点上回滚。如果是后者，那么就需要集群中出现异常的节点，向其他所有相关的节点广播一个“回滚！事务ID是XXXX”这样的消息。这个广播的底层一般会由消息队列服务来承载，而类似Jgroups这样的软件，直接提供了广播服务。

### 分布式锁 ###

相对于复杂的分布式事务，我们的分布式系统更需要一个分布式锁的功能。  
所谓的“分布式锁”，也就是一种能让各个节点先检查后执行的限制条件。  
如果我们有高效而单子操作的目录服务，那么这个锁状态实际上就是一种“单步事务”的状态记录，而回滚操作则默认是“**暂停操作，稍后再试**”。这种“锁”的方式，比事务的处理更简单，因此可靠性更高，所以现在越来越多的开发人员，愿意使用这种“锁”服务，而不是去实现一个“事务系统”。  
更多分布式锁的信息可以阅读一下[《分布式锁》][Link 2]

### 自动部署工具（Docker） ###

由于分布式系统最大的需求，是在运行时（有可能需要中断服务）来进行服务容量的变更：扩容或者缩容。而在分布式系统中某些节点故障的时候，也需要新的节点来恢复工作。这些如果还是像老式的服务器管理方式，通过填表、申报、进机房、装服务器、部署软件……这一套做法，那效率肯定是不行。

在分布式系统的环境下，我们一般都是采用“**池**”的方式来管理服务  
我们预先会申请一批机器，然后在某些机器上运行服务软件，另外一些则作为备份。显然我们这一批服务器不可能只为某一个业务服务，而是会提供多个不同的业务承载。  
那些备份的服务器，则会成为多个业务的通用备份“池”。随着业务需求的变化，一些服务器可能“退出”A服务而“加入”B服务。  
这种频繁的服务变化，依赖高度自动的软件部署工具。

### 日志服务（log4j） ###

服务器端的日志，一直是一个既重要又容易被忽视的问题。很多团队在刚开始的时候，仅仅把日志视为开发调试、排除BUG的辅助工具。但是很快会发现，在服务运营起来之后，日志几乎是服务器端系统，在运行时可以用来了解程序情况的唯一有效手段。

常见的日志服务有：elk，Splunk等  
还有人直接放在Kafka中，然后再kafka中搭建自己的日志 存储系统。  
日志本身从概念上，是一个很模糊的东西。你可以随便打开一个文件，然后写入一些信息。但是现代的服务器系统，一般都会对日志做一些标准化的需求规范：

*  日志必须是一行一行的，这样比较方便日后的统计分析；
 *  每行日志文本，都应该有一些统一的头部，比如日期时间就是基本的需求；日志的输出应该是分等级的，比如fatal/error/warning/info/debug/trace等等，程序可以在运行时调整输出的等级，以便可以节省日志打印的消耗；
 *  日志的头部一般还需要一些类似用户ID或者IP地址之类的头信息，用于快速查找定位过滤某一批日志记录，或者有一些其他的用于过滤缩小日志查看范围的字段，这叫做染色功能；
 *  日志文件还需要有“回滚”功能，也就是保持固定大小的多个文件，避免长期运行后，把硬盘写满。

由于日志的需求日益旺盛，所以衍生出很多开源的日志工具，我们耳熟能详的就是log4j。  
对比日志的打印功能，日志的**搜集和统计**功能却往往比较容易被忽视。  
作为分布式系统的程序员，肯定是希望能从一个集中节点，能搜集统计到整个集群日志情况。而有一些日志的统计结果，甚至希望能在很短时间内反复获取，用来监控整个集群的健康情况。  
要做到这一点，就必须有一个分布式的文件系统，用来存放源源不断到达的日志（这些日志往往通过UDP协议发送过来）。而在这个文件系统上，则需要有一个类似Map Reduce架构的统计系统，这样才能对海量的日志信息，进行快速的统计以及报警。  
日志服务是分布式运维的仪表盘、潜望镜。如果没有一个可靠的日志服务，整个系统的运行状况可能会是失控的。所以无论你的分布式系统节点是多还是少，必须花费重要的精力和专门的开发时间，去建立一个对日志进行自动化统计分析的系统。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBAWk5pbmVTdW4_size_19_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center 3]

分布式的复杂之处就是因为需要把容灾、扩容、负载均衡等功能，融合到跨进程调用里。所以使用一套通用的代码，来为所有的跨进程通讯（调用），统一的实现容灾、扩容、负载均衡、过载保护、状态缓存命中等等非功能性需求，能大大简化整个分布式系统的复杂性。  
一般我们的微服务框架，都会在路由阶段，对整个集群所有节点的状态进行观察，如哪些地址上运行了哪些服务的进程，这些服务进程的负载状况如何，是否可用，然后对于有状态的服务，还会使用类似一致性哈希的算法，去尽量试图提高缓存的命中率。当集群中的节点状态发生变化的时候，微服务框架下的所有节点，都能尽快的获得这个变化的情况，从新根据当前状态，重新规划以后的服务路由方向，从而实现自动化的路由选择，避开那些负载过高或者失效的节点。

### 异步编程工具：协程、Futrue、Lamda ###

在分布式系统中编程，你不可避免的会碰到大量的“回调”型API。因为分布式系统涉及非常多的网络通信。任何一个业务命令，都可能被分解到多个进程，通过多次网络通信来组合完成。由于异步非阻塞的编程模型大行其道，所以我们的代码也往往动不动就要碰到“回调函数”。然而，回调这种异步编程模型，是一种非常不利于代码阅读的编程方法。因为你无法从头到尾的阅读代码，去了解一个业务任务，是怎样被逐步的完成的。属于一个业务任务的代码，由于多次的非阻塞回调，从而被分割成很多个回调函数，在代码的各处被串接起来。

