Ⅰ 分布式緩存的作用
分布式緩存主要用於在高並發環境下，減輕資料庫的壓力，提高系統的響應速度和並發吞吐。當大量的讀、寫請求湧向資料庫時，磁碟的處理速度與內存顯然不在一個量級，因此，在資料庫之前加一層緩存，能夠顯著提高系統的響應速度，並降低資料庫的壓力。作為傳統的關系型資料庫，MySQL提供完整的ACID操作，支持豐富的數據類型、強大的關聯查詢、where語句等，能夠非常客易地建立查詢索引，執行復雜的內連接、外連接、求和、排序、分組等操作，並且支持存儲過程、函數等功能，產品成熟度高，功能強大。但是，對於需要應對高並發訪問並且存儲海量數據的場景來說，出於對性能的考慮，不得不放棄很多傳統關系型資料庫原本強大的功能，犧牲了系統的易用性，並且使得系統的設計和管理變得更為復雜。這也使得在過去幾年中，流行著另一種新的存儲解決方案——NoSQL，它與傳統的關系型資料庫最大的差別在於，它不使用SQL作為查詢語言來查找數據，而採用key-value形式進行查找，提供了更高的查詢效率及吞吐，並且能夠更加方便地進行擴展，存儲海量數據，在數千個節點上進行分區，自動進行數據的復制和備份。在分布式系統中，消息作為應用間通信的一種方式，得到了十分廣泛的應用。消息可以被保存在隊列中，直到被接收者取出，由於消息發送者不需要同步等待消息接收者的響應，消息的非同步接收降低了系統集成的耦合度，提升了分布式系統協作的效率，使得系統能夠更快地響應用戶，提供更高的吞吐。
當系統處於峰值壓力時，分布式消息隊列還能夠作為緩沖，削峰填谷，緩解集群的壓力，避免整個系統被壓垮。垂直化的搜索引擎在分布式系統中是一個非常重要的角色，它既能夠滿足用戶對於全文檢索、模糊匹配的需求，解決資料庫like查詢效率低下的問題，又能夠解決分布式環境下，由於採用分庫分表，或者使用NoSQL資料庫，導致無法進行多表關聯或者進行復雜查詢的問題。
Ⅱ 分布式緩存是什麼
我的理解，分布式緩存系統是為了解決資料庫伺服器和web伺服器之間的瓶頸。
如果一個網站的流量很大，這個瓶頸將會非常明顯，每次資料庫查詢耗費的時間將會非常可觀。
對於更新速度不是很快的網站，我們可以用靜態化來避免過多的資料庫查詢。
對於更新速度以秒計的網站，靜態化也不會太理想，可以用緩存系統來構建。
如果只是單台伺服器用作緩存，問題不會太復雜，如果有多台伺服器用作緩存，就要考慮緩存伺服器的負載均衡。
Ⅲ 現在主流開源分布式系統架構都有哪些
高性能rpc服務框架，zookeeper服務注冊和發現，配置中心這幾個是重點，其他的比如MQ和緩存服務
Ⅳ 分布式Web伺服器架構
最開始，由於某些想法，於是在互聯網上搭建了一個網站，這個時候甚至有可能主機都是租借的，但由於這篇文章我們只關注架構的演變歷程，因此就假設這個時候已經是託管了一台主機，並且有一定的帶寬了，這個時候由於網站具備了一定的特色，吸引了部分人訪問，逐漸你發現系統的壓力越來越高，響應速度越來越慢，而這個時候比較明顯的是資料庫和應用互相影響，應用出問題了，資料庫也很容易出現問題，而資料庫出問題的時候，應用也容易出問題，於是進入了第一步演變階段：將應用和資料庫從物理上分離，變成了兩台機器，這個時候技術上沒有什麼新的要求，但你發現確實起到效果了，系統又恢復到以前的響應速度了，並且支撐住了更高的流量，並且不會因為資料庫和應用形成互相的影響。
這一步架構演變對技術上的知識體系基本沒有要求。
架構演變第二步：增加頁面緩存
好景不長，隨著訪問的人越來越多，你發現響應速度又開始變慢了，查找原因，發現是訪問資料庫的操作太多，導致數據連接競爭激烈，所以響應變慢，但資料庫連接又不能開太多，否則資料庫機器壓力會很高，因此考慮採用緩存機制來減少資料庫連接資源的競爭和對資料庫讀的壓力，這個時候首先也許會選擇採用squid 等類似的機制來將系統中相對靜態的頁面（例如一兩天才會有更新的頁面）進行緩存（當然，也可以採用將頁面靜態化的方案），這樣程序上可以不做修改，就能夠很好的減少對webserver的壓力以及減少資料庫連接資源的競爭，OK，於是開始採用squid來做相對靜態的頁面的緩存。
