姓名：刘甜 学号：17101223457
【嵌牛导读】：当有1000玩个用户访问你的网站时，不管那你使用什么样的服务器都不可能用一台计算机承载的，因此，就必须去考虑如何使用多台服务器为同一种互联网提供服务，也就是所谓的分布式系统的来源。
【嵌牛鼻子】：分层模型（路由、代理）、承载量、分布式系统、并发模型（多线程、异步）
【嵌牛提问】：如何做到高吞吐、高并发、低延迟和负载均衡的分布式系统？
【嵌牛正文】：承载量是分布式系统存在的原因
当一个互联网业务获得大众欢迎的时候，最显著碰到的技术问题，就是服务器非常繁忙。当每天有1000万个用户访问你的网站时，无论你使用什么样的服务器硬件，都不可能只用一台机器就承载的了。因此，在互联网程序员解决服务器端问题的时候，必须要考虑如何使用多台服务器，为同一种互联网应用提供服务，这就是所谓“分布式系统”的来源。
然而，大量用户访问同一个互联网业务，所造成的问题并不简单。从表面上看，要能满足很多用户来自互联网的请求，最基本的需求就是所谓性能需求：用户反应网页打开很慢，或者网游中的动作很卡等等。而这些对于“服务速度”的要求，实际上包含的部分却是以下几个：高吞吐、高并发、低延迟和负载均衡。
高吞吐，意味着你的系统，可以同时承载大量的用户使用。这里关注的整个系统能同时服务的用户数。这个吞吐量肯定是不可能用单台服务器解决的，因此需要多台服务器协作，才能达到所需要的吞吐量。而在多台服务器的协作中，如何才能有效的利用这些服务器，不致于其中某一部分服务器成为瓶颈，从而影响整个系统的处理能力，这就是一个分布式系统，在架构上需要仔细权衡的问题。
高并发是高吞吐的一个延伸需求。当我们在承载海量用户的时候，我们当然希望每个服务器都能尽其所能的工作，而不要出现无谓的消耗和等待的情况。然而，软件系统并不是简单的设计，就能对同时处理多个任务，做到“尽量多”的处理。很多时候，我们的程序会因为要选择处理哪个任务，而导致额外的消耗。这也是分布式系统解决的问题。
低延迟对于人数稀少的服务来说不算什么问题。然而，如果我们需要在大量用户访问的时候，也能很快的返回计算结果，这就要困难的多。因为除了大量用户访问可能造成请求在排队外，还有可能因为排队的长度太长，导致内存耗尽、带宽占满等空间性的问题。如果因为排队失败而采取重试的策略，则整个延迟会变的更高。所以分布式系统会采用很多请求分拣和分发的做法，尽快的让更多的服务器来出来用户的请求。但是，由于一个数量庞大的分布式系统，必然需要把用户的请求经过多次的分发，整个延迟可能会因为这些分发和转交的操作，变得更高，所以分布式系统除了分发请求外，还要尽量想办法减少分发的层次数，以便让请求能尽快的得到处理。
由于互联网业务的用户来自全世界，因此在物理空间上可能来自各种不同延迟的网络和线路，在时间上也可能来自不同的时区，所以要有效的应对这种用户来源的复杂性，就需要把多个服务器部署在不同的空间来提供服务。同时，我们也需要让同时发生的请求，有效的让多个不同服务器承载。所谓的负载均衡，就是分布式系统与生俱来需要完成的功课。
由于分布式系统，几乎是解决互联网业务承载量问题，的最基本方法，所以作为一个服务器端程序员，掌握分布式系统技术就变得异常重要了。然而，分布式系统的问题，并非是学会用几个框架和使用几个库，就能轻易解决的，因为当一个程序在一个电脑上运行，变成了又无数个电脑上同时协同运行，在开发、运维上都会带来很大的差别。
分布式系统提高承载量的基本手段
分层模型（路由、代理）
使用多态服务器来协同完成计算任务，最简单的思路就是，让每个服务器都能完成全部的请求，然后把请求随机的发给任何一个服务器处理。最早期的互联网应用中，DNS轮询就是这样的做法：当用户输入一个域名试图访问某个网站，这个域名会被解释成多个IP地址中的一个，随后这个网站的访问请求，就被发往对应IP的服务器了，这样多个服务器（多个IP地址）就能一起解决处理大量的用户请求。
然而，单纯的请求随机转发，并不能解决一切问题。比如我们很多互联网业务，都是需要用户登录的。在登录某一个服务器后，用户会发起多个请求，如果我们把这些请求随机的转发到不同的服务器上，那么用户登录的状态就会丢失，造成一些请求处理失败。简单的依靠一层服务转发是不够的，所以我们会增加一批服务器，这些服务器会根据用户的Cookie，或者用户的登录凭据，来再次转发给后面具体处理业务的服务器。
除了登录的需求外，我们还发现，很多数据是需要数据库来处理的，而我们的这些数据往往都只能集中到一个数据库中，否则在查询的时候就会丢失其他服务器上存放的数据结果。所以往往我们还会把数据库单独出来成为一批专用的服务器。