更有甚者，我们有时候会选择使用“观察者模式”，我们会在一个地方注册大量的“事件-响应函数”，然后在所有需要回调的地方，都发出一个事件。——这样的代码，比单纯的注册回调函数更难理解。因为事件对应的响应函数，通常在发出事件处是无法找到的。这些函数永远都会放在另外的一些文件里，而且有时候这些函数还会在运行时改变。而事件名字本身，也往往是匪夷所思难以理解的，因为当你的程序需要成千上百的事件的时候，起一个容易理解名符其实的名字，几乎是不可能的。

为了解决回调函数这种对于代码可读性的破坏作用，人们发明了很多不同的改进方法。其中最著名的是**协程**。  
我们以前常常习惯于用多线程来解决问题，所以非常熟悉以同步的方式去写代码。协程正是延续了我们的这一习惯，但不同于多线程的是，协程并不会“同时”运行，它只是在需要阻塞的地方，用Yield()切换出去执行其他协程，然后当阻塞结束后，用Resume()回到刚刚切换的位置继续往下执行。这相当于我们可以把回调函数的内容，接到Yield()调用的后面。  
这种编写代码的方法，非常类似于同步的写法，让代码变得非常易读。但是唯一的缺点是，Resume()的代码还是需要在所谓“主线程”中运行。用户必须自己从阻塞恢复的时候，去调用Resume()。协程另外一个缺点，是需要做栈保存，在切换到其他协程之后，栈上的临时变量，也都需要额外占用空间，这限制了协程代码的写法，让开发者不能用太大的临时变量。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBAWk5pbmVTdW4_size_15_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center]

还有一种改善回调函数的写法，往往叫做Future/Promise模型。  
这种写法的基本思路，就是“一次性把所有回调写到一起”。这是一个非常实用的编程模型，它没有让你去彻底干掉回调，而是让你可以把回调从分散各处，集中到一个地方。在同一段代码中，你可以清晰的看到各个异步的步骤是如何串接、或者并行执行的。  
最后简单说一下lamda模型，这种写法流行于js语言的广泛应用。lamda一般意味着闭包，也就是说，这种回调函数的调用栈，是被分别保存的，很多需要在异步操作中，需要建立一个类似“会话池”的状态保存变量，在这里都是不需要的，而是可以自然生效的。这一点和协程有异曲同工之妙。  
![在这里插入图片描述][d37d147eca53418eade1245c50484ace.png_pic_center]

不管使用哪一种异步编程方式，其编码的复杂度，都是一定比同步调用的代码高的。所以我们在编写分布式服务器代码的时候，一定要仔细规划代码结构，避免出现随意添加功能代码，导致代码的可读性被破坏的情况。不可读的代码，就是不可维护的代码，而大量异步回调的服务器端代码，是更容易出现这种情况的。

### 云服务模型：IaaS/PaaS/SaaS ###

我们可以把云计算理解成一栋大楼，而这栋楼又可以分为顶楼、中间、低层三大块。那么我们就可以把Iass(基础设施)、Pass(平台)、Sass(软件)理解成这栋楼的三部分。基础设施在最下端，平台在中间，软件在顶端。别的一些“软”的层可以在这些层上面添加。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_d3F5LXplbmhlaQ_shadow_50_text_Q1NETiBAWk5pbmVTdW4_size_17_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16_pic_center]

*  IaaS：Infrastructure-as-a-Service(基础设施即服务)  
    几年前如果你想在办公室或者公司的网站上运行一些企业应用，你需要去买服务器，或者别的高昂的硬件来控制本地应用，才能让你的业务正常运行。  
    但现在可以租用IaaS公司提供的场外服务器，存储和网络硬件。这样一来，便大大的节省了维护成本和办公场地。
 *  PaaS：Platform-as-a-Service(平台即服务)  
    PaaS公司在网上提供各种开发和分发应用的解决方案，比如虚拟服务器和操作系统。这节省了你在硬件上的费用，也让分散的工作室之间的合作变得更加容易。网页应用管理，应用设计，应用虚拟主机，存储，安全以及应用开发协作工具等。
 *  SaaS：Software-as-a-Service(软件即服务)  
    生活中，几乎我们每一天都在接触SaaS云服务，比如：我们平时使用的苹果手机云服务，网页中的一些云服务等。

在复杂的分布式系统开发和使用过程中，如何对大量服务器和进程的运维，一直是一个贯穿其中的问题。不管是使用微服务框架、还是统一的部署工具、日志监控服务，都是因为大量的服务器，要集中的管理，是非常不容易的。这里背后的原因，主要是大量的硬件和网络，把逻辑上的计算能力，切割成很多小块。

随着计算机运算能力的提升，出现的虚拟化技术，却能把被分割的计算单元，更智能的统一起来。其中最常见的就是IaaS技术：当我们可以用一个服务器硬件，运行多个虚拟的服务器操作系统的时候，我们需要维护的硬件数量就会成倍的下降。而PaaS技术的流行，让我们可以为某一种特定的编程模型，统一的进行系统运行环境的部署维护。而不需要再一台台服务器的去装操作系统、配置运行容器、上传运行代码和数据。在没有统一的PaaS之前，安装大量的MySQL数据库，曾经是消耗大量时间和精力的工作。

当我们的业务模型，成熟到可以抽象为一些固定的软件时，我们的分布式系统就会变得更加易用。我们的计算能力不再是代码和库，而是一个个通过网络提供服务的云——SaaS，这样使用者根本来维护、部署的工作都不需要，只要申请一个接口，填上预期的容量额度，就能直接使用了。这不仅节省了大量开发对应功能的事件，还等于把大量的运维工作，都交出去给SaaS的维护者——而他们做这样的维护会更加专业。

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