分布式是大型网站的必经之路，也是架构师的必备技能，掌握好分布式非常重要，下面我就全面来详解分布式@mikechen
分布式方案
分布式解决方案是指通过多台计算机共同协作来完成任务，以提高系统的性能、可扩展性、和可靠性。
分布式服务
分布式解决方案是指通过多台计算机共同协作来完成任务，以提高系统的性能、可扩展性和可靠性。
比如：最经典的就是大家熟知的“微服务架构”，就是将单一应用程序划分为多个小的、独立的服务、这些服务就是分布式服务。
分布式微服务则是：将这些服务分布在多个节点、或服务器上，通过网络进行通信、和协作。
如下图所示：
将应用拆分为多个独立的微服务，每个微服务实现特定的业务功能，如：用户管理、订单处理、支付、物流、积分…等。
每个微服务都是独立的，可以单独开发、部署和升级，不影响其他服务。
而且，不同的微服务可以使用不同的技术栈，适应不同的业务需求。
通过这种分布式服务的方式，可以极大拓展整个应用架构的性能。
分布式存储
分布式存储是指将数据分散存储在多台计算机上，通过协调、和管理这些数据，实现高可用性、高可靠性、和高扩展性。
常见的分布式存储系统，包括：HDFS（Hadoop Distributed File System）、Ceph…….等等。
HDFS
HDFS是Hadoop生态系统的核心组件，用于分布式存储、和处理大规模数据集。
适用于大规模数据处理和分析，特别是与Hadoop生态系统集成的场景，如：批处理、数据存档、和备份…等。
特点：
- 架构：主从架构，由NameNode管理元数据，DataNode存储实际数据。
- 性能：其高吞吐量和数据冗余特点，使其在处理大文件和大数据量时表现优异。
- 数据分片：将文件划分为多个块（block），每个块存储在不同的DataNode上。
- 数据复制：每个块有多个副本，存储在不同的DataNode上，提高数据可靠性。
- 应用：广泛用于大数据处理和分析，如Hadoop MapReduce、Spark等。
Ceph
Ceph 是一个开源的分布式存储系统，旨在提供高性能、高可用性、和高可靠性的统一存储解决方案。
Ceph 支持对象存储、块存储、和文件存储，广泛应用于云计算平台、和大规模数据存储环境中。
特点：
- 架构：对等网络架构，由Monitor节点管理集群状态，OSD节点存储数据。
- 数据分片与复制：通过CRUSH算法进行数据分片和复制，确保数据分布和冗余。
- 一致性：使用Paxos算法保证元数据的一致性。
- 应用：适用于对象存储、块存储和文件存储。
分布式缓存
分布式缓存：是将数据分布存储在多个独立的缓存节点上，以实现高效的数据存取，它通过分散缓存负载来提高系统的可扩展性、和容错能力。
分布式缓存，典型的解决方案有：Redis、Memcached……等。
Memcached：
简单易用，轻量级。
基于内存存储，速度快。
采用一致性哈希算法实现分布式存储。
适用场景：适用于对速度要求高但数据不需要持久化的场景，如：会话管理、临时数据缓存等。
Redis：
支持多种数据结构（比如：字符串、列表、集合、有序集合、哈希…等）。
数据持久化（RDB快照和AOF日志）。
丰富的功能（事务、发布/订阅、Lua脚本等）。
支持主从复制和哨兵机制，实现高可用性。
适用场景：适用于需要丰富数据结构、高可用性和持久化的数据缓存场景，如实时统计、排行榜、消息队列等。
分布式雪崩场景
分布式缓存，除了上面提到的，很多也需要考虑到：雪崩、击穿…等场景。
分布式缓存雪崩是指缓存系统在短时间内大量缓存失效、或不可用，导致大量请求直接打到后端数据库、或存储系统。
如下图所示：
这个时候，很容易引发系统负载骤增，甚至可能导致系统崩溃。
具体策略，包含：
缓存失效时间随机化：在设置缓存失效时间时，添加一定的随机值，避免大量缓存同时失效。
缓存预热：在系统启动或重启时，提前加载热点数据到缓存中，避免缓存未命中导致的数据库请求激增。
请求限流：对数据库或后端服务进行限流，控制突发流量，避免瞬间的大量请求直接打到数据库。
多级缓存：使用本地缓存、和分布式缓存相结合的多级缓存架构，本地缓存可以使用，比如： Guava Cache …等库。
分布式锁
利用分布式缓存的特性，还可以实现分布式环境中的锁机制，保证并发操作的一致性。
在分布式环境中，由于多个节点可能同时请求锁，所以需要分布式锁来保证资源。
如下图所示：
由于节点间的通信可能存在延迟、和不可靠性，因此分布式锁的实现要解决如下关键问题：
1. 锁的唯一性
分布式锁需要确保同一时刻只有一个客户端能够获取到锁，以避免多个客户端同时修改共享资源而引发的并发问题。
2. 锁的有效性和过期处理
分布式锁需要考虑锁的有效期，避免锁长时间占用而不释放，导致资源无法被其他客户端访问。
3. 锁的释放
分布式锁的释放机制需要确保在锁不再需要时能够及时释放，以允许其他客户端获取锁。
4. 锁的高可用和故障处理
在分布式系统中，需要考虑锁服务的高可用性和故障处理能力，确保即使在节点故障或网络分区等情况下，锁仍能正常工作。
目前分布式锁的实现，Redis比较多，主要使用Redis的原子操作实现分布式锁，主要通过SETNX（SET if Not eXists）命令、和EXPIRE命令实现。
分布式事务
分布式事务也是分布式场景，经常遇到的一个问题。
比如：在分布式系统中，可能涉及多个独立的数据库、或服务，如下图所示：
当一个业务操作涉及多个数据存储、或服务时，需要保证这些操作的一致性，即要么所有操作都成功，要么所有操作都失败（原子性）。
分布式系统中，任何一个节点、或服务的故障，都可能导致某些事务只部分执行，或者出现数据丢失。
分布式事务管理可以确保即使在节点故障、或网络分区的情况下，也能够维持数据的一致性和系统的稳定性。
可以选择适当的分布式事务实现方式，比如：两阶段提交（2PC）、三阶段提交、基于补偿事务的模式..等。
陈睿mikechen
10年+大厂架构经验，资深技术专家，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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