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前言
工作也有几多年了，无论是身边遇到的还是耳间闻到的，多多少少也积攒了自己的一些经验和思考，当然，博主并没有太多接触高大上的分布式架构实践，相对比较零碎，随时补充。俗话说得好，冰冻三尺非一日之寒，滴水穿石非一日之功，罗马也不是一天就建成的，当然对于我们开发人员来说，一个好的架构也不是一蹴而就的。
初始搭建
开始的开始，就是各种框架一搭，然后扔到Tomcat容器中跑就是了，这时候我们的文件、数据库、应用都在一个服务器上。
服务分离
随着系统的的上线，用户量也会逐步上升，很明显一台服务器已经满足不了系统的负载，这时我们就要在服务器还没有超载时，提前做好准备。
由于我们是单体架构，优化架构在短时间内是不现实的，增加机器是一个不错的选择。这时，我们可能要把应用和数据库服务单独部署，如果有条件也可以把文件服务器单独部署。
反向代理
为了提升服务处理能力，我们在Tomcat容器前加一个代理服务器，我一般使用Nginx，当然你如果更熟悉Apache也未尝不可。
用户的请求发送给反向代理，然后反向代理把请求转发到后端的服务器。
严格意义上来说，Nginx是属于Web服务器，一般处理静态HTML、CSS、JS请求，而Tomcat属于Web容器，专门处理JSP请求，当然Tomcat也是支持html的，只是效果没Nginx好而已。
反向代理的优势，如下：
动静分离
基于以上Nginx反向代理，我们还可以实现动静分离，静态请求如HTML、CSS、JS等请求交给Nginx处理，动态请求分发给后端Tomcat处理。
Nginx 升级到1.9.5+可以开启HTTP/2.0时代，加速网站访问。
当然，如果公司不差钱，CDN也是一个不错的选择。
服务拆分
在这分布式微服务已经普遍流行的年代，其实我们没必要踩过多的坑，就很容易进行拆分。市面上已经有相对比较成熟的技术，比如阿里开源的Dubbo(官方明确表示已经开始维护了)，Spring家族的Spring Cloud，当然具体如何去实施，无论是技术还是业务方面都要有很好的把控。
Dubbo
SpringCloud
微服务与轻量级通信
持续集成部署
服务拆分以后，随着而来的就是持续集成部署，你可能会用到以下工具：Docker、Jenkins、Git、Maven。
图片源于网络，基本拓扑结构如下所示：
整个持续集成平台架构演进到如下图所示：
服务集群
Linux集群主要分成三大类( 高可用集群， 负载均衡集群，科学计算集群)。其实，我们最常见的也是生产中最常接触到的就是负载均衡集群。
负载均衡实现
分布式session
大家都知道，服务一般分为有状态和无状态，而分布式sessoion就是针对有状态的服务。
分布式Session的几种实现方式
分布式Session的几种管理方式
Session Replication 方式管理 (即session复制)
Session Sticky 方式管理
缓存集中式管理
目前生产中使用到的
负载均衡策略
负载均衡策略的优劣及其实现的难易程度有两个关键因素：负载均衡算法，对网络系统状况的检测方式和能力。
1、rr 轮询调度算法。顾名思义，轮询分发请求。
优点：实现简单
缺点：不考虑每台服务器的处理能力
2、wrr 加权调度算法。我们给每个服务器设置权值weight，负载均衡调度器根据权值调度服务器，服务器被调用的次数跟权值成正比。
优点：考虑了服务器处理能力的不同
3、sh 原地址散列：提取用户IP，根据散列函数得出一个key，再根据静态映射表，查处对应的value，即目标服务器IP。过目标机器超负荷，则返回空。
4、dh 目标地址散列：同上，只是现在提取的是目标地址的IP来做哈希。
优点：以上两种算法的都能实现同一个用户访问同一个服务器。
5、lc 最少连接。优先把请求转发给连接数少的服务器。
优点：使得集群中各个服务器的负载更加均匀。
6、wlc 加权最少连接。在lc的基础上，为每台服务器加上权值。算法为：(活动连接数*256+非活动连接数)÷权重 ，计算出来的值小的服务器优先被选择。
优点：可以根据服务器的能力分配请求。
7、sed 最短期望延迟。其实sed跟wlc类似，区别是不考虑非活动连接数。算法为：(活动连接数+1)*256÷权重，同样计算出来的值小的服务器优先被选择。
8、nq 永不排队。改进的sed算法。我们想一下什么情况下才能“永不排队”，那就是服务器的连接数为0的时候，那么假如有服务器连接数为0，均衡器直接把请求转发给它，无需经过sed的计算。
9、LBLC 基于局部性的最少连接。均衡器根据请求的目的IP地址，找出该IP地址最近被使用的服务器，把请求转发之，若该服务器超载，最采用最少连接数算法。
10、LBLCR 带复制的基于局部性的最少连接。均衡器根据请求的目的IP地址，找出该IP地址最近使用的“服务器组”，注意，并不是具体某个服务器，然后采用最少连接数从该组中挑出具体的某台服务器出来，把请求转发之。若该服务器超载，那么根据最少连接数算法，在集群的非本服务器组的服务器中，找出一台服务器出来，加入本服务器组，然后把请求转发之。
读写分离
MySQL主从配置，读写分离并引入中间件，开源的MyCat，阿里的DRDS都是不错的选择。
如果是对高可用要求比较高，但是又没有相应的技术保障，建议使用阿里云的RDS或者Redis相关数据库，省事省力又省钱。
全文检索
如果有搜索业务需求，引入solr或者elasticsearch也是一个不错的选择，不要什么都塞进关系型数据库。
缓存优化
引入缓存无非是为了减轻后端数据库服务的压力，防止其"罢工"。
常见的缓存服务有，Ehcache、OsCache、MemCache、Redis，当然这些都是主流经得起考验的缓存技术实现，特别是Redis已大规模运用于分布式集群服务中，并证明了自己优越的性能。
消息队列
异步通知：比如短信验证，邮件验证这些非实时反馈性的逻辑操作。
流量削锋：应该是消息队列中的常用场景，一般在秒杀或团抢活动中使用广泛。
日志处理：系统中日志是必不可少的，但是如何去处理高并发下的日志确是一个技术活，一不小心可能会压垮整个服务。工作中我们常用到的开源日志ELK，为嘛中间会加一个Kafka或者redis就是这么一个道理(一群人涌入和排队进的区别)。
消息通讯：点对点通信(个人对个人)或发布订阅模式(聊天室)。
日志服务
消息队列中提到的ELK开源日志组间对于中小型创业供公司是一个不错的选择。
安全优化
以上种种，没有安全做保证可能都会归于零。
转载至 http://developer.51cto.com/art/201710/555674.htm
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原文地址：http://www.cnblogs.com/rinack/p/7753072.html
