认识达内从这里开始

分布式系统是随着互联网的不断发展而逐渐兴起的一种软件系统开发方式，而今天我们就通过案例分析来了解一下，分布式系统存在的原因是什么。

当一个互联网业务获得大众欢迎的时候，显著碰到的技术问题，就是服务器非常繁忙。当每天有1000万个用户访问你的网站时，无论你使用什么样的服务器硬件，都不可能只用一台机器就承载的了。因此，在互联网程序员解决服务器端问题的时候，必须要考虑如何使用多台服务器，为同一种互联网应用提供服务，这就是所谓“分布式系统”的来源。

然而，大量用户访问同一个互联网业务，所造成的问题并不简单。从表面上看，要能满足很多用户来自互联网的请求，基本的需求就是所谓性能需求：用户反应网页打开很慢，或者网游中的动作很卡等等。而这些对于“服务速度”的要求，实际上包含的部分却是以下几个：高吞吐、高并发、低延迟和负载均衡。

高吞吐，意味着你的系统，可以同时承载大量的用户使用。这里关注的整个系统能同时服务的用户数。这个吞吐量肯定是不可能用单台服务器解决的，因此需要多台服务器协作，才能达到所需要的吞吐量。而在多台服务器的协作中，如何才能有效的利用这些服务器，不致于其中某一部分服务器成为瓶颈，从而影响整个系统的处理能力，这就是一个分布式系统，在架构上需要仔细权衡的问题。

高并发是高吞吐的一个延伸需求。当我们在承载海量用户的时候，我们当然希望每个服务器都能尽其所能的工作，而不要出现无谓的消耗和等待的情况。然而，软件系统并不是简单的设计，就能对同时处理多个任务，做到“尽量多”的处理。很多时候，我们的程序会因为要选择处理哪个任务，而导致额外的消耗。这也是分布式系统解决的问题。

低延迟对于人数稀少的服务来说不算什么问题。然而，如果我们需要在大量用户访问的时候，也能很快的返回计算结果，这就要困难的多。因为除了大量用户访问可能造成请求在排队外，还有可能因为排队的长度太长，导致内存耗尽、带宽占满等空间性的问题。如果因为排队失败而采取重试的策略，则整个延迟会变的更高。所以分布式系统会采用很多请求分拣和分发的做法，尽快的让更多的服务器来出来用户的请求。但是，由于一个数量庞大的分布式系统，必然需要把用户的请求经过多次的分发，整个延迟可能会因为这些分发和转交的操作，变得更高，所以分布式系统除了分发请求外，还要尽量想办法减少分发的层次数，以便让请求能尽快的得到处理。

由于互联网业务的用户来自全世界，因此在物理空间上可能来自各种不同延迟的网络和线路，在时间上也可能来自不同的时区，所以要有效的应对这种用户来源的复杂性，就需要把多个服务器部署在不同的空间来提供服务。同时，我们也需要让同时发生的请求，有效的让多个不同服务器承载。所谓的负载均衡，就是分布式系统与生俱来需要完成的功课。

由于分布式系统，几乎是解决互联网业务承载量问题，的基本方法，所以作为一个服务器端程序员，掌握分布式系统技术就变得异常重要了。然而，分布式系统的问题，并非是学会用几个框架和使用几个库，就能轻易解决的，因为当一个程序在一个电脑上运行，变成了又无数个电脑上同时协同运行，在开发、运维上都会带来很大的差别。

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