至此，我们就会发现，一个典型的三层结构出现了：接入、逻辑、存储。然而，这种三层结果，并不就能包医百病。例如，当我们需要让用户在线互动（网游就是典型） ，那么分割在不同逻辑服务器上的在线状态数据，是无法知道对方的，这样我们就需要专门做一个类似互动服务器的专门系统，让用户登录的时候，也同时记录一份数据到它那里，表明某个用户登录在某个服务器上，而所有的互动操作，要先经过这个互动服务器，才能正确的把消息转发到目标用户的服务器上。
又例如，当我们在使用网上论坛（BBS）系统的时候，我们发的文章，不可能只写入一个数据库里，因为太多人的阅读请求会拖死这个数据库。我们常常会按论坛板块来写入不同的数据库，又或者是同时写入多个数据库。这样把文章数据分别存放到不同的服务器上，才能应对大量的操作请求。然而，用户在读取文章的时候，就需要有一个专门的程序，去查找具体文章在哪一个服务器上，这时候我们就要架设一个专门的代理层，把所有的文章请求先转交给它，由它按照我们预设的存储计划，去找对应的数据库获取数据。
根据上面的例子来看，分布式系统虽然具有三层典型的结构，但是实际上往往不止有三层，而是根据业务需求，会设计成多个层次的。为了把请求转交给正确的进程处理，我们而设计很多专门用于转发请求的进程和服务器。这些进程我们常常以Proxy或者Router来命名，一个多层结构常常会具备各种各样的Proxy进程。这些代理进程，很多时候都是通过TCP来连接前后两端。然而，TCP虽然简单，但是却会有故障后不容易恢复的问题。而且TCP的网络编程，也是有点复杂的。——所以，人们设计出更好进程间通讯机制：消息队列。
尽管通过各种Proxy或者Router进程能组建出强大的分布式系统，但是其管理的复杂性也是非常高的。所以人们在分层模式的基础上，想出了更多的方法，来让这种分层模式的程序变得更简单高效的方法。
并发模型（多线程、异步）
当我们在编写服务器端程序是，我们会明确的知道，大部分的程序，都是会处理同时到达的多个请求的。因此我们不能好像HelloWorld那么简单的，从一个简单的输入计算出输出来。因为我们会同时获得很多个输入，需要返回很多个输出。在这些处理的过程中，往往我们还会碰到需要“等待”或“阻塞”的情况，比如我们的程序要等待数据库处理结果，等待向另外一个进程请求结果等等……如果我们把请求一个挨着一个的处理，那么这些空闲的等待时间将白白浪费，造成用户的响应延时增加，以及整体系统的吞吐量极度下降。
所以在如何同时处理多个请求的问题上，业界有2个典型的方案。一种是多线程，一种是异步。在早期的系统中，多线程或多进程是最常用的技术。这种技术的代码编写起来比较简单，因为每个线程中的代码都肯定是按先后顺序执行的。但是由于同时运行着多个线程，所以你无法保障多个线程之间的代码的先后顺序。这对于需要处理同一个数据的逻辑来说，是一个非常严重的问题，最简单的例子就是显示某个新闻的阅读量。两个++操作同时运行，有可能结果只加了1，而不是2。所以多线程下，我们常常要加很多数据的锁，而这些锁又反过来可能导致线程的死锁。
因此异步回调模型在随后比多线程更加流行，除了多线程的死锁问题外，异步还能解决多线程下，线程反复切换导致不必要的开销的问题：每个线程都需要一个独立的栈空间，在多线程并行运行的时候，这些栈的数据可能需要来回的拷贝，这额外消耗了CPU。同时由于每个线程都需要占用栈空间，所以在大量线程存在的时候，内存的消耗也是巨大的。而异步回调模型则能很好的解决这些问题，不过异步回调更像是“手工版”的并行处理，需要开发者自己去实现如何“并行”的问题。
异步回调基于非阻塞的I/O操作（网络和文件），这样我们就不用在调用读写函数的时候“卡”在那一句函数调用，而是立刻返回“有无数据”的结果。而Linux的epoll技术，则利用底层内核的机制，让我们可以快速的“查找”到有数据可以读写的连接\文件。由于每个操作都是非阻塞的，所以我们的程序可以只用一个进程，就处理大量并发的请求。因为只有一个进程，所以所有的数据处理，其顺序都是固定的，不可能出现多线程中，两个函数的语句交错执行的情况，因此也不需要各种“锁”。从这个角度看，异步非阻塞的技术，是大大简化了开发的过程。由于只有一个线程，也不需要有线程切换之类的开销，所以异步非阻塞成为很多对吞吐量、并发有较高要求的系统首选。
intepoll_create(intsize)；//创建一个epoll的句柄，size用来告诉内核这个监听的数目一共有多大
intepoll_ctl(intepfd,intop,intfd,structepoll_event *event)；
intepoll_wait(intepfd,structepoll_event * events,intmaxevents,inttimeout);
