一、提高架构的性能

1.缓存系统：

前端：浏览器、网络，后端：服务、数据库、文件系统、硬盘和 CPU，全都有缓存，访问能力提高最有效手段。分布式系统下，需要的是一个缓存集群， Proxy 来做缓存的分片和路由。

2.负载均衡系统：水平扩展关键技术。多台机器来共同分担一部分流量请求。

3.异步调用：消息队列做排队处理，前端的请求的峰值给“削平”了，而后端通过自己能够处理的速度来处理请求。增加系统的吞吐量，但是实时性就差很多了。同时，还会引入消息丢失的问题，所以要对消息做持久化，这会造成“有状态”的结点，从而增加了服务调度的难度。

4.数据分区和数据镜像。

数据分区：按一定的方式分成多个区（比如通过地理位置），不同的数据区来分担不同区的流量。需要路由中间件，跨库的 Join 和事务非常复杂。

数据镜像：镜像成多份一样的数据，不需路由中间件。任意结点上进行读写，内部会自行同步。然而，最大的问题就是一致性问题。

初期，读写分离的数据镜像方式，后期，分库分表的方式。

二、提高架构的稳定性

接下来，咱们来看看提高系统系统稳定性的一些常用技术。

服务拆分：可隔离故障和重用服务模块。会引入服务调用间的依赖问题。

服务冗余：除单点故障，并支持服务的弹性伸缩，以及故障迁移。对于有状态的服务来说，带来了更高的复杂性。弹性伸缩时，考虑数据的复制或是重新分片，迁移时要迁移数据到其它机器上。

限流降级：扛不住时，限流或者降级，停掉一部分服务，或是拒绝一部分用户。

高可用架构，冗余架构的角度来保障可用性。比如，多租户隔离，灾备多活，可复制保持一致性的集群。避免单点故障。

高可用运维：指的是 DevOps 中的 CI（持续集成）/CD（持续部署）。一条很流畅的软件发布管线（自动化测试，相应的灰度发布，线上系统的自动化控制。宕机事件的时长最短。

三、分布式系统的关键技术

整体架构监控：对三层系统（应用层、中间件层、基础层）

资源调度管理。应用层的自动化运维需要基础层的调度支持，也就是云计算 IaaS 层的计算、存储、网络等资源调度、隔离和管理。

流量控制。负载均衡、服务路由、熔断、降级、限流等和流量相关的调度都会在这里，包括灰度发布之类的功能也在这里。

服务治理：服务拆分、服务调用、服务发现，服务依赖，服务的关键度定义…把服务间的依赖关系、服务调用链，以及关键的服务给梳理出来，进行性能和可用性方面的管理。

架构软件管理：服务之间有依赖，而且有兼容性问题，所以，整体服务所形成的架构需要有架构版本管理、整体架构的生命周期管理，以及对服务的编排、聚合、事务处理等服务调度功能。

DevOps。分布式系统可以更为快速地更新服务，但是对于服务的测试和部署都会是挑战。所以，还需要 DevOps 的全流程，其中包括环境构建、持续集成、持续部署等。

自动化运维。有了 DevOps 后，我们就可以对服务进行自动伸缩、故障迁移、配置管理、状态管理等一系列的自动化运维技术了。

Docker 把软件和其运行的环境打成一个包，轻量级地启动和运行。在运行过程中，软件变成了服务可能会改变现有的环境。但是重启 Docker 的时候，环境又会变成初始化状态。

可利用 Docker 把软件在不同的机器上进行部署、调度和管理。

四、分布式系统五个关键技术

全栈系统监控；

服务 / 资源调度；

流量调度；

状态 / 数据调度；

开发和运维的自动化（前四项都做到了，才可能实现）

小结

分布式系统需要干的两件事：一是提高吞吐量，二是为了提高稳定性。需要通过哪些技术来实现。