SpringBoot-36-分布式理论概述

11.分布式Dubbo+Zookeeper

11.1 分布式理论

• 分布式系统：在《分布式系统原理与范型》一书中有如下定义：“分布式系统是若干独立计算机的集合，这些计算机对于用户来说就像单个相关系统”；
• 分布式系统是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。源于谷歌

此处的网络协议主要有两种：

http:超文本传输协议,无状态基于传输层TCP的通信协议，属于应用层协议。

RPC(Remote Procedure Call):远程过程调用,指的是对网络上另外一个计算机上的，某段特定的函数代码的调用,可以基于TCP协议，也可以基于HTTP协议，也是作为应用层通信协议。

传输效率

• RPC：使用自定义的TCP协议，让请求报文体积更小，或使用HTTP2协议，也很好的减少报文的体积，提高传输效率
• HTTP：若基于HTTP1.1的协议，请求中会包含很多无用的内容，若基于HTTP2.0，那么简单的封装下，可以作为一个RPC来使用的，标准RPC框架更多的是服务治理

性能消耗

• RPC，基于thrift实现高效的二进制传输
• HTTP，通过json来实现的，字节大小和序列化耗时都比thrift要更消耗性能

负载均衡

• RPC，基本都自带了负载均衡策略
• HTTP，需要配置Nginx，HAProxy来实现

服务治理

• RPC，能做到自动通知，不影响上游
• HTTP，需要事先通知，修改Nginx/HAProxy配置
• RPC主要用于公司内部的服务调用，性能消耗低，传输效率高，服务治理方便。HTTP主要用于对外的异构环境，浏览器接口调用，APP接口调用，第三方接口调用等。

• 分布式系统(distributed system)是建立在网络之上的软件系统，源于Google。而微服务是架构设计方案，分布式是系统部署方案
• 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。

单机系统——springcloud(软件层面的负载均衡)/lvs/nginx(反向代理服务器实现负载均衡)+多个机器（同一套系统复制到不同机器上，横向扩展）

• 随着互联网的发展，网站应用的规模不断扩大，常规的垂直应用架构已无法应对，分布式服务架构以及流动计算架构（Hadoop离线计算、spark实时计算）势在必行，急需一个治理系统确保架构有条不紊的演进。

11.1.1单一应用架构

• 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。

• 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

11.1.2 垂直应用架构

• 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。

• 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

11.2.3 分布式服务结构

• 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。springcloud体现明显

11.1.4 流动计算架构

• 当服务越来越多，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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