導讀
我們常常會聽說，某個互聯網應用的服務器端系統多麼牛逼，比如QQ、微信、淘寶。那麼，一個互聯網應用的服務器端系統，到底牛逼在什麼地方？爲什麼海量的用戶訪問，會讓一個服務器端系統變得更復雜？本文就是想從最基本的地方開始，探尋服務器端系統技術的基礎概念。
高吞吐、高併發、低延遲和負載均衡（大量用戶訪問同一個互聯網業務）
高吞吐（多臺服務器實現）
高吞吐，意味着你的系統，可以同時承載大量的用戶使用。這裏關注的整個系統能同時服務的用戶數。這個吞吐量肯定是不可能用單臺服務器解決的，因此需要多臺服務器協作，才能達到所需要的吞吐量。而在多臺服務器的協作中，如何纔能有效的利用這些服務器，不致於其中某一部分服務器成爲瓶頸，從而影響整個系統的處理能力，這就是一個分佈式系統，在架構上需要仔細權衡的問題。
高併發
高併發是高吞吐的一個延伸需求。當我們在承載海量用戶的時候，我們當然希望每個服務器都能盡其所能的工作，而不要出現無謂的消耗和等待的情況。然而，軟件系統並不是簡單的設計，就能對同時處理多個任務，做到“儘量多”的處理。很多時候，我們的程序會因爲要選擇處理哪個任務，而導致額外的消耗。這也是分佈式系統解決的問題。
低延遲
低延遲對於人數稀少的服務來說不算什麼問題。然而，如果我們需要在大量用戶訪問的時候，也能很快的返回計算結果，這就要困難的多。因爲除了大量用戶訪問可能造成請求在排隊外，還有可能因爲排隊的長度太長，導致內存耗盡、帶寬佔滿等空間性的問題。如果因爲排隊失敗而採取重試的策略，則整個延遲會變的更高。所以分佈式系統會採用很多請求分揀和分發的做法，儘快的讓更多的服務器來出來用戶的請求。但是，由於一個數量龐大的分佈式系統，必然需要把用戶的請求經過多次的分發，整個延遲可能會因爲這些分發和轉交的操作，變得更高，所以分佈式系統除了分發請求外，還要儘量想辦法減少分發的層次數，以便讓請求能儘快的得到處理。
負載均衡（服務器部署的地方不同—通信方式，同時來的數據—負載均衡）
由於互聯網業務的用戶來自全世界，因此在物理空間上可能來自各種不同延遲的網絡和線路，
所以要有效的應對這種用戶來源的複雜性，就需要把多個服務器部署在不同的空間來提供服務。
同時，我們也需要讓同時發生的請求，有效的讓多個不同服務器承載。所謂的負載均衡，就是分佈式系統與生俱來需要完成的功課。
分佈式系統提高承載量的基本手段（分層模型、併發模型）
分層模型（路由、代理）
使用多態服務器來協同完成計算任務，最簡單的思路就是，讓每個服務器都能完成全部的請求，然後把請求隨機的發給任何一個服務器處理。
最早期的互聯網應用中，DNS輪詢就是這樣的做法：當用戶輸入一個域名試圖訪問某個網站，這個域名會被解釋成多個IP地址中的一個，隨後這個網站的訪問請求，就被髮往對應IP的服務器了，這樣多個服務器（多個IP地址）就能一起解決處理大量的用戶請求。
（登錄信息）
然而，單純的請求隨機轉發，並不能解決一切問題。比如我們很多互聯網業務，都是需要用戶登錄的。在登錄某一個服務器後，用戶會發起多個請求，如果我們把這些請求隨機的轉發到不同的服務器上，那麼用戶登錄的狀態就會丟失，造成一些請求處理失敗。簡單的依靠一層服務轉發是不夠的，所以我們會增加一批服務器，這些服務器會根據用戶的Cookie，或者用戶的登錄憑據，來再次轉發給後面具體處理業務的服務器。除了登錄的需求外，我們還發現，很多數據是需要數據庫來處理的，而我們的這些數據往往都只能集中到一個數據庫中，否則在查詢的時候就會丟失其他服務器上存放的數據結果。所以往往我們還會把數據庫單獨出來成爲一批專用的服務器。