前端頁面緩存技術，例如squid，如想用好的話還得深入掌握下squid的實現方式以及緩存的失效演算法等。
架構演變第三步：增加頁面片段緩存
增加了squid做緩存後，整體系統的速度確實是提升了，webserver的壓力也開始下降了，但隨著訪問量的增加，發現系統又開始變的有些慢了，在嘗到了squid之類的動態緩存帶來的好處後，開始想能不能讓現在那些動態頁面里相對靜態的部分也緩存起來呢，因此考慮採用類似ESI之類的頁面片段緩存策略，OK，於是開始採用ESI來做動態頁面中相對靜態的片段部分的緩存。
這一步涉及到了這些知識體系：
頁面片段緩存技術，例如ESI等，想用好的話同樣需要掌握ESI的實現方式等；
架構演變第四步：數據緩存
在採用ESI之類的技術再次提高了系統的緩存效果後，系統的壓力確實進一步降低了，但同樣，隨著訪問量的增加，系統還是開始變慢，經過查找，可能會發現系統中存在一些重復獲取數據信息的地方，像獲取用戶信息等，這個時候開始考慮是不是可以將這些數據信息也緩存起來呢，於是將這些數據緩存到本地內存，改變完畢後，完全符合預期，系統的響應速度又恢復了，資料庫的壓力也再度降低了不少。
這一步涉及到了這些知識體系：
緩存技術，包括像Map數據結構、緩存演算法、所選用的框架本身的實現機制等。
架構演變第五步： 增加webserver
好景不長，發現隨著系統訪問量的再度增加，webserver機器的壓力在高峰期會上升到比較高，這個時候開始考慮增加一台webserver，這也是為了同時解決可用性的問題，避免單台的webserver down機的話就沒法使用了，在做了這些考慮後，決定增加一台webserver，增加一台webserver時，會碰到一些問題，典型的有：
1、如何讓訪問分配到這兩台機器上，這個時候通常會考慮的方案是Apache自帶的負載均衡方案，或LVS這類的軟體負載均衡方案；
2、如何保持狀態信息的同步，例如用戶session等，這個時候會考慮的方案有寫入資料庫、寫入存儲、cookie或同步session信息等機制等；
3、如何保持數據緩存信息的同步，例如之前緩存的用戶數據等，這個時候通常會考慮的機制有緩存同步或分布式緩存；
4、如何讓上傳文件這些類似的功能繼續正常，這個時候通常會考慮的機制是使用共享文件系統或存儲等；
在解決了這些問題後，終於是把webserver增加為了兩台，系統終於是又恢復到了以往的速度。
這一步涉及到了這些知識體系：
負載均衡技術（包括但不限於硬體負載均衡、軟體負載均衡、負載演算法、linux轉發協議、所選用的技術的實現細節等）、主備技術（包括但不限於 ARP欺騙、linux heart-beat等）、狀態信息或緩存同步技術（包括但不限於Cookie技術、UDP協議、狀態信息廣播、所選用的緩存同步技術的實現細節等）、共享文件技術（包括但不限於NFS等）、存儲技術（包括但不限於存儲設備等）。
架構演變第六步：分庫
享受了一段時間的系統訪問量高速增長的幸福後，發現系統又開始變慢了，這次又是什麼狀況呢，經過查找，發現資料庫寫入、更新的這些操作的部分資料庫連接的資源競爭非常激烈，導致了系統變慢，這下怎麼辦呢，此時可選的方案有資料庫集群和分庫策略，集群方面像有些資料庫支持的並不是很好，因此分庫會成為比較普遍的策略，分庫也就意味著要對原有程序進行修改，一通修改實現分庫後，不錯，目標達到了，系統恢復甚至速度比以前還快了。
這一步涉及到了這些知識體系：
這一步更多的是需要從業務上做合理的劃分，以實現分庫，具體技術細節上沒有其他的要求；
