分布式技术提纲
|0x00 为什么要学习分布式技术
在软件工程领域中，我们一直非常喜欢谈论各种加工问题，比如“高并发、高可用、高可靠”，或者是“容器化、微服务、异地多活”，相关的技术细节、框架选型，像一张网一样，让人眼花缭乱。但，“万事万物都有自己的规律”，分布式技术是有纲领可以遵循的，掌握好这个纲领，可以在我们遇到问题时，从容的做出应对。
我很喜欢《阴符经》的一句话：“贤者守时，不肖者守命”，当我们在PK方案、晋升答辩的关键时刻，有系统的知识体系为自己撑腰，能够争取来更大的机会。
|0x01 分布式技术特点与难点
分布式技术之所以普及，主要是因为两点：容量大、高可用。
容量大：这个比较好理解，应对越来越大的业务体量，单机已经无法满足需求了，我们需要垂直或者水平拆分系统，以便能够支持扩容；
高可用：单节点故障是普遍问题，但整个系统的设计，不能存在单点问题，因此需要分布式架构来消除单点故障。
但分布式技术也有其复杂的一面，难点主要在系统的复杂性上，再细分下去，有两点：需要专门团队支持、问题响应速度不快。
需要专门团队支持：分布式技术通常没有专职的测试、运维人员，开发需要做好所有的事情，因此需要专门的团队，按照职责进行分工协作；
问题响应速度不快：分布式问题通常都比较复杂，排查问题时间较长，并且大家崇尚运维的自动化，因此一旦遇到问题，通常需要较长时间处理。
|0x02 分布式技术知识体系
分布式系统的技术体系，可以用“四纵四横”来总结。
“纵”是指技术的业务架构层次，自顶向下依次分为：分布式计算、分布式存储、分布式通信、分布式资源管理；“横”是指技术的基础能力，自左向右依次为：分布式协调、分布式调度、分布式高可用与分布式部署。
这些能力分别代表什么呢？
分布式计算：这个我们比较熟悉，常见的有批处理（MR）和流式处理（Flink），也包括流水线模式（Pipeline）；
分布式存储：CAP理论应用的范畴，包括数据库、文件系统、键值系统等；
分布式通信：主要有三点，远程调用、发布订阅与消息队列；
分布式资源管理：分为集中式管理（Master/Slave架构）与非集中式管理（Gossip协议）；
分布式协调：解决互斥、事务、选举、锁、共识等问题；
分布式调度：单体调度（Mesos、Kubernetes）、两层调度（YARN）与共享状态（Omega）；
分布式高可用：包括负载均衡、流量控制、故障隔离与恢复等手段；
分布式部署：运维相关。
|0xFF 分布式评价指标
分布式技术的目标是能够利用上更多的机器，来处理更复杂的任务和更多的数据。因此，性能、资源、可用性、可扩展性，是衡量分布式技术的四个重要指标。
性能：衡量分布式系统处理各种任务的能力，包括吞吐量（QPS、TPS等）、响应时间和完成时间；
资源：衡量分布式系统占用的硬件资源，包括CPU、磁盘空间、内存等；
可用性：指分布式系统面对各种异常情况时，依旧能够提供正常服务的能力，等于系统停止服务时间与总的服务时间之比；
可扩展性：指分布式系统通过扩展规模，来提高系统能力的特性，包括垂直能力，即增加CPU、内存；水平能力，即增加计算机数量。
后续，会陆续写分布式相关的技术文章，敬请关注。
