前言
只有光头才能变强。
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这本书买了一段时间了，之前在杭州没带过去，现在读完第三章，来做做笔记
这本书前三章都在科普和回顾中间件/分布式的基础，讲得非常通俗易懂。在之前已经我写过基础分布式相关文章，大家可以先去看看：
一、为什么分布式？
在之前的文章（外行人都能看懂的SpringCloud，错过了血亏！）也提过为什么要分布式：
- 模块之间独立，各做各的事，便于扩展，复用性高
- 高吞吐量。某个任务需要一个机器运行10个小时，将该任务用10台机器的分布式跑(将这个任务拆分成10个小任务)，可能2个小时就跑完了
在书上给出的观点：
- 升级单机的处理能力的性价比越来越低，单机的处理能力存在瓶颈
- 分布式系统更加稳定和可用（单机挂了就挂了，分布式挂了一般还有备用/不至于整个链路全挂）
1.1 大型网站架构演进过程
其实在没接触过分布式之前，在逛论坛的时候，经常会出现一些看起来很牛逼的词，诸如”读写分离“、”分库分表“、”主从架构“、”负载均衡“、”单点故障“等等名词，就觉得很高大上。下面我就稍微顺着”大型网站架构演进过程“来讲解一下这些词
在我们最开始接触Java项目的时候，一般来说是单机的（数据库、Web服务器都是同一台机器）
网站对外开放以后，访问量增大，服务器的压力也随之提高。此时，我们最简单的做法就是可以将数据库和应用分开，这样可以缓解一下当前系统的压力
应用服务器的压力继续增大，我们可以把应用服务器做成集群（说白了，就是加了台机器）
加了台应用服务器以后，就出现新的问题了：
- 用户请求的时候，走哪台服务器啊？
- Session是依赖单台服务器的，那Session怎么搞？
解决用户走哪台服务器，我们就在用户请求到达应用服务器之前，加了一个”负载均衡器“，这个”负载均衡器“说白了就写了用户请求会到哪台应用服务器的逻辑
- 比如说，一个用户请求过来，负载均衡器指派这个请求到服务器A。另一个用户请求过来，负载均衡器指派这个请求到服务器B。这样就平摊了请求— 这种方式就叫做轮询
- ...策略还有很多种，就看你想怎么实现了，反正这个逻辑的代码放在负载均衡器上。
而Session的问题，我之前写什么是单点登录(SSO)已经讲过了，一般来说我们可以将Session保存在Redis上就行了。
随着业务的发展，我们的数据量和访问量都在增长，现在有不少的业务都是读多写少的，对于这种业务也是会直接反应到数据库上。
于是，我们可以增加一个读库。写入的操作走服务器C的MySQL，读取的操作走服务器D的MySQL。这样就实现了读写分离。
一般来说，我们的写库也叫做主库，读库也叫做从库，在互联网架构中，这叫做主从架构，比如常见的架构：一主多从（详细的参考资料：如何给老婆解释什么是 Master-Slave）
针对读多写少的业务，我们还有优化策略，引入搜索引擎和缓存。
- 搜索引擎也相当于一个读库，使用搜索引擎的倒排表方式，能够大大提升检索的速度
- 缓存则将热数据放入内存中，如果查询的数据在缓存中存在，则直接返回
搜索引擎和缓存的参考资料：
注：这里说的索引和缓存就未必特指ES和Redis，比如缓存我也可以用本地缓存而不一定是Redis的。这里用Redis和ES只是我画图方便。
继读写分离之后，数据库还是遇到了瓶颈，此时我们就可以采用分库分表策略了：
- 垂直拆分— 不同的业务数据分到不同的数据库
- 水平拆分— 将同一张表的数据拆分到不同的数据库中（原因是这张表的数据量/更新量太大了）
注：单表行数超过500万行或者单表容量超过2GB才推荐进行分库分表(如果预计三年都达不到这个数据量，不要在创建表的时候就分库分表!) —《阿里巴巴 Java开发手册》
在数据存储方面，除了关系型数据库之外，如果有别的业务场景，可能还需要引入分布式存储系统
- 分布式文件系统
- 分布式Key-Value系统
- 分布式数据库
数据库问题解决之后，应用也面临着挑战（应用的功能会越做越多，应用也随之越做越大），为了不让应用持续变大，这就需要把应用拆开，从一个应用变为两个/多个应用。
不同功能/模块之间的调用不再单纯通过本机调用，引入了远程的服务调用。
某个应用只有一台机器上运行着，如果这台机器上出现了问题，导致这个应用无法运行，这就叫单点故障。
最后
这本书《大型网站系统与Java中间件》的前三章主要是铺垫什么是中间件、什么是分布式(从单机演进到分布式的过程)以及讲述了网站的架构演进过程，剩下的是回顾一些基础。比如说：
- bio/nio/aio
- HTTP/Session
- JVM
- Java多线程以及并发的基础知识
- JUC包下的常见类
这些我都曾经多多少少都做过笔记，不妨在我的公众号下找找相关的文章。总的来说，还是读得很过瘾的！后面读完下面的章节，我会继续分享，敬请期待。
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