引言
在当今的互联网时代，分布式系统非常重要，但凡稍有规模的系统，基本都需要分布式系统做支撑。云计算、大数据分析、社交网络、电子商务，分布式系统无处不在。
分布式系统通过在网络中的多个计算节点之间分配和协调任务，提供了一种强大而灵活的方式来处理高并发请求，这种分散和协作带来了很多挑战。这些挑战包括但不限于数据一致性、系统可用性、负载均衡。如何保证这些，又有足够的性能，非常重要。
一叶知秋
上面所说非常宽泛，如何简单快速认知分布式系统，概念上看，或许很简单，但是上手实践，也许就会变得束手无策。
我们可以从一个单体应用，不断的提高的并发性，看具体会遇到哪些问题，我们再来一一解决问题。在解决这些问题的时候，我们能够更加深刻的理解分布式系统。这一篇文章不可能突出所有的问题，但是就像你不必看遍秋天所有的落叶，也能知道秋天的到来。
我们需要找到一个系统，在规模不断增大的时候，必然需要分布式系统来处理，而且，尽量遇到分布式系统中较为棘手的难题。
即时通讯
即时通讯系统就具备我们要找的系统的特性，而且在服务巨量用户的情况下，技术上，极具挑战性。使用这个系统有一个好处，我们天天使用，对一些它的场景了如指掌，当使用技术解决的时候，也非常容易理解。
即时通讯的萌芽
系统设计之初，我们先看一个单体应用，为了更好的集中突出问题，我们只关注用户之间的通讯。如图：
无论有多少个用户，只要我们的单体服务能够承受，用户之间发送消息，消息都可以轻松的送到。包括用户在线，离线的情况下，都很容易处理消息。在线的话，消息直接送达，并落库。不在线，消息也直接落库，只不过需要一张表来记录消息状态而已。
萌芽期就不做过多讨论，我进行下一步，单体服务已经无法满足日益增长的用户数量。
不断增加的用户
当一台服务器无法满足用户同时在线时，我们就要使用多台服务器提供服务。说起来容易，这里有很多问题，假设我们又增加了一台服务器，我们先看下图有什么问题：
我们先不考虑消息的发送，用户A是如何连接掉Server1 的？用户B又是如何连接到ServerB 的？虽然在这个图中，可以做到，但是显然是不合理的。我们需要增加系统组件，来解决这个问题。
负载均衡
我们需要用户与服务器之间添加一层，万事万物，如果变得复杂，效率就会降低，但是，为了提高我们的服务能力，这一层必须增加。看下图，还是有问题，我们要不断的抽丝剥茧：
增加了负载均衡之后，我们解决服务出入口的统一。这图乍一看，好像没问题，用户A似乎就可以跟用户B通信了，然而，虽然我看看到了他们中间好像有一个桥梁"均衡负载"，但是这玩意主打一个超高性能，不提供任何业务逻辑，只是按规则高速的转发请求和响应。于是，系统再次遇到问题。
灵光乍现
在上一张图，我们灵光乍现，如果把Server1和Server2连接起来是不是就可以了？我们看图片：
我们看这条红线，于是乎，系统之间相连之后，消息顺利的发送到了用户B那里。比如，我们把2的 IP地址配置到1里，把1的IP配置到2里，也能解决问题。如果我们进一步优化，提供统一的服务IP地址列表，不止两台，多少台服务器都可以，每个服务器都知道彼此在哪里。如下图：
新增组件是服务IP地址管理，提供这个逻辑之后，服务到底是怎么运行的呢？
- 用户A向B发送消息时。
- 用户A在系统1中没有找到用户B。
- 系统1向IP服务器发出请求，获取所有服务的IP地址。
- 系统1对发现的所有服务进行遍历。
- 最终在系统2里找到了用户B。
- 于是系统1把消息发给系统2.