但同時隨著數據量的增大和分庫的進行，在資料庫的設計、調優以及維護上需要做的更好，因此對這些方面的技術還是提出了很高的要求的。
架構演變第七步：分表、DAL和分布式緩存
隨著系統的不斷運行，數據量開始大幅度增長，這個時候發現分庫後查詢仍然會有些慢，於是按照分庫的思想開始做分表的工作，當然，這不可避免的會需要對程序進行一些修改，也許在這個時候就會發現應用自己要關心分庫分表的規則等，還是有些復雜的，於是萌生能否增加一個通用的框架來實現分庫分表的數據訪問，這個在ebay的架構中對應的就是DAL，這個演變的過程相對而言需要花費較長的時間，當然，也有可能這個通用的框架會等到分表做完後才開始做，同時，在這個階段可能會發現之前的緩存同步方案出現問題，因為數據量太大，導致現在不太可能將緩存存在本地，然後同步的方式，需要採用分布式緩存方案了，於是，又是一通考察和折磨，終於是將大量的數據緩存轉移到分布式緩存上了。
這一步涉及到了這些知識體系：
分表更多的同樣是業務上的劃分，技術上涉及到的會有動態hash演算法、consistent hash演算法等；
DAL涉及到比較多的復雜技術，例如資料庫連接的管理（超時、異常）、資料庫操作的控制（超時、異常）、分庫分表規則的封裝等；
架構演變第八步：增加更多的webserver
在做完分庫分表這些工作後，資料庫上的壓力已經降到比較低了，又開始過著每天看著訪問量暴增的幸福生活了，突然有一天，發現系統的訪問又開始有變慢的趨勢了，這個時候首先查看資料庫，壓力一切正常，之後查看webserver，發現apache阻塞了很多的請求，而應用伺服器對每個請求也是比較快的，看來是請求數太高導致需要排隊等待，響應速度變慢，這還好辦，一般來說，這個時候也會有些錢了，於是添加一些webserver伺服器，在這個添加 webserver伺服器的過程，有可能會出現幾種挑戰：
1、Apache的軟負載或LVS軟負載等無法承擔巨大的web訪問量（請求連接數、網路流量等）的調度了，這個時候如果經費允許的話，會採取的方案是購買硬體負載，例如F5、Netsclar、Athelon之類的，如經費不允許的話，會採取的方案是將應用從邏輯上做一定的分類，然後分散到不同的軟負載集群中；
2、原有的一些狀態信息同步、文件共享等方案可能會出現瓶頸，需要進行改進，也許這個時候會根據情況編寫符合網站業務需求的分布式文件系統等；
在做完這些工作後，開始進入一個看似完美的無限伸縮的時代，當網站流量增加時，應對的解決方案就是不斷的添加webserver。
這一步涉及到了這些知識體系：
到了這一步，隨著機器數的不斷增長、數據量的不斷增長和對系統可用性的要求越來越高，這個時候要求對所採用的技術都要有更為深入的理解，並需要根據網站的需求來做更加定製性質的產品。
架構演變第九步：數據讀寫分離和廉價存儲方案
突然有一天，發現這個完美的時代也要結束了，資料庫的噩夢又一次出現在眼前了，由於添加的webserver太多了，導致資料庫連接的資源還是不夠用，而這個時候又已經分庫分表了，開始分析資料庫的壓力狀況，可能會發現資料庫的讀寫比很高，這個時候通常會想到數據讀寫分離的方案，當然，這個方案要實現並不容易，另外，可能會發現一些數據存儲在資料庫上有些浪費，或者說過於佔用資料庫資源，因此在這個階段可能會形成的架構演變是實現數據讀寫分離，同時編寫一些更為廉價的存儲方案，例如BigTable這種。
這一步涉及到了這些知識體系：
數據讀寫分離要求對資料庫的復制、standby等策略有深入的掌握和理解，同時會要求具備自行實現的技術；
廉價存儲方案要求對OS的文件存儲有深入的掌握和理解，同時要求對採用的語言在文件這塊的實現有深入的掌握。
架構演變第十步：進入大型分布式應用時代和廉價伺服器群夢想時代
