分布式系统架构解决的三大问题

分布式系统定义：建立在网络之上的软件系统，彼此之间通过消息传递进行通信和协调的系统，展现给用户是一个统一的整体。

分布式系统架构需要解决三大问题

1. 吞吐量
2. 可用性
3. 可扩展

什么是吞吐量？

能接收多少请求，能返回多少请求。一般单位时间内能处理多少请求，如每秒处理多少请求，一般叫QPS，如果更严格的QTS每秒处理事务数

这里有几个概念表达同一件事

1.吞吐量：指QPS

2.并发量：指同一时间内的连接数

3.性能：指响应时间

这里数据来源于压测，并发量越大，QPS也会升高，在并发量一定范围内响应时间是不变的，当并发量无线增大时，响应时间会增高，增高到一定程度就会下降。

如何提升吞吐量？

单机性能不足需要扩容部署，多台机器同时提供服务，形成集群部署，流量请求过来均匀的把流量分配到每台机器。如果依然存在瓶颈，先扩容后找原因，最终决定性能的可能不是应用系统，可能是数据库，因为它是长连接独占的同步交互。如果数据库性能不足，应用扩容太多也没有用，因为最终流量都要达到数据库中，因此数据库也需要扩容。

总结：要想提升吞吐量，唯一解决办法就是扩容，扩容不但解决消息堆积问题，还能提升请求耗时。

如何提升可用性？

解决可用性的唯一手段就是冗余，冗余就要解决副本与副本之间的一致性问题，分布式一致性问题就构成了分布式理论的核心，即CAP问题。

C：一致性

A：可用性

P：分区容错性

分布式场景中当发生故障时P是必须存在，当解决一致性时无法解决可用性，当解决可用性时无法解决一致性，所以三种不都能同时满足，只能选择任意两种。要么选择CP，要么选择AP。注意只有在发生故障时才会这么选择，当正常场景下三种均满足。

如何解决扩展性？

扩展性分功能扩展和集群扩展。

• 功能扩展：指业务架构的扩展
• 群集扩展：指节点扩展
  • 有状态扩展：有内存数据或数据库扩展，扩展难
  • 无状态扩展：无数据直接扩展非常容易（推荐）

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