1、常见的分布式基础架构组件
- 分布式服务化框架，业界开源产品比如 Dubbo、Spring Cloud 这样的框架；
- 分布式缓存及框架，业界如 Redis、Memcached，框架如 Codis 和 Redis Cluster；
- 数据库及分布式数据库框架，这两者是密不可分的，数据库如 MySQL、MariaDB 等，中间件如淘宝 TDDL（现在叫 DRDS）、Sharding-JDBC 等。当前非常火热的 TiDB，就直接实现了分布式数据库的功能，不再额外选择中间件框架；
- 分布式的消息中间件，业界如 Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ 以及 RocketMQ 等；
- 前端接入层部分，如四层负载 LVS，七层负载 Nginx 或 Apache，再比如硬件负载 F5 等。
上面是几类主要的基础架构组件，为了便于理解以开源产品举例。但在实际场景中，很多公司为了满足业务上的个性化需求，会自己研发一些基础组件，比如服务化框架、消息中间件等，这个情况在有一定技术实力的公司里比较常见。不过大部分情况下，会基于这些开源产品做一些封装或局部的改造，以适应我们的业务。
2、基础架构组件的选型问题
大概都会遇到同样的问题，是自研还是选择开源产品？有这么多的开源产品到底该选哪一个？
从单纯的技术选型上来看，选择什么语言并没有严格的标准。而且在技术团队中，也应该鼓励技术多样性和尝试新技术。不过这里要有个度，假设没有统一标准的约束会带来什么问题。
1.开发层面
业务开发同学将大量的精力投入到基础组件和开源产品的研究、研发以及规模化之后的运维上，再加上产品形态的不统一，导致需要在技术层面的协作上做大量适配工作，而且经验还无法互通。
好不容易在一个产品上摸索了很长时间，踩了很多坑，积累了宝贵的经验，结果发现另外一个产品也要经历同样的一个过程，积累的经验依然不能互通和传递。
2.运维层面
当我们考虑建设一个统一的效率和稳定体系时，发现基础组件不统一，这个时候就需要做大量的针对不同组件的适配工作。
比如我们要在发布系统中做服务上下线处理，就要针对多个微服务化框架做适配。再举个稳定性上全链路跟踪的例子，为了在分布式复杂调用场景下的链路跟踪和问题定位，我们会在服务化框架中统一做打点功能，这样才不需要侵入业务逻辑。
就这样一个工作，如果服务化框架不统一，就需要到每个框架里都去开发一遍。不过现实中遇到的实际问题是，整个链路就是会有这样那样的情况而串联不起来。
同时还会出现维护投入不足，那就必然导致故障频发等一系列问题，团队内部也会因为问题定位不清楚而形成扯皮推诿的不良氛围。
所以，这个时候我们需要做的，就是对基础架构有统一的规划和建设。原则上，每种基础组件只允许一种选型，至少就能满足 90% 甚至更多的应用场景。
3、基础架构的服务化
对基础架构组件做了统一标准之后，下一步要做的就是服务化。因为这些组件都只提供了简单的维护功能，还有很多都是命令行层面的维护，这时要做的就是把这些组件提供的维护 API 进行封装，以提供更加便捷的运维能力。
以 Redis 缓存为例。
- 创建和容量申请；
- 容量的扩容和缩容，新增分片的服务发现及访问路由配置；
- 运行指标监控，如 QPS、TPS、存储数据数量等等；
- 主备切换能力等等。
以上这些，假设都依赖 Redis 提供的原生能力来做，基本是不可维护的。所以必须要基于这些原生能力进行封装，结合运维场景，将能力服务化，这样就大大提升了使用方的便利性。
要做的事情，可以归纳为两步：第一步是基础架构标准化，第二步是基础架构服务化。
运维必须要有意识去做的两件事情。
- 参与制定基础架构标准，并强势地约束。在这里运维作为线上稳定的 Owner，发挥约束作用有可能会比业务架构师这样的角色更为有效。另外，由于历史原因或其他种种因素造成的已有架构标准不统一的问题，是需要开发和运维共同合作去改造的。这里面如何保持良好的协作，制定统一的路线图也是非常重要的。所以这里强制约束是一方面，同时也要提供工具化的手段来支持开发的改造，也就是下面这个动作。
- 基础架构的服务化平台开发，目标是平台自助化，让开发依赖平台的能力自助完成对基础组件的需求，而不是依赖运维的人。这个事情是驱动运维转型和改进的动力，也是运维能够深入了解架构组件细节的有效途径。同时，要注意到，如果不朝着服务化方向发展，运维将始终被拖累在这些基础组件的运维操作上。
