2002年的时候，亚马逊就颁布了下面的架构规定：
• 所有团队的程序模块都要通过 Service Interface 方式将其数据与功能开放出来。
• 团队间程序模块的信息通信，都要通过这些接口。
• 除此之外没有其它的通信方式。其他形式一概不允许：不能直接链结别的程序（把其他团队的程序当作动态链接库来链接），不能直接读取其他团队的数据库，不能使用共享内存模式，不能使用别人模块的后门，等等。唯一允许的通信方式是调用 Service Interface。
• 任何技术都可以使用。比如：HTTP、CORBA、Pub/Sub、自定义的网络协议等。
• 所有的 Service Interface，毫无例外，都必须从骨子里到表面上设计成能对外界开放的。也就是说，团队必须做好规划与设计，以便未来把接口开放给全世界的程序员，没有任何例外。
• 不这样做的人会被炒鱿鱼。
这其实就是微服务和分布式的雏形，亚马逊的运维和管理实践非常值得借鉴：
• 分布式服务的架构需要分布式的团队架构。在亚马逊，一个服务由一个小团队（Two Pizza Team 不超过 16 个人，两张 Pizza 可以喂饱的团队）负责，从前端到数据，从需求分析到上线运维。这是良性的分工策略——按职责分工，而不是按技能分工。
• 分布式服务查错不容易。一旦出现比较严重的故障，需要整体查错。出现一个 S2 的故障，就可以看到每个团队的人都会上线。在工单系统里能看到，在故障发生的一开始，大家都在签到并自查自己的系统。如果没问题，也要在线待命（standby），等问题解决（我在《故障处理最佳实践：应对故障》一文中详细地讲过这个事）。
• 没有专职的测试人员，也没有专职的运维人员，开发人员做所有的事情。开发人员做所有事情的好处是——吃自己的狗粮（Eat Your Own Dog Food）。自己写的代码自己维护自己养，会让开发人员明白，写代码容易维护代码复杂。这样，开发人员在接需求、做设计、写代码、做工具时都会考虑到软件的长期维护性。
• 运维优先，崇尚简化和自动化。为了能够运维如此复杂的系统，亚马逊内部在运维上下了非常大的功夫。现在人们所说的 DevOps 这个事，亚马逊在 10 多年前就做到了。亚马逊最为强大的就是运维，拼命地对系统进行简化和自动化，让亚马逊做到了可以轻松运维拥有上千万台虚机的 AWS 云平台。
• 内部服务和外部服务一致。无论是从安全方面，还是接口设计方面，无论是从运维方面，还是故障处理的流程方面，亚马逊的内部系统都和外部系统一样对待。这样做的好处是，内部系统的服务随时都可以开放出来。而且，从第一天开始，服务提供方就有对外服务的能力。可以想象，以这样的标准运作的团队其能力会是什么样的。
分布式系统中需要注意的问题
问题一：异构系统的不标准问题
这主要表现在：
• 软件和应用不标准。
• 通讯协议不标准。
• 数据格式不标准。
• 开发和运维的过程和方法不标准。
问题二：系统架构中的服务依赖性问题
如果非关键业务被关键业务所依赖，会导致非关键业务变成一个关键业务。
服务依赖链中，出现“木桶短板效应”——整个 SLA 由最差的那个服务所决定。
问题三：故障发生的概率更大
在分布式系统中，因为使用的机器和服务会非常多，所以，故障发生的频率会比传统的单体应用更大。只不过，单体应用的故障影响面很大，而分布式系统中，虽然故障的影响面可以被隔离，但是因为机器和服务多，出故障的频率也会多。另一方面，因为管理复杂，而且没人知道整个架构中有什么，所以非常容易犯错误。
你会发现，对分布式系统架构的运维，简直就是一场噩梦。我们会慢慢地明白下面这些道理。
出现故障不可怕，故障恢复时间过长才可怕。
出现故障不可怕，故障影响面过大才可怕。
所谓“防火胜于救火”，我们还要考虑如何防火，这需要我们在设计或运维系统时都要为这些故障考虑，即所谓 Design for Failure。在设计时就要考虑如何减轻故障。如果无法避免，也要使用自动化的方式恢复故障，减少故障影响面。
因为当机器和服务数量越来越多时，你会发现，人类的缺陷就成为了瓶颈。这个缺陷就是人类无法对复杂的事情做到事无巨细的管理，只有机器自动化才能帮助人类。也就是，人管代码，代码管机器，人不管机器！
问题四：多层架构的运维复杂度更大
通常来说，我们可以把系统分成四层：基础层、平台层、应用层和接入层。
基础层就是我们的机器、网络和存储设备等。
平台层就是我们的中间件层，Tomcat、MySQL、Redis、Kafka 之类的软件。
应用层就是我们的业务软件，比如，各种功能的服务。
接入层就是接入用户请求的网关、负载均衡或是 CDN、DNS 这样的东西。
对于这四层，我们需要知道：
任何一层的问题都会导致整体的问题；
没有统一的视图和管理，导致运维被割裂开来，造成更大的复杂度。
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