引言
分布式系统（distributed system）是建立在网络之上的软件系统。正是因为软件的特性，所以分布式系统具有高度的内聚性和透明性。因此，网络和分布式系统之间的区别更多的在于高层软件（特别是操作系统），而不是硬件。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。在分布式数据库系统中，用户感觉不到数据是分布的，即用户不须知道关系是否分割、有无副本、数据存于哪个站点以及事务在哪个站点上执行等。
分布式队列编程模型设计
模型篇从基础的需求出发，去思考何时以及如何使用分布式队列编程模型。建模环节非常重要，因为大部分中高级工程师面临的都是具体的需求，接到需求后的第一个步骤就是建模。通过本篇的讲解，希望读者能够建立起从需求到分布式队列编程模型之间的桥梁。
何时选择分布式队列
通讯是人们最基本的需求，同样也是计算机最基本的需求。对于工程师而言，在编程和技术选型的时候，更容易进入大脑的概念是RPC、RESTful、Ajax、Kafka。在这些具体的概念后面，最本质的东西是“通讯”。所以，大部分建模和架构都需要从“通讯”这个基本概念开始。当确定系统之间有通讯需求的时候，工程师们需要做很多的决策和平衡，这直接影响工程师们是否会选择分布式队列编程模型作为架构。从这个角度出发，影响建模的因素有四个：When、Who、Where、How。
When：同步VS异步
通讯的一个基本问题是：发出去的消息什么时候需要被接收到？这个问题引出了两个基础概念：“同步通讯”和“异步通讯”。根据理论抽象模型，同步通讯和异步通讯最本质的差别来自于时钟机制的有无。同步通讯的双方需要一个校准的时钟，异步通讯的双方不需要时钟。现实的情况是，没有完全校准的时钟，所以没有绝对的同步通讯。同样，绝对异步通讯意味着无法控制一个发出去的消息被接收到的时间点，无期限的等待一个消息显然毫无实际意义。所以，实际编程中所有的通讯既不是“同步通讯”也不是“异步通讯”；或者说，既是“同步通讯”也是“异步通讯”。特别是对于应用层的通讯，其底层架构可能既包含“同步机制”也包含“异步机制”。判断“同步”和“异步”消息的标准问题太深，而不适合继续展开。作者这里给一些启发式的建议：
发出去的消息是否需要确认，如果不需要确认，更像是异步通讯，这种通讯有时候也称为单向通讯（One-Way Communication）。
如果需要确认，可以根据需要确认的时间长短进行判断。时间长的更像是异步通讯，时间短的更像是同步通讯。当然时间长短的概念是纯粹的主观概念，不是客观标准。
发出去的消息是否阻塞下一个指令的执行，如果阻塞，更像是同步，否则，更像是异步。
无论如何，工程师们不能生活在混沌之中，不做决定往往是最坏的决定。当分析一个通讯需求或者进行通讯构架的时候，工程师们被迫作出“同步”还是“异步”的决定。当决策的结论是“异步通讯”的时候，分布式队列编程模型就是一个备选项。
Who：发送者接收者解耦
在进行通讯需求分析的时候，需要回答的另外一个基本问题是：消息的发送方是否关心谁来接收消息，或者反过来，消息接收方是否关心谁来发送消息。如果工程师的结论是：消息的发送方和接收方不关心对方是谁、以及在哪里，分布式队列编程模型就是一个备选项。因为在这种场景下，分布式队列架构所带来的解耦能给系统架构带来这些好处：
无论是发送方还是接收方，只需要跟消息中间件通讯，接口统一。统一意味着降低开发成本。
在不影响性能的前提下，同一套消息中间件部署，可以被不同业务共享。共享意味着降低运维成本。
发送方或者接收方单方面的部署拓扑的变化不影响对应的另一方。解藕意味着灵活和可扩展。
Where：消息暂存机制
在进行通讯发送方设计的时候，令工程师们苦恼的问题是：如果消息无法被迅速处理掉而产生堆积怎么办、能否被直接抛弃？如果根据需求分析，确认存在消息积存，并且消息不应该被抛弃，就应该考虑分布式队列编程模型构架，因为队列可以暂存消息。
How：如何传递
对通讯需求进行架构，一系列的基础挑战会迎面而来，这包括：
可用性，如何保障通讯的高可用。
可靠性，如何保证消息被可靠地传递。
持久化，如何保证消息不会丢失。
吞吐量和响应时间。
跨平台兼容性。
除非工程师对造轮子有足够的兴趣，并且有充足的时间，采用一个满足各项指标的分布式队列编程模型就是一个简单的选择。
总结
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