分布式系统概述
分布式系统
分布式系统由多台地理位置分散的计算机（节点）组成，通过通信网络互联形成统一整体。这些节点具备独立处理能力，但通过中间件和分布式操作系统实现任务动态分配与资源透明调度。例如万维网（WWW）即典型代表，用户访问网页时无需感知数据存储的具体位置。
常见概念
应用(Application)/系统(System)
为了完成一整套服务的一个程序或者一组相互配合的程序群。
模块(Module)/系统(Component)
一个应用，里面有很多个功能，每个独立的功能，就可以称为是一个模块/组件
分布式(Distributed)
引入多个主机/服务器，协同配合完成一系列工作。（物理上的多个主机）
集群(Cluster)
引入多个主机/服务器，协同配合完成一系列工作。（逻辑上的多个主机）
主(Master)/从(Slave)
分布式系统中一个比较典型的结构，多个服务器，其中一个是主，其他的都是从。从节点的数据要同步到主节点同步过来。
中间件(Middleware)
和业务无关的服务（功能更通用的服务）：数据块，缓存，消息队列
单级架构
单机架构，只有一台服务器，这个服务器负责所有的工作。
绝大部分公司的产品都是单机架构。
分布式系统架构
一台主机的硬件资源是有限的，包括但不限于一下几种：CPU、内存、硬盘、网络。同一时刻，请求多了，此时就可能会导致某个硬件资源不够用了！
一台主机已经到达极限了，但是还不够！就只能引入多台主机了！此时我们的系统就可以称为分布式系统了！（引入分布式是万不得已，复杂程度会大大提高，出现bug的概率也会随之提高）
应用数据分离架构
将应用服务器和数据库服务器分别放到不同的主机
应用服务器：里面可能会包含很多业务逻辑，可以会吃CPU和内存
数据库服务器：需要更大的硬盘空间，更快的访问数据。
应用服务器可以会比较吃CPU和内存。如果把CPU或者内存吃没了，此时服务器就顶不住了。引入更多的应用服务器，就可以知道有效解决上述问题。
应用服务集群架构
用户的请求先访问负载均衡分配器，负载均衡分配器把请求比较均匀的分发该集群中的每个应用服务器。这样就可以让每个应用服务器都有均衡的负载。（负载均衡分配器就好像是公司项目的组长，把任务平均的分配给每个组员。）
有很多负载均衡的相关算法。
读写分离 / 主从分离架构
主服务器一般是一个，从服务器可以有多个。同时从数据库通过负载均衡的方式，让应用服务器进行访问。主节点负责写数据，从节点负责读数据。主节点需要把修改过的数据同步给从节点。
引入缓存 —— 冷热分离架构
数据库天然有个问题，响应速度是更慢的！把数据区分为冷热，热点数据放到缓存中，访问缓存的速度往往比数据块要快很多！
缓存服务器只存放一小部分热点数数据（频繁访问到的数据：20%的数据可以支持80%的访问量）。Redis就是作为缓存服务器缓存数据。
垂直分库
本来就一个数据块服务器，这个数据库服务器上有多个数据库。现在就可以引入多个数据库服务器，每个数据块服务器存储一个或者一部分数据库。
如果某个表特别大，大到一台主机存不下，也可以针对表进行划分。具体分库分表如何实践，还是要结合实际的业务场景来展开。
微服务架构
微服务的特点
为了方便于代码维护，就可以把这样的一个复杂的服务器拆分成更多的，功能单一，但是更小的服务器（服务器方种类和数量就增加了）
微服务的缺点
- 会导致系统性能下降（要想保证性能下降更多，只能引入更多的机器，更多的硬件资源）：多个功能直接需要依赖网络进行通信，网络通信的速度比硬盘还要慢的！
- 系统复杂程度提高，可靠性有可能会收到影响。
微服务的优势
- 解决了人的问题
- 使用微服务，可以更方便的进行功能重用。
- 可以给不同的服务进行不同的部署
评价指标
可用性
$$ 可用性 = \frac{系统整体可用的时间}{总的时间} $$
响应时长
指用户完成输入到系统给用户做出反应的时长
吞吐/并发
衡量系统的处理请求的能力，衡量性能的一种方式。
