分布式架构的发展演进

负载均衡算法

1. 轮询
2. 加权轮询
3. 随机算法
4. 最小连接数
5. hash 根据客户端ip计算出hash值，hash%2取模来决定分发目标

数据库演变

1. 数据库性能提升

• 数据库如何同步
• 数据源如何路由

1.1 方案1: 引入搜索引擎：

• 提高检索速度
• 减轻读数据库的压力
• lucence，solr，elk
• 索引构建：
  基于原始数据构建索引
  全量构建->第一次构建
  增量构建->增量同步
  非实时(异步/定时任务)、实时

1.2 方案2：缓存

• 缓存: 为了降低低速设备和高速设备间的差异。
• Nosql存储或其他存储方式
  Nosql：hbase、mongoDB、Redis....
  其他缓存：浏览器缓存、应用缓存、db缓存、cpu缓存，文件存储,etc

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2.分布式数据库

2.1 事务的作用？

2.2 分布式数据库:

通过分库分表实现数据库拆分：
根据服务特性（业务量、类型etc）分别配置数据库性能

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应用的演变

传统单应用的问题：

1. 部署和维护困难
2. 业务耦合度很高
3. 性能瓶颈
4. 测试

1. 应用根据功能模块拆分：

1.1 如：会员服务、交易服务、商品服务

RPC在分布式中的作用？

1.2 服务分块

优势:

• 专人维护专门服务
• 根据不同的吞吐量要求，做针对性的扩容

劣势：

• 运维成本增高
• 团队人员增多

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高可用方案

1. 单点故障

1.1 多机房部署

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监控

1. 链路监控

• zipkin
• traceID

2.硬件监控
cpu、内架构存、磁盘

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架构的发展过程

1. SOA-ESB

• 客户端1、客户端2....
• ESB:
  服务的通信、发现
  协议转化
  安全
  限流
• 服务端集群

2. 微服务
注册中心：eureka、zookeeper、consoul

3. 容器+k8s调度

4. serviceMesh（服务网格）
sidecar解决了：服务熔断、调用、发现，负载均衡