經過上面這個漫長而痛苦的過程，終於是再度迎來了完美的時代，不斷的增加webserver就可以支撐越來越高的訪問量了，對於大型網站而言，人氣的重要毋庸置疑，隨著人氣的越來越高，各種各樣的功能需求也開始爆發性的增長，這個時候突然發現，原來部署在webserver上的那個web應用已經非常龐大了，當多個團隊都開始對其進行改動時，可真是相當的不方便，復用性也相當糟糕，基本是每個團隊都做了或多或少重復的事情，而且部署和維護也是相當的麻煩，因為龐大的應用包在N台機器上復制、啟動都需要耗費不少的時間，出問題的時候也不是很好查，另外一個更糟糕的狀況是很有可能會出現某個應用上的bug就導致了全站都不可用，還有其他的像調優不好操作（因為機器上部署的應用什麼都要做，根本就無法進行針對性的調優）等因素，根據這樣的分析，開始痛下決心，將系統根據職責進行拆分，於是一個大型的分布式應用就誕生了，通常，這個步驟需要耗費相當長的時間，因為會碰到很多的挑戰：
1、拆成分布式後需要提供一個高性能、穩定的通信框架，並且需要支持多種不同的通信和遠程調用方式；
2、將一個龐大的應用拆分需要耗費很長的時間，需要進行業務的整理和系統依賴關系的控制等；
3、如何運維（依賴管理、運行狀況管理、錯誤追蹤、調優、監控和報警等）好這個龐大的分布式應用。
經過這一步，差不多系統的架構進入相對穩定的階段，同時也能開始採用大量的廉價機器來支撐著巨大的訪問量和數據量，結合這套架構以及這么多次演變過程吸取的經驗來採用其他各種各樣的方法來支撐著越來越高的訪問量。
這一步涉及到了這些知識體系：
這一步涉及的知識體系非常的多，要求對通信、遠程調用、消息機制等有深入的理解和掌握，要求的都是從理論、硬體級、操作系統級以及所採用的語言的實現都有清楚的理解。
運維這塊涉及的知識體系也非常的多，多數情況下需要掌握分布式並行計算、報表、監控技術以及規則策略等等。
說起來確實不怎麼費力，整個網站架構的經典演變過程都和上面比較的類似，當然，每步採取的方案，演變的步驟有可能有不同，另外，由於網站的業務不同，會有不同的專業技術的需求，這篇blog更多的是從架構的角度來講解演變的過程，當然，其中還有很多的技術也未在此提及，像資料庫集群、數據挖掘、搜索等，但在真實的演變過程中還會藉助像提升硬體配置、網路環境、改造操作系統、CDN鏡像等來支撐更大的流量，因此在真實的發展過程中還會有很多的不同，另外一個大型網站要做到的遠遠不僅僅上面這些，還有像安全、運維、運營、服務、存儲等，要做好一個大型的網站真的很不容易
Ⅳ 什麼是分布式架構
分布式架構是 分布式計算技術的應用和工具，目前成熟的技術包括J2EE, CORBA和.NET(DCOM)。
一、分布式計算技術的形成
CORBA (Common Object Request Broker Architecture) 是在1992年由OMG(Open Management Group) 組織提出的。那時的分布式應用環境都採用Client/Server架構，CORBA的應用很大程度的提高了分布式應用軟體的開發效率。
當時的另一種分布式系統開發工具是Microsoft的DCOM(Distributed Common Object Model)。Microsoft為了使在Windows平台上開發的各種應用軟體產品的功能能夠在運行時(Runtime)相互調用(比如在Microsoft Word中直接編輯Excel文件)，實現了OLE(Linked and Embedded Object)技術，後來這個技術衍生為COM(Common Object Model)。
隨著Internet的普及和網路服務(Web Services)的廣泛應用, Browser/Server架構的模式逐漸體現出它的優勢。 於是，Sun公司在其Java技術的基礎上推出了應用於B/S架構的J2EE的開發和應用平台;Microsoft也在其DCOM技術的基礎上推出了主要面向B/S應用的.NET開發和應用平台。