缓冲技术
在互联网服务中，大部分的用户交互，都是需要立刻返回结果的，所以对于延迟有一定的要求。而类似网络游戏之类服务，延迟更是要求缩短到几十毫秒以内。所以为了降低延迟，缓冲是互联网服务中最常见的技术之一。
早期的WEB系统中，如果每个HTTP请求的处理，都去数据库（MySQL）读写一次，那么数据库很快就会因为连接数占满而停止响应。因为一般的数据库，支持的连接数都只有几百，而WEB的应用的并发请求，轻松能到几千。这也是很多设计不良的网站人一多就卡死的最直接原因。为了尽量减少对数据库的连接和访问，人们设计了很多缓冲系统——把从数据库中查询的结果存放到更快的设施上，如果没有相关联的修改，就直接从这里读。
最典型的WEB应用缓冲系统是Memcache。由于PHP本身的线程结构，是不带状态的。早期PHP本身甚至连操作“堆”内存的方法都没有，所以那些持久的状态，就一定要存放到另外一个进程里。而Memcache就是一个简单可靠的存放临时状态的开源软件。很多PHP应用现在的处理逻辑，都是先从数据库读取数据，然后写入Memcache；当下次请求来的时候，先尝试从Memcache里面读取数据，这样就有可能大大减少对数据库的访问。
然而Memcache本身是一个独立的服务器进程，这个进程自身并不带特别的集群功能。也就是说这些Memcache进程，并不能直接组建成一个统一的集群。如果一个Memcache不够用，我们就要手工用代码去分配，哪些数据应该去哪个Memcache进程。——这对于真正的大型分布式网站来说，管理一个这样的缓冲系统，是一个很繁琐的工作。
因此人们开始考虑设计一些更高效的缓冲系统：从性能上来说，Memcache的每笔请求，都要经过网络传输，才能去拉取内存中的数据。这无疑是有一点浪费的，因为请求者本身的内存，也是可以存放数据的。——这就是促成了很多利用请求方内存的缓冲算法和技术，其中最简单的就是使用LRU算法，把数据放在一个哈希表结构的堆内存中。
而Memcache的不具备集群功能，也是一个用户的痛点。于是很多人开始设计，如何让数据缓存分不到不同的机器上。最简单的思路是所谓读写分离，也就是缓存每次写，都写到多个缓冲进程上记录，而读则可以随机读任何一个进程。在业务数据有明显的读写不平衡差距上，效果是非常好的。
然而，并不是所有的业务都能简单的用读写分离来解决问题，比如一些在线互动的互联网业务，比如社区、游戏。这些业务的数据读写频率并没很大的差异，而且也要求很高的延迟。因此人们又再想办法，把本地内存和远端进程的内存缓存结合起来使用，让数据具备两级缓存。同时，一个数据不在同时的复制存在所有的缓存进程上，而是按一定规律分布在多个进程上。——这种分布规律使用的算法，最流行的就是所谓“一致性哈希”。这种算法的好处是，当某一个进程失效挂掉，不需要把整个集群中所有的缓存数据，都重新修改一次位置。你可以想象一下，如果我们的数据缓存分布，是用简单的以数据的ID对进程数取模，那么一旦进程数变化，每个数据存放的进程位置都可能变化，这对于服务器的故障容忍是不利的。
Orcale公司旗下有一款叫Coherence的产品，是在缓存系统上设计比较好的。这个产品是一个商业产品，支持利用本地内存缓存和远程进程缓存协作。集群进程是完全自管理的，还支持在数据缓存所在进程，进行用户定义的计算（处理器功能），这就不仅仅是缓存了，还是一个分布式的计算系统。
存储技术（NoSQL）
相信CAP理论大家已经耳熟能详，然而在互联发展的早期，大家都还在使用MySQL的时候，如何让数据库存放更多的数据，承载更多的连接，很多团队都是绞尽脑汁。甚至于有很多业务，主要的数据存储方式是文件，数据库反而变成是辅助的设施了。
然而，当NoSQL兴起，大家突然发现，其实很多互联网业务，其数据格式是如此的简单，很多时候根部不需要关系型数据库那种复杂的表格。对于索引的要求往往也只是根据主索引搜索。而更复杂的全文搜索，本身数据库也做不到。所以现在相当多的高并发的互联网业务，首选NoSQL来做存储设施。最早的NoSQL数据库有MangoDB等，现在最流行的似乎就是Redis了。甚至有些团队，把Redis也当成缓冲系统的一部分，实际上也是认可Redis的性能优势。
NoSQL除了更快、承载量更大以外，更重要的特点是，这种数据存储方式，只能按照一条索引来检索和写入。这样的需求约束，带来了分布上的好处，我们可以按这条主索引，来定义数据存放的进程（服务器）。这样一个数据库的数据，就能很方便的存放在不同的服务器上。在分布式系统的必然趋势下，数据存储层终于也找到了分布的方法。
文章转自：https://cloud.tencent.com/community/article/962983