今天问关于老师分布式的概念和高并发的理解，之前由于自己的粗心马虎，一直将这两个概念没搞清楚，刚好今早看到一篇互联网分层架构的本质，觉得讲的十分好，让自己清晰了很多抽象概念。转载分享以待以后学习。
互联网分层架构的本质
上图是一个典型的互联网分层架构：
- **客户端层：**典型调用方是browser或者APP
- 站点应用层：实现核心业务逻辑，从下游获取数据，对上游返回html或者json
- **数据-缓存层：**加速访问存储
- 数据-数据库层：固化数据存储
如果实施了服务化，这个分层架构图可能是这样：
中间多了一个服务层。
同一个层次的内部，例如端上的APP，以及web-server，也都有进行MVC分层：
- view层：展现
- control层：逻辑
- model层：数据
可以看到，每个工程师骨子里，都潜移默化的实施着分层架构。
那么，互联网分层架构的本质究竟是什么呢？
如果我们仔细思考会发现，不管是跨进程的分层架构，还是进程内的MVC分层，都是一个“数据移动”，然后“被处理”和“被呈现”的过程，归根结底一句话：互联网分层架构，是一个数据移动，处理，呈现的过程，其中数据移动是整个过程的核心。
如上图所示：
数据处理和呈现要CPU计算，CPU是固定不动的：
- db/service/web-server都部署在固定的集群上
- 端上，不管是browser还是APP，也有固定的CPU处理
数据是移动的：
- 跨进程移动：数据从数据库和缓存里，转移到service层，到web-server层，到client层
- 同进程移动：数据从model层，转移到control层，转移到view层
数据要移动，所以有两个东西很重要：
- 数据传输的格式
- 数据在各层次的形态
先看数据传输的格式，即协议很重要：
- service与db/cache之间，二进制协议/文本协议是数据传输的载体
- web-server与service之间，RPC的二进制协议是数据传输的载体
- client和web-server之间，http协议是数据传输的载体
再看数据在各层次的形态，以用户数据为例：
- db层，数据是以**“行”为单位**存在的row(uid, name, age)
- cache层，数据是以kv的形式存在的kv(uid -> User)
- service层，会把row或者kv转化为对程序友好的User对象
- web-server层，会把对程序友好的User对象转化为对http友好的json对象
- client层：最终端上拿到的是json对象
结论：互联网分层架构的本质，是数据的移动。
为什么要说这个，这将会引出“分层架构演进”的核心原则与方法：
- 让上游更高效的获取与处理数据，复用
- 让下游能屏蔽数据的获取细节，封装
总结
- 互联网分层架构的本质，是数据的移动
- 互联网分层架构中，数据的传输格式（协议）与数据在各层次的形态很重要
- 互联网分层架构演进的核心原则与方法：封装与复用
分布式架构的演进
什么是分布式架构
分布式系统（distributed system） 是建立在网络之上的软件系统。
内聚性：是指每一个数据库分布节点高度自治，有本地的数据库管理系统。
透明性：是指每一个数据库分布节点对用户的应用来说都是透明的，看不出是本地还是远程。
在一个分布式系统中，一组独立的计算机展现给用户的是一个统一的整体，就好像是一个系统似的。
分布式系统作为一个整体对用户提供服务，而整个系统的内部的协作对用户来说是透明的，用户就像是指使用一个mysql 一样。
如：分布式mysql中间件 mycat ,来处理大并发大数据量的构架。
分布式架构的应用
分布式文件系统
例如：出名的有 Hadoop 的 HDFS, 还有 google的 GFS , 淘宝的 TFS 等；
分布式缓存系统
例如：memcache , hbase, mongdb 等；
分布式数据库
例如：mysql, mariadb, postgreSql 等；