开发者学堂课程【高校精品课-西安交通大学-数据库理论与技术：第三课】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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第三课（一）
内容介绍：
一、 背景
二、 阶段一：单机阶段
三、 阶段二：应用服务器和数据库服务器分离
四、 阶段三：应用服务器集群
五、 阶段四：数据库压力变大，数据库读写分离
六、 阶段五：使用搜索引擎缓解读库的压力
七、 阶段六：引入缓存机制缓解数据库的压力
八、 阶段七：数据库垂直/水平拆分
九、 阶段八：应用的拆分
十、 分布式系统的意义
十一、分布式系统的优势
十二、主流的分布式架构：SOA 架构
十三、主流的分布式架构：ESB（企业服务总线）
十四、SOA 所要解决的核心问题
十五、主流的分布式架构：微服务（MicroServives）架构
十六、微服务的特征
十七、SOA 和微服务架构的差别
十八、分布式架构的理论基础
一、 背景
随着社会发展，技术进步，早期的基础架构都属于集中式，既主机架构或者大型机架构，是高度集中的。
有几个问题：1、成本非常高，既价格很高，2、维护困难。
当年 APN 的主机，在80年时，主机4381，一个电缆5000块。主机时价格很高，IBN 与大学合作项目，给国内几所大学送几所大迎机，大迎机标称六千万人民币。主机可25万人同时连接，而且很稳定，可十年从来不档期，一直运行，一秒钟都不档期。银行后台使用这种系统，系统非常稳固，价格非常高。维护变得不在主流，取而代之是分布架构，现在的主机为分布式架构，从集中式到分布式架构，经历几个阶段，了解各个阶段的架构，才能理解分布式架构的一些特点。
大型主机，从一开始，成熟的大型网站并非是一开始就设计非常好，也并不是一开始就具备高性能，高并发，高可用，高安全性等的特性，实际是发展当中逐步演化的。假设网站一开始非常简单，非常简陋，逐步发展，发展就是随着用户数量增加，业务数量增加，功能扩展，架构不断完善，不断发展。
针对不同特征的系统，各系统的侧重点不同，比如：
淘宝这类电商网站，京东，淘宝，天猫，拼多多。解决问题，首先是商品的搜索，商品的陈列。人家的目的一般是购物，买东西。要搜索很方便，假设要买的东西很容易找到，分享找不到就不买；买了后下单领东西，另外还有支付的问题。淘宝能成功，解决支付问题既使用支付宝。买家卖家一开始支付就是大问题，在网上买东西，把钱先付，买家不放心，担心给了钱不给东西；卖家如果没有收到钱，拿东西给客户担心不给钱，卖家也不放心。钱就先收在支付宝，买家卖家都放心，解决了信任问题。
腾讯属于社交类网站，微信这类。解决数亿级别用户的实时消息传递。因在微信朋友群里发东西，发各种信息，该量非常大，每个人的量不大，但中国几亿人十几亿人，几亿或者十几亿网民，这数量实时传递。
百度类是搜索引擎，海量数据的搜索既解决问题。
因此每一个业务都有不同的系统架构。这就是一个大背景。
下面给出一个网站架构的大概演变过程。
假设需要搭建一个简单的电商系统，从系统中看系统的架构演变过程。
接下来的演示模型，系统主要关注数据量、访问量的提升。网站结构的变化，而不关注具体业务的功能点。网站有业务功能点不关注，关注数据量、业务量上来后，架构怎么适应。
这个过程是为了让大家了解网站演讲过程中的一些问题和应对策略。
假定系统网站具备一下功能：
1、 用户模块：用户的注册，登录和用户的管理。
2、 商品模块：商品的展示。
3、 交易模块：创建交易和支付。
既三个主要功能模块。
二、阶段一：单机阶段
最早，最简单阶段：单机阶段。
单机阶段：网站的初期，互联网发展早期，很简陋，只有一台机器，数据库、应用、所有的东西都放在这台机器上。既像刚创业，一两个刚毕业大学生，自己弄机器，建网站，开始做生意，创业。
特点：单台服务器上运行所有的程序、软件，所有的软件都部署在一台机上，就完成一个简单系统的搭建，这个阶段追求的是效率，不快。因这个最简单，弄一台机器，电脑城里传一个或者买一个品牌机，然后安装软件，系统就建立起来。这是最简单的。
三、阶段二：应用服务器和数据库服务器分离
业务量一上来，机器就出现故障。因数据库，程序都在上面，一台机器根本运行不了。网站上线，访问量上升，服务器负载不断提升，需要在服务器还没有超载时做好规划，提升网站的负载能力。
假若此时没办法在代码层面进行优化提高，那么在单台机器的性能遇到瓶颈的时候，增加机器是一个比较简单的方式。因为这时是提升两种，一种机器本身的升级，既原来买的机器不够，换台更大更贵的机器，用内存更多，硬盘更多。但这种总有天花板，体积工号都会限制，必须横向，一台机器不够，就两台。增加机器是一个比较简单好用的方式，投入产出比比较高。
