【Redis】服务端高并发分布式结构演进之路

现在说起服务端，经常听到的就是分布式、集群、微服务这类词汇，这些到底是什么呢？又是如何而来的呢？本篇博客记录相关学习

前景概念

在认识上述架构之前，需要有些前景知识

应用(Application) / 系统(System)

应用是为了完整一整套服务的一个程序，而系统是一组互相配合的程序群。

类比生活中的篮球队，中锋、后卫、自由人都是一个个应用，有各自的功能，而他们相互配合组成的队伍就是一个系统，有强大的功能

模块(Module) / 组件(Conponent)

当应用功能复杂时，可以从中分离职责，将其中具有清晰职责、内聚性强的部分抽离出来，单独为一部分

类比军队将人员分为突击小组、爆破小组、掩护小组、通信等

分布式(Distributed)

系统中的多个模块可以被部署在不同的服务器上，模块之前通过网络进行通信，这样的系统就被称为分布式系统。

常见的有Web服务器和数据库分别工作在不同的服务器上，或者多个Web服务器部署在不同的服务器之上

集群(Cluster)

部署在多台服务器上的，为了实现特定目标的一个或多个组件，被称为集群

如多个MySQL工作在不同的服务器上，共同提供数据库服务

主(Master) / 从(Slave)

集群中，一般有一个程序需要承担更多的职责，称为主；其他承担附属职责的被称为从

比如MySQL集群中，外界只对一台主服务器上的MySQL进行操作(增/删/改)，其他从服务器的MySQL只对主服务器作数据同步。当主服务器挂掉了，再找个从服务器顶上，变成主服务器

中间件(Middleware)

常常说"没有什么是加一层中间层解决不了的，如果有就再加一层 "

中间件就是互通不同技术、工具和数据库之间的桥梁，用于相互通信

单机架构

单机架构即业务处理，数据存储都在一台服务器上，甚至单线程。此时用户访问量不大，没有对性能、安全提出很高的要求，而且系统架构简单，运维起来成本不大

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Web服务器：Tomcat、Netty、Nginx、Apache等

数据库：MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server等

应用数据分离架构

数据持久化往往是比较耗时的，因为磁盘IO速度较慢，当系统的访问量逐步上升后，在业务处理的时候，不希望因为数据持久而拖慢了系统的性能，此时就可以把数据库服务独立出去，成为存储服务器，将业务和存储分离

应用服务器通过网络访问存储服务器，虽然网络通信也比较慢，但比磁盘IO还是要快一些的，而且分离后，数据存储并不会影响应用服务器的业务处理

应用服务集群架构

当系统访问量再次上升后，可能单台应用服务器已经无法满足需求，此时有两种方案：

集群就是水平扩展的产物，有了多台服务器，还需要对用户流量进行分流，常见的方法有：

Round-Robin 轮询算法：公平地将请求依次分给不同的应用服务器。优点是不会出现有服务器没有分摊到流量的情况；缺点就是性能好的服务器没有完全发挥性能，因为是公平分配给差的和好的
Weight-Round-Robin 轮询算法：为不同的服务器(比如性能不同) 赋予不同的权重(weight)，解决方法1的缺点。但新的缺点是同一用户的多个请求可能分配到不同的服务器
一致哈希散列算法 ：通过计算用户的特征值（如IP地址）得到哈希值，根据哈希值做分发，这样同个用户的请求就可以被分配给同一个服务器。这就是专项客户经理服务

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