至此，我們就會發現，一個典型的三層結構出現了：接入、邏輯、存儲。然而，這種三層結果，並不就能包醫百病。例如，當我們需要讓用戶在線互動（網遊就是典型）
，那麼分割在不同邏輯服務器上的在線狀態數據，是無法知道對方的，這樣我們就需要專門做一個類似互動服務器的專門系統，讓用戶登錄的時候，也同時記錄一份數據到它那裏，表明某個用戶登錄在某個服務器上，而所有的互動操作，要先經過這個互動服務器，才能正確的把消息轉發到目標用戶的服務器上。
併發模型（多線程、異步）
當我們在編寫服務器端程序是，我們會明確的知道，大部分的程序，都是會處理同時到達的多個請求的。因此我們不能好像HelloWorld那麼簡單的，從一個簡單的輸入計算出輸出來。因爲我們會同時獲得很多個輸入，需要返回很多個輸出。在這些處理的過程中，往往我們還會碰到需要“等待”或“阻塞”的情況，比如我們的程序要等待數據庫處理結果，等待向另外一個進程請求結果等等……如果我們把請求一個挨着一個的處理，那麼這些空閒的等待時間將白白浪費，造成用戶的響應延時增加，以及整體系統的吞吐量極度下降。
所以在如何同時處理多個請求的問題上，業界有2個典型的方案。一種是多線程，一種是異步。在早期的系統中，多線程或多進程是最常用的技術。這種技術的代碼編寫起來比較簡單，因爲每個線程中的代碼都肯定是按先後順序執行的。但是由於同時運行着多個線程，所以你無法保障多個線程之間的代碼的先後順序。這對於需要處理同一個數據的邏輯來說，是一個非常嚴重的問題，最簡單的例子就是顯示某個新聞的閱讀量。兩個++操作同時運行，有可能結果只加了1，而不是2。所以多線程下，我們常常要加很多數據的鎖，而這些鎖又反過來可能導致線程的死鎖。
因此異步回調模型在隨後比多線程更加流行，除了多線程的死鎖問題外，異步還能解決多線程下，線程反覆切換導致不必要的開銷的問題：每個線程都需要一個獨立的棧空間，在多線程並行運行的時候，這些棧的數據可能需要來回的拷貝，這額外消耗了CPU。同時由於每個線程都需要佔用棧空間，所以在大量線程存在的時候，內存的消耗也是巨大的。而異步回調模型則能很好的解決這些問題，不過異步回調更像是“手工版”的並行處理，需要開發者自己去實現如何“並行”的問題。
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硬件故障率
除了服務器自己的內存、硬盤等故障，服務器之間的網絡線路故障更加常見。而且這種故障還有可能是偶發的，或者是會自動恢復的。面對這種問題，如果只是簡單的把“出現故障”的機器剔除出去，那還是不夠的。因爲網絡可能過一會兒就又恢復了，而你的集羣可能因爲這一下的臨時故障，丟失了過半的處理能力。
如何讓分佈式系統，在各種可能隨時出現故障的情況下，儘量的自動維護和維持對外服務，成爲了編寫程序就要考慮的問題。由於要考慮到這種故障的情況，所以我們在設計架構的時候，
也要有意識的預設一些冗餘、自我維護的功能。這些都不是產品上的業務需求
完全就是技術上的功能需求。能否在這方面提出對的需求，然後正確的實現，是服務器端程序員最重要的職責之一。
資源利用率（集羣系統的擴充和縮容）
擴容