这个阶段增加机器的主要目的是将web服务器和数据库服务器拆分开来，这样做的话不仅提高了单机的负载能力，也提高了整个系统的容灾能力。好处对容灾能力提升，单台机器有个问题，机器一旦坏掉或者出故障，就什么都没有。
架构图如下：
模块，商品模块，交易模块，都放于外部应用容器中。底下是数据库。这是已经将数据库与应用服务器拆分开，既应用服务器与数据服务器分离，互不影响。减少了网站宕机的风险，此阶段开始关注到应用服务器的管理。
四、阶段三：应用服务器集群
这个阶段，访问量还在不断增加，假设创业做得好，业务还在不断增加，这种互联网增加的规律与传统企业不一样，传统企业也有可能爆发性，但互联网的爆发性速度更快，因在于其的时空界限消失。假设开一个网站，流量好，吸引人，就很受欢迎，访问量不断增加，单台服务器无法满足要求。
假定数据服务器还没有遇到性能问题，那可以通过增加应用服务器来将应用服务器集群化，这样就将用户请求分流到各个服务器中，达到继续提升负载能力的目的。
此时应用服务器间是互相独立的，之间没有直接交互，而是依赖数据服务器提供服务，相当于将其想象成为一个大厅，原本一个大厅，现作出两个大厅，当用户进入，也进入不同大厅，但方法可以有很多种，按区域划分，也可能按专业，假设电商当中，这类商品位于这区域，另一商品位于另一区域，有许多种分类方法。将负载分散开，但数据库后台还是一个。
这阶段的问题：
l 用户请求交由谁转发到具体的服务器上既负载均衡的问题。（谁来服务负载均衡）
l 用户每次访问到的服务器不一样，这时 session，中间的问题如何共享。
此时架构又要变化：
进入时，先有负载均衡器或者负载服务器，相当于接待站，根据情况分配。综合考虑，负载轻重，一般原则安排到负载轻的地方。
l 负载均衡又分为软负载和硬负载。
l 软负载，，可以选择反向代理 Nginx、Apache 服务器等
l 硬负载可以选择 F5等。
l Session 共享问题可以通过配置 tomcat 既外部容器的 session 共享解决。
五、阶段四：数据库压力变大，数据库读写分离
数据库压力越来越大，前端东西越来越多。后端数据库实现读写分离，既将读写分开。
l 架构演变到上面阶段，并非终点。
l 通过上面的设计，应用层的性能被拉上来了，但数据库的负载也逐步增大，那么，如何去提高数据库层面的负载或者性能。
l 有了前面的设计思路以后，自然会想到通过增加服务器来提高性能。
l 数据库也是集群，假设将数据库一分为二，然后对于数据库的请求，分别放在两台数据库服务器上，那必定会造成数据库数据不统一的问题。
以上为分布式数据库，有些分布式数据库是因为一台数据库满足不了要求，就使用两台，以此类推。多台后，数据分开后带来的最大问题：1、数据的一致性问题。因为重复存，假设数据在每个服务器上都存有，访问方便，但有个问题。更新，假设有三台服务器，三个副本，更新时三台都要更新，有的更新，有的没有，就会使访问不一致。会使内容不一致，就会产生差异，从而产生问题。既数据库数据的不统一，不一致。
l 所以首先考虑读写分离。数据不一致，主要是由写操作引起。因
写操作导致数据变化，多个副本时，所以该架构叫做读写分离。
读写分离的基本思路：
有的数据库做写，或者一部分数据只有一个一般一写多读。该数据有一个主服务器，只能由主服务写，其他只能去读。另一种架构：一台服务器管理数据更新或者修改的问题，读放置其他服务器，但有很多应用只是读。假设商品的查，一般只读不改。商品的商家可能修改，或者有些应用在后台修改，假设商品新上架，或者商品下架，造成商品目录修改。作为一般的用户只是观看，读的一般比改得多，往往就会一写多读。一台服务器负责写，可能带十台更多的。这种架构在云原生中就是一种基本架构，后面会有讲解。读写分离架构设计的变化带来如下问题：
主从数据库之间的数据需要同步。mysql 有主从结构，有 master-slave 就一个主带若干个从，主负责写，从负责读。
应用根据业务需求进行数据源的选择。应用可能选择不同数据源，这时可采用第三方数据库中间件来解决这个问题。
六、阶段五：使用搜索引擎缓解读库的压力
l 数据库往往有些查找是模糊查找，特别像商品搜索，买东西的人并不是精确知道自己要什么，只知道大概。所以进行搜索时，在数据库中越模糊的搜索，造成的查询很难提升。因查询当中条件写得不好，条件模糊，很难精准定位一个数据。只能查找到一推东西。这就有问题。这时在电商网站搜索是核心功能，即使是做读写分离，这个问题还是无法解决。
l 因此一般引入搜索引擎，搜索引擎能按照内容进行索引，既跟搜索网站一样，只不过现位于电商网站。搜索引擎也有垂直搜索引擎，专门帮助搜索商品，既创业的。大的搜索引擎，综合的搜索引擎被市场占完，国内百度，国外谷歌。搜索当中有细分的领域，当然也有针对不同需求，有的专门找工作，找科研成果，找各种各样的需求，就会进行搜索。这也会带来问题，索引怎么维护，索引的构建，数据同步等，就会带来一系列问题。
