1.分布式改造必须先解决以下几个问题：
第一，应用需要微服务化。即将大量粗粒度的应用逻辑拆小做服务化改造
第二，必须先建立分布式服务框架。必须具备分布式配置系统、分布式RPC框架、异步消息系统、分布式数据层、分布式文件系统、服务的发现、注册和管理。
第三，必须解决状态一致性问题。
2.典型的分布式架构
横向扩展，主要用来解决应用架构上的容量问题。由于单台服务器能支撑的服务能力始终是有限的，所以我们在架构上就必须做到能够支持横向服务能力的扩展。
纵向扩展，主要解决业务的扩展问题。当业务不断扩展时，业务逻辑的复杂度也会不断上升，所以在架构上要能根据功能的划分进行纵向层次的划分。
3.分布式中间件
首先要有一个统一的负载均衡系统(LB/LVS)帮助平均分配外部请求的流量，将这些流量分配到后端的多台机器上。
请求达到服务层，就需要解决服务之间的系统调用。包括同步调度的分布式RPC框架、异步调度的分布式消息框架、解决静态配置信息的分布式配置框架。
请求到达数据层。需要解决以下问题：第一，屏蔽不同数据库的差异性，使底层数据库的切换不影响上次应用代码。第二，屏蔽应用层代码对数据分布的感知，使对数据的分区或分片不会影响应用代码的编写。
4.分布式配置框架
拉取模式和推送模式。
一般而言，如果对配置下发延时率比较敏感而且Client数据不是太大(千级别)时，推荐推送模式；
而当Client数据在万级别以上时推荐使用拉取模式。
5.分布式RPC框架
服务注册
服务发现
服务调度和负载均衡
统一的SDK封装：服务框架需要提供一个统一的客户端和服务端的标准接口规范，这样可以减少业务开发的重复工作量。例如SDK会统一封装通信协议、失败重试以及封装一些隐式参数传递(trace信息)。
Java通过提供一个统一的jar包，封装了服务发布和调用的接口，业务层只需要做些简单的配置就能方便调用服务。
6.分布式消息框架
开源的RocketMQ、Kafka等
异步解耦：可以分开调用者和被调用者的处理逻辑，降低系统耦合，解决处理员之间的差异、数据结构之间的差异以及生产消费和消费者的速度差异。
最终的致性：一致性要求不能丢消息，保证消费最终可达，如果最终不可达要反馈给发送方。
多消费端：一个消息是被多个订阅者消费是典型的一种应用场景，多消费端非常适合用在单一事情触发的场景中。
延时消息：典型的应用场景是比如预订一张电影票的订单产生后，用户在15分钟后仍然没有付款，那么系统会要求在15分钟后取消该订单，释放座位。
典型问题：
确认消息会否被消费(需要增加消费确认标识)
消息队列需要有容错能力(当某个消息失败后，可以恢复重新投递消息)
7.分布式数据层
主要解决数据的分库分表、主备切换以及读写分离等问题。
读写分离要注意读写一致性的问题。
8.分布式文件系统
开源的TFS、FastDFS、GFS等,它们主要解决的是数据的高可用性和高性能问题。
9.应用的服务化改造
应用分层设计
通常从垂直方向划分应用，分成服务层、业务逻辑层和数据层，每一层尽量做到解耦：上层依赖下层，而下层不要反向依赖上层。
应用分层最核心的目的是每个层都会封装一些信息、完成一些特定的功能需求，层与层之间通过接口交互，而且交互的数据是清晰和固定的，做到隔离和交互。
可以从以下两个方向判断分层是否合理。
第一，如果我要增加一些新需求或者修改某些需求时，是否能清楚地知道要到哪层去完成，换句话说，这些分层的职责是否清晰。
第二，如果每个层对我的接口不变，那么每个层内部的修改是否会导致其他层也发生修改，即每个层是否做到了收敛。
微服务化
是从水平划分的角度尽量把服务分得更细，每个业务只负责一个功能单元，这样可以把这些微服务组合成更大的功能模块。也就是有目的地拆小应用，形成单一职责从而提升系统可维护性、扩展性和开发效率。
10.分布式化遇到的典型问题
集群管理：例如Zookeeper的Leader选举
共享锁：通过使用Zookeeper实现
队列管理：同步队列和FIFO方式进行入队和出队操作
通过使用Zookeeper实现
11.典型的分布式集群设计思路
当前的分布式集群管理中通常由两种设计思路：一种是Master/Slaver模式；一种是无对等的设计思路。
12.总结
分布式应用需要解决的核心问题：
第一，纵向业务逻辑的分层拆分，要方便不同工种的程序开发人员的协作。例如前端和后端开发人员的协作效率。
第二，横向不同业务系统的拆分，例如商品和会员系统独立。
第三，系统的横向和纵向的拆分必须首先解决好系统之间的连接问题，而这些系统之间的如何连接就是分布式系统必须解决的问题。
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