- 系统2把消息发送到了用户B。 这个组件辅助了一个分布式系统完成了用户跨系统通信。里面细节很多，但是，终能完成。
这个设计有什么问题呢，瓶颈在哪里呢？ 如微信这样的体量，有成千上万的服务，且每秒都有成千上万的用户在发送消息，那么这个系统设计就会遇到很大的挑战：
- 每个服务都会相互询问用户是否在线，约等于分布式系统没有做到压力分配，每个系统都承受了高并发的压力。
- 每个服务在处理消息时，无法及时落库，引起消息丢失或者系统崩溃。 第一个挑战，我们可以使用Redis等内存中间件解决，但是，我们再继续在这条路上走下去就有些迷失了，因为这条路还有很多问题在未来的路上埋伏着，我们要换一条光明的道路。
但是我们一步步一步来。
消息队列中间件
上面提到，如果在某一时间段，有大量消息，服务无法处理，会导致消息丢失，甚至服务器无法响应用户请求。于是，我们引入了一个消息中间件来接收大量消息，我们还是先看图片：
在这个架构中，我们有效的解决了大量消息高并发的场景，也去掉了IP地址中间件。集群中的每个服务都连接这个这个消息队列中间件，当有用户发送消息的时候，服务器先不做任何处理，直接把消息发送到消息中间。在这过程中，可以几乎保证消息不会丢失，但是，下一步是消息的发布，为什么要使用消息的发布，因为在这个架构中，必须使用订阅/发布的模式，才能让消息被正确的用户接收到。
很明显，我们再次遇到性能瓶颈，虽然这是一个服务器集群，但是，当出现高并发的消息时，紧接着消息会被消息中间件广播到每一台服务器，每个服务器并没有被分担压力。
这次我们遇到了一个难题：如何让消息精准送达？
状态同步
如何让消息精准送达？ 到这里，我们不再误入歧途了，直接使用内存服务中间件Redis来解决问题，仅仅引入一个Redis是无法解决问题的，这里我们直接上图，进行更多的改造，来解决问题。
这个图变化比较大，一下子新增的东西也比较多，接下来一一讲解这些新增的东西，和作用。
消息中间件的改动
- 我们把消息中间件配置为生产者消费者模式，也就是，也就是一条消息到来时，即使有多个server连接，也只有其中一个server消费消息。
- 而且每个serve都至少配置两个专属的消息队列，和一个离线的消息队列。
- 消息队列1: 当前server只要有用户发来消息，直接把消息塞入这个队列，不做任何逻辑处理，提供服务的处理能力。
- 消息队列2: 只有是发给当前服务器连接的客户端的消息才会进入这个队列，这里怎么做到？后续马上讲到。
- 离线消息队列：所有的服务器都会消费这个队列，你向离线用户发送的消息，都会进入这个队列，然后每个服务器都来消费这个消息队列，把他们存入数据库，写上对应状态，等待用户上线之后读取这些数据。
Redis
- 每个服务启动的时候，有生成一个唯一的标识，在应用生命周期内可全局访问这个标识。
- 每当有用户登录到这个服务器的时候，都会把用户ID作为key，服务器 ID作为value存入到Redis。
- 用户退出登录时，删除这个key。
在上面，我们改造了消息中间件，给每个server都配置了一个消息队列，用来直接写入当前服务产生的消息，同时，这个消息队列，也只有当前服务可以消费。给消息队列配置过期时间和死信队列，放在当前服务宕机或者来不消费消息，这样其它服务就可以消费死信队列的消息。
我们来看看基本的情况，当前服务消费当前服务产生的消息逻辑。
- 当收到一条消息时，查看这条消息的接收者。
- 拿着接收者ID去redis里查找这个用户在哪个服务器。
- 如果找到了，把消息重新发送到对应的服务队列里。
- 如果没有找到，意味着这是一个离线用户，把消息发送到离线队列。
现在这个队列里的每条消息都得到妥善处理，消息路由到了用户对应服务器的消息队列和离线队列。那么接下来就好办了，每个服务器都一个自己用户的队列，拿到消息，看用户是否真的在线，在线就发送消息，不在就放入离线队列。
总结
至此，一个几乎完美的架构就算是设计好了，这里一个大的组件没有讲，那就是数据库，数据库是非常成熟的组件，也无甚多讲，基本都支持分布式系统，当时当数据足够多时，也会面临分裤分表的压力，也需要不断尝试。
回顾
回顾上面：
- 我们通过负载均衡解决服务多实例问题，给服务提供统一的出入口。
- 配置粘性会话，保证用户的socket连接的稳定性。
- 为了同步用户状态，引入了redis高速内存服务。
- 为了标识用户所在的服务器，给每一个服务器生成唯一的ID
- 为了稳定的处理消息，我们配置了消息中间件。
- 解决高并发消息的方式，是给每台服务器创建独立的消息队列，服务器不做任何处理，直接塞入消息。
- 消息队列里的消息，是由消费者的消费能力决定的，消息队列支持持久化。
- 为了防止当前服务器积压的消息太多，设置了消息的过期时间以及私信队列，这样其它服务器可以处理这个死信队列里的消息。
其它
这样的系统架构，服务数百万乃至千万的用户是没有问题的。但是，当用户到达亿级的时候，不得不考虑一些成本优化。
比如我们的Redis服务，假如它只是存储了用户ID和服务ID的大量健值对，如果这些ID太长的话，很显然，大量的健值对包括维护这些健值对状态的数据会消耗大量的内存，虽然Redis的分布式系统是可以处理的，但是这样的服务费用相当高。况且我们不只是存储用户ID和服务ID的健值对，我们还有其它数据需要存储。
- 其实用户注册是一个频率较低的场景，在这种情况下，用户的ID生成，完全没必要使用uuid之类的，网上应该有很多方案，我们选择最简单的方案（当然不是数据库提供的自增ID，毕竟数据也是分布式），我们使用Redis提供的INCR命令，它支持并发安全、持久化且足够大的数字。
- server ID的生成也可以使用这个，毕竟server实例的启动更是极低的频率。
使用这种非常简单的方式，就能极大的优化Redis的存储。
这里为什么没有代码？
- 分布式系统架构是一种思想，不像某个算法，一个函数就能搞定。
- 可以说是时间吧，写这些东西不容易，在配置上适当的代码，就更加繁琐了。
- 每家业务各不相同，必须就问题来寻找解决方案。
不过，有机会，就上面的架构，开源一份代码。
感谢读完这篇文章，希望有所收获。