在對一個集羣擴容的時候，我們往往會要停掉整個集羣的服務，然後修改各種配置，最後才能重新啓動一個加入了新的服務器的集羣。 由於在每個服務器的內存裏，都可能會有一些用戶使用的數據，所以如果冒然在運行的時候，就試圖修改集羣中提供服務的配置，很可能會造成內存數據的丟失和錯誤。因此，運行時擴容在對無狀態的服務上，是比較容易的，比如增加一些Web服務器。但如果是在有狀態的服務上，比如網絡遊戲，幾乎是不可能進行簡單的運行時擴容的。
縮容
分佈式集羣除了擴容，還有縮容的需求。當用戶人數下降，服務器硬件資源出現空閒的時候，我們往往需要這些空閒的資源能利用起來，放到另外一些新的服務集羣裏去。縮容和集羣中有故障需要容災有一定類似之處，區別是縮容的時間點和目標是可預期的。
消息隊列服務（兩個進程間的通信摒棄TCP和UDP，而使用消息隊列機制）
在一個基於分佈式的遊戲服務器系統中，不同的服務器之間，哪種通信方式是不可行的
兩個進程間如果要跨機器通訊，我們幾乎都會用TCP/UDP這些協議。但是直接使用網絡API去編寫跨進程通訊，是一件非常麻煩的事情。除了要編寫大量的底層socket代碼外，我們還要處理諸如：如何找到要交互數據的進程，如何保障數據包的完整性不至於丟失，如果通訊的對方進程掛掉了，或者進程需要重啓應該怎樣等等這一系列問題。這些問題包含了容災擴容、負載均衡等一系列的需求。
爲了解決分佈式系統進程間通訊的問題，人們總結出了一個有效的模型，就是“消息隊列”模型。消息隊列模型，就是把進程間的交互，抽象成對一個個消息的處理，而對於這些消息，我們都有一些“隊列”，也就是管道，來對消息進行暫存。每個進程都可以訪問一個或者多個隊列，從裏面讀取消息（消費）或寫入消息（生產）。由於有一個緩存的管道，我們可以放心的對進程狀態進行變化。當進程起來的時候，它會自動去消費消息就可以了。而消息本身的路由，也是由存放的隊列決定的，這樣就把複雜的路由問題，變成了如何管理靜態的隊列的問題。
一般的消息隊列服務，都是提供簡單的“投遞”和“收取”兩個接口，但是消息隊列本身的管理方式卻比較複雜，一般來說有兩種。一部分的消息隊列服務，提倡點對點的隊列管理方式：每對通信節點之間，都有一個單獨的消息隊列。這種做法的好處是不同來源的消息，可以互不影響，不會因爲某個隊列的消息過多，擠佔了其他隊列的消息緩存空間。而且處理消息的程序也可以自己來定義處理的優先級——先收取、多處理某個隊列，而少處理另外一些隊列。
但是這種點對點的消息隊列，會隨着集羣的增長而增加大量的隊列，這對於內存佔用和運維管理都是一個複雜的事情。因此更高級的消息隊列服務，開始可以讓不同的隊列共享內存空間，而消息隊列的地址信息、建立和刪除，都採用自動化的手段。——這些自動化往往需要依賴上文所述的“目錄服務”，來登記隊列的ID對應的物理IP和端口等信息。比如很多開發者使用ZooKeeper來充當消息隊列服務的中央節點；而類似Jgropus這類軟件，則自己維護一個集羣狀態來存放各節點今昔。
另外一種消息隊列，則類似一個公共的郵箱。一個消息隊列服務就是一個進程，任何使用者都可以投遞或收取這個進程中的消息。這樣對於消息隊列的使用更簡便，運維管理也比較方便。不過這種用法下，任何一個消息從發出到處理，最少進過兩次進程間通信，其延遲是相對比較高的。並且由於沒有預定的投遞、收取約束，所以也比較容易出BUG。
不管使用那種消息隊列服務，在一個分佈式服務器端系統中，進程間通訊都是必須要解決的問題，所以作爲服務器端程序員，在編寫分佈式系統代碼的時候，使用的最多的就是基於消息隊列驅動的代碼，這也直接導致了EJB3.0把“消息驅動的Bean”加入到規範之中。