前文说到，构建分布式系统的目的是增加系统容量，提高系统可用性。实际上就是要完成下面两件事：
- 大流量处理：通过集群技术将大规模并发请求的负载分散到不同机器上。
- 关键业务保护：提高后台服务的可用性，隔离故障以阻止雪崩效应。如果流量过大，则需对业务降级，以保护关键业务流转。
简而言之，就是两件事：一是提高整体架构的吞吐量，服务更多的并发和流量。二是为了提高系统的稳定性，让系统可用性更高。
一、提高架构的性能
提高系统性能的常用技术：
缓存系统
加入缓存系统可以有效提高系统访问能力。从前端的浏览器，到网络，再到后端的服务，底层数据库，文件系统，硬盘和 CPU，全都有缓存，这是提高快速访问能力最有效的手段。
对于分布式系统下的缓存系统，需要一个缓存集群。这里需要一个 Proxy 来做缓存的分片和路由。
负载均衡系统
负载均衡系统是水平扩展的关键技术，它可以使用多台机器来共同分担一部分流量请求。
异步调用
异步系统主要通过消息队列来对请求做排队处理，从而把前端的请求峰值给削平了，后端以自己的速度来处理请求。
这样可以增加系统的吞吐量，但会降低实时性。此外，还会引入消息丢失的问题，所以要对消息做持久化，这会造成“有状态”的结点，从而增加了服务调度的难度。
数据分区和数据镜像
数据分区是把数据按一定的方式分成多个区（比如通过地理位置），不同的数据区来分担不同区的流量。这需要一个数据路由的中间件，会导致跨库的 Join 和跨库的事务非常复杂。
数据镜像是把一个数据库镜像成多份一样的数据，这样就不需要数据路由的中间件了。你可以在任意结点上进行读写，内部会自行同步数据。然而，数据镜像中最大的问题就是数据的一致性问题。
对于一般公司来说，在初期，会使用读写分离的数据镜像方式，而后期会采用分库分表的方式。
二、提高架构稳定性
提高系统稳定性的常用技术：
服务拆分
服务拆分有两个目的：一是为了隔离故障，二是为了重用服务模块。
服务拆分后，会引入服务调用间的依赖问题。
服务冗余
服务冗余是为了去除单点故障，支持服务的弹性伸缩，以及故障迁移。
对于一些有状态的服务来说，冗余这些有状态的服务，就带来了更高的复杂性。譬如，弹性伸缩时，需要考虑数据的复制或重新分片，迁移的时候还要将数据迁移到其他机器上。
限流降级
系统实在扛不住压力时，只能通过限流或功能降级的方式来停用一部分服务，或是拒绝一部分用户，以确保整个架构不会挂掉。这些技术属于保护措施。
高可用架构
高可用架构通常是从冗余架构的角度来保障可用性。譬如，多租户隔离，备灾多活，或是数据可以在其中复制保持一致性的集群。这都是为了保障不出单点故障。
高可用运维
高可用运维指的是 DevOps 中的 CI/CD。良好的运维应该是一条很流畅的软件发布管线，其中做了足够的自动化测试，还可以做相应的灰度发布，以及对线上系统的自动化控制。
这样，可以做到“计划内”或是“非计划内”的宕机事件的时长最短。
三、分布式系统的关键技术
分布式系统会引入一系列技术问题，需要从以下几个方面来解决。
服务治理
服务拆分、服务调用、服务发现、服务依赖、服务的关键度定义等。
服务治理的最大意义是需要把服务间的依赖关系、服务调用链，以及关键的服务给梳理出来，并对这些服务进行性能和可用性方面的管理。
架构软件管理
服务之间有依赖，而且有兼容性问题。所以，整体服务所形成的架构需要有架构版本管理、整体架构的生命周期管理，以及对服务的编排、聚合、事务处理等服务调度功能。
DevOps
分布式系统可以更为快速地更新服务，但是对于服务的测试和部署都会是挑战。所以，还需要 DevOps 的全流程，其中包括环境构建、持续集成、持续部署等。
自动化运维
有了 DevOps 后，我们就可以对服务进行自动伸缩、故障迁移、配置管理、状态管理等一系列的自动化运维技术了。
资源调度管理
应用层的自动化运维需要基础层的调度支持，也就是云计算 IaaS 层的计算、存储、网络等资源调度、隔离和管理。整体架构监控。如果没有一个好的监控系统，那么自动化运维和资源调度管理只可能成为一个泡影，因为监控系统是你的眼睛。没有眼睛，没有数据，就无法进行高效的运维。所以说，监控是非常重要的部分。这里的监控需要对三层系统（应用层、中间件层、基础层）进行监控。
流量控制
最后是我们的流量控制，负载均衡、服务路由、熔断、降级、限流等和流量相关的调度都会在这里，包括灰度发布之类的功能也在这里。
降低门槛的技术——Docker
想做好上述技术，需要大量的人力、物力和时间。但通过 Docker 及其衍生出来的 Kubernetes 之类的软件或解决方案，大大地降低了门槛。
Docker 将软件和运行环境打包，然后比较轻量级地启动和运行。在运行过程中，软件变成了服务，这可能会改变现有的环境。但当我们重新启动一个 Docker 时，环境又会变成初始化状态。我们可以利用 Docker 的这个特性，将软件在不同机器上进行部署、调度和管理。
四、分布式系统的“纲”
我们将分布式系统分为五个关键技术，它们就是分布式系统的纲要。
- 全栈系统监控
- 服务/资源调度
- 流量调度
- 状态/数据调度
- 开发和运维的自动化
开发和运维的自动化，需要先实现前四项。所以，最关键的是以下四项技术，它们是构建分布式系统最核心的东西：
