【分布式系统】单机架构 | 分布式架构 | 集群 | 主从架构 | 分库分表 | 冷热分离

分布式系统

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应用程序和数据库服务器分离。分别放在不同的主机上部署。
一台主机的硬件资源是有限的。（CPU资源、内存、硬盘、网络）服务器每次收到一个请求，都要消耗一些资源。如果同一时刻，收到大量请求，就会导致某项资源不够用，导致服务器处理请求的时间变长，甚至出错。
因此，要进行开源、节流。

开源：增加更多的硬件资源。增加更多的主机，形成分布式系统。

节流：在软件上进行优化，根据性能测试找到哪个环节出现了瓶颈，对症下药。
引入分布式，会提高系统的复杂度、提高出现bug的概率。

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  应用服务 和 数据库服务进行分离。应用服务器，会包含更多的业务逻辑，可能会吃CPU和内存，给应用服务器进行CPU和内存的补强。 数据库服务器，需要更大是硬盘空间、更快的访问速度，需要配置更大的硬盘、上SSD。针对不同的硬件资源需求，进行合理的配置。

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引入负载均衡，应用服务器进行集群。当集群中的某个主机挂了，其他的主机仍任可以承担服务，从而提高系统的可用性。
应用服务器比较吃CPU和内存，引入更多的应用服务器来缓解CPU和内存资源的消耗。
用户的请求，先访问负载均衡器 / 网关服务器(单独的服务器)，由负载均衡器（根据算法）来对请求进行分发。（相当于领导，把任务平均分配给属下）
负载均衡器对于请求的承载能力，要远超于应用服务器。负载服务器只进行分配工作，应用服务器来执行任务。

负载均衡器只需要分配就可以了，而应用服务器考虑的事情就多了~（沟槽的公式）
如果请求量大到负载均衡器扛不住了，就引入更多的负载均衡器（引入多个机房）

网络游戏中，一个区用户满了，再开一个新区。

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引入分布式系统，是为了应对更高的请求量（并发量）的同时，也能应对更大的数据量。当一台主机存不下的时候，就需要引入多台主机来存储数据

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将应用服务器的业务进行拆分。每组都是多台服务器，来处理更多的并发量。同时，每组服务器，有各自的存储集群和缓存模块
分布式（解决硬件资源）->负载均衡（解决高并发量）->读写分离（降低数据库访问压力）->引入缓存（提高读取速度）->分库分表（解决存储空间不足的问题）->微服务（解决人的问题）
当应用服务器变得复杂时，就需要更多的人来进行维护。按照功能拆分成多组微服务，也有利于组织人员的分配。

系统性能下降：引入微服务，解决了人的问题。但是跨主机网络通信，下降了整个系统的性能。拆分出的更多服务，多个功能之间依赖网络通信，网络通信的速度很可能比硬盘还慢。要想保证性能，就需要引入更多的硬件资源。（为了好的管理成本而对硬件进行充值，万兆网卡，嘎嘎贵！嘎嘎快！引入万兆网卡，就不会因为微服务的网络速度而下降太多的性能）
系统复杂程度提高，服务器更多，出现问题的概率变大，需要一系列手段（更丰富的监控报警、和配套的运维团队），来保证系统的可用性。