二、使用的協議
.NET中涵蓋的DCOM技術和CORBA一樣，在網路傳輸層都採用TCP/IP協議;也都有自己的IDL規范。所不同的是，在TCP/IP之上，CORBA採用GIOP/IIOP協議，所有CORBA伺服器以IIOP通信，形成了ORB軟體通道;J2EE的RMI曾經採用獨立的通信協議，目前已經改為RMI/IIOP，體現了J2EE的開放性;DCOM也有自己的通信協議(TCP在135埠的服務)，但微軟沒有公開這個協議的規范;同樣，CORBA的IDL採用類C++的定義，是公開的規范;DCOM的IDL的文件雖然是文本形式的，微軟沒有正式公布它的規范，在使用中，.NET的IDL是由開發工具生成的。
三、應用的環境
關於.NET，比爾蓋茨這樣說:「簡單地說，.NET是以微軟的各種產品為開發工具和應用平台， 實現基於XML的網路服務。」由此也可以看出，.NET在Microsoft的世界裡功能強大，但對於Unix和Linux這些在伺服器市場佔主要份額的系統，.NET顯得束手無策。
因此，J2EE顯示了它跨平台的優勢，為網路服務商提供了很好的面向前端(front-end)的開發和應用平台, 隨著網路服務進一步廣泛應用和服務集成度的提高, 在網路服務提供商的後台會形成越來越龐大的分布式計算環境, CORBA模塊結構更適合後台(back-end)的多種服務, 例如網路服務的計費程序等. 因此可以看出, J2EE和CORBA技術在網路服務(Web Services)這片藍天下, 各自有自己的海洋和陸地。如果在前端(front-end)使用了.NET開發平台，那麼在後端(back-end)的分布式結構中，DCOM就是理想的選擇。
J2EE是純Java技術，很多測試顯示RMI(Java)伺服器的響應速度遠遠低於非Java的CORBA伺服器。因此，在一些對數據處理速度和響應時間要求較高的系統開發中，要對RMI和CORBA的性能進行測試對比後再做選擇。
四、應用軟體的開發和維護
從應用軟體的開發過程的角度看, J2EE是完全開放式的平台, 體現為既面向設計人員, 也面向開發人員的規范; CORBA也是一種規范, 但更多體現為中間產品, CORBA產品的提供商才是這種規范的真正執行者, 對應用開發的程序員而言, 只要了解IDL語言的規范, 不必詳細知道ORB/GIOP/IIOP的協議細節。.NET作為Microsoft在網路環境的主打, 體現為一系列產品化的開發工具, 比如C#, C++, 等。這些開發工具是直接針對應用開發人員的。其實Sun公司提供的J2EE也是由許多軟體包(應用API)來面對開發人員的。
從軟體開發成本與周期以及軟體的維護角度看，J2EE比CORBA有以上優勢。
五、應用前景
對於分布式計算技術的架構，不能絕對地說哪一個更好，只能說哪一個更合適。針對不同的軟體項目需求，具體分析才是明智的選擇。
從宏觀市場看，CORBA產品的銷售並沒有想像那樣給CORBA產品提供商帶來可觀的利潤;而J2EE的呼聲也高於.NET; 隨著J2EE中RMI/IIOP與CORBA介面的完善，再加上開發費用的考慮和使用的方便性，J2EE一攬子開放的環境會是人們首先考慮的選擇;但CORBA標準的強壯的兼容性，也使這種技術在大型系統開發中會佔有一席之地。
Ⅵ 什麼是分布式系統架構
分布式系統架構簡單的說是運行在多個處理器上的軟體構架設計。
分布式系統是建立在網路之上的軟體系統。正是因為軟體的特性，所以分布式系統具有高度的內聚性和透明性。
網路和分布式系統之間的區別更多的在於高層軟體（特別是操作系統），而不是硬體。內聚性是指每一個資料庫分布節點高度自治，有本地的資料庫管理系統。
架構，又名軟體架構，是有關軟體整體結構與組件的抽象描述，用於指導大型軟體系統各個方面的設計。架構描述語言（ADL）用於描述軟體的體系架構。