構建分佈式系統的目的是增加系統容量，提高系統的可用性，轉換成技術方面，也就是完成下面兩件事。
大流量處理。通過集羣技術把大規模併發請求的負載分散到不同的機器上。
關鍵業務保護。提高後臺服務的可用性，把故障隔離起來阻止多米諾骨牌效應（雪崩效應）。如果流量過大，需要對業務降級，以保護關鍵業務流轉。
說白了就是幹兩件事。一是提高整體架構的吞吐量，服務更多的併發和流量，二是爲了提高系統的穩定性，讓系統的可用性更高。
提高架構的性能
咱們先來看看，提高系統性能的常用技術。
緩存系統。加入緩存系統，可以有效地提高系統的訪問能力。從前端的瀏覽器，到網絡，再到後端的服務，底層的數據庫、文件系統、硬盤和 CPU，全都有緩存，這是提高快速訪問能力最有效的手段。對於分佈式系統下的緩存系統，需要的是一個緩存集羣。這其中需要一個 Proxy 來做緩存的分片和路由。
負載均衡系統。負載均衡系統是水平擴展的關鍵技術，它可以使用多臺機器來共同分擔一部分流量請求。
異步調用。異步系統主要通過消息隊列來對請求做排隊處理，這樣可以把前端的請求的峯值給“削平”了，而後端通過自己能夠處理的速度來處理請求。這樣可以增加系統的吞吐量，但是實時性就差很多了。同時，還會引入消息丟失的問題，所以要對消息做持久化，這會造成“有狀態”的結點，從而增加了服務調度的難度。
數據分區和數據鏡像。數據分區是把數據按一定的方式分成多個區（比如通過地理位置），不同的數據區來分擔不同區的流量。這需要一個數據路由的中間件，會導致跨庫的 Join 和跨庫的事務非常複雜。而數據鏡像是把一個數據庫鏡像成多份一樣的數據，這樣就不需要數據路由的中間件了。你可以在任意結點上進行讀寫，內部會自行同步數據。然而，數據鏡像中最大的問題就是數據的一致性問題。對於一般公司來說，在初期，會使用讀寫分離的數據鏡像方式，而後期會採用分庫分表的方式。
提高架構的穩定性
接下來，咱們再來看看提高系統系統穩定性的一些常用技術。
服務拆分。服務拆分主要有兩個目的：一是爲了隔離故障，二是爲了重用服務模塊。但服務拆分完之後，會引入服務調用間的依賴問題。
服務冗餘。服務冗餘是爲了去除單點故障，並可以支持服務的彈性伸縮，以及故障遷移。然而，對於一些有狀態的服務來說，冗餘這些有狀態的服務帶來了更高的複雜性。其中一個是彈性伸縮時，需要考慮數據的複製或是重新分片，遷移的時候還要遷移數據到其它機器上。
限流降級。當系統實在扛不住壓力時，只能通過限流或者功能降級的方式來停掉一部分服務，或是拒絕一部分用戶，以確保整個架構不會掛掉。這些技術屬於保護措施。
高可用架構。通常來說高可用架構是從冗餘架構的角度來保障可用性。比如，多租戶隔離，災備多活，或是數據可以在其中複製保持一致性的集羣。總之，就是爲了不出單點故障。
高可用運維。高可用運維指的是 DevOps 中的 CI/CD（持續集成 / 持續部署）。一個良好的運維應該是一條很流暢的軟件發佈管線，其中做了足夠的自動化測試，還可以做相應的灰度發佈，以及對線上系統的自動化控制。這樣，可以做到“計劃內”或是“非計劃內”的宕機事件的時長最短。
分佈式系統的關鍵技術
而通過上面的分析，我們可以看到，引入分佈式系統，會引入一堆技術問題，需要從以下幾個方面來解決。
服務治理。服務拆分、服務調用、服務發現、服務依賴、服務的關鍵度定義……服務治理的最大意義是需要把服務間的依賴關係、服務調用鏈，以及關鍵的服務給梳理出來，並對這些服務進行性能和可用性方面的管理。
架構軟件管理。服務之間有依賴，而且有兼容性問題，所以，整體服務所形成的架構需要有架構版本管理、整體架構的生命週期管理，以及對服務的編排、聚合、事務處理等服務調度功能。
自動化運維。有了 DevOps 後，我們就可以對服務進行自動伸縮、故障遷移、配置管理、狀態管理等一系列的自動化運維技術了。
資源調度管理。應用層的自動化運維需要基礎層的調度支持，也就是雲計算 IaaS 層的計算、存儲、網絡等資源調度、隔離和管理。
整體架構監控。如果沒有一個好的監控系統，那麼自動化運維和資源調度管理只可能成爲一個泡影，因爲監控系統是你的眼睛。沒有眼睛，沒有數據，就無法進行高效的運維。所以說，監控是非常重要的部分。這裏的監控需要對三層系統（應用層、中間件層、基礎層）進行監控。
流量控制。最後是我們的流量控制，負載均衡、服務路由、熔斷、降級、限流等和流量相關的調度都會在這裏，包括灰度發佈之類的功能也在這裏。
此時，你會發現，要做好這麼多的技術，或是要具備這麼多的能力，簡直就是一個門檻，是一個成本巨高無比的技術棧，看着就都頭暈。要實現出來得投入多少人力、物力和時間啊。是的，這就是分佈式系統中最大的坑。