分布式系统特征
上一篇我们对系统架构的各个环节进行了简单的介绍，这篇文章我们先来介绍一下分布式系统的三个重要特征，分时高性能，高可用和可扩展，这三条目标不仅适用于服务端架构，对于客户端，前端同样适用。
高性能
高性能分为单机高性能以及集群高性能，单机高性能主要集中在对进程，线程的管理以及I/O操作模型上，比如Nginx可以用多进程也可以用多线程，JBoss 采用的是多线程；Redis 采用的是单进程，Memcache 采用的是多线程，这些系统都实现了高性能，但内部实现差异却很大，对于单机但性能的问题，我们将在后面文章中会展开讨论。 集群高性能指的是当单机性能无法支撑业务访问量时，必须采用机器集群的方式来提高性能，比如支付宝和微信这种规模的业务系统，后台机器数量都是百万级别的。
延时和吞吐量
不论是单机还是集群，衡量性能的两个重要指标分别为延时和吞吐量。所谓延时是指每次请求的链路耗时，单位是时间单位；吞吐量是指单位时间内能处理多少次请求。打个简单的比方，有一家汽车修理厂，修理一辆汽车耗时8小时，一天能够修理120量车，那么这家汽车修理厂的：
- 延时为8小时
- 吞吐量为：120辆车/天 或者 5辆车/小时
吞吐量通常用TPS和QPS表示，TPS是每秒内的事务(Transaction)数，一次事物包括和响应客户端请求，执行业务逻辑，将结果返回客户端三部分；QPS是指每秒内查询次数，比如一次TPS包含了若干次数据库查询操作，因此QPS的值 >= TPS的值。对于延时和吞吐量之间的关系可以表示为：在可接受的延时范围内，做到吞吐量最大。
集群高性能
通过集群来提升性能并非是加机器这么简单，集群间机器的通信也会带来一定性能的消耗，因此，让多台机器协同工作达到高性能是一个复杂的任务。我们先从一个最简单的场景分析：
上图是一个横向扩展的例子，首先我们有一个单机应用，假设它的TPS是1000，随着业务的发展，用户量的增加，单机性能已经难以维持，因此我们又加了一台业务服务器（图（2）），此时TPS变成了2000，除去Load Balancer的损耗，实际TPS大约为1600。
接着又过了一段时间，用户数量持续增加，此时业务要求系统的TPS达到1万，我们继续扩容，将业务服务器扩展到10台，此时我们发现，性能非但没有提升，反而下降了，经排查发现单个的Load Balancer已经不足以支撑起TPS 1万的请求了，因此我们需要多个Load Balancer，此时系统变成了图（3）的样子。这时的架构显然已经变得复杂了，体现在：
- 为了将用户分到不同的Load Balancer上，我们需要对DNS进行配置，或者将DNS和CDN进行关联等
- 业务服务器和Load Balancer之间的链接由线性结构变成了网状结构
- 业务服务器从2台扩展到10台，Load Balancer从1台扩展到了3台，各业务系统之间的状态管理，数据同步开始变的复杂，故障数也开始增加，整体监控的难度也加大了
尽管管理集群的代价变高了，但是在性能上我们确实得到了提升，从1台机器变成10台机器，除去Load Balancer的损耗，整体性能大概提升了8倍。回过头来分析一下，集群方式性能提高的本质原因是通过“冗余”实现了并行计算，从而增大了吞吐量。但是又过了一段时间，随着业务的不断发展，每台Server的功能越来越复杂，性能又开始下降，10台机器性能可能只提升了5倍，经排查发现单机耗时明显增加，为了继续提升性能，我们采用了第二种方式，拆分系统。
上图中可以看出，我们将一台Server中的各个子业务独立出来，拆分成各个子系统，从业务角度看，这种拆分不会减少功能，也不会减少代码量，其性能提升的本质在于分而治之：
- 越简单的系统越容易做到高性能，由于系统内部业务耦合少，针对性的优化相对容易，不会牵一发而动全身
- 单点突破，容易找到性能瓶颈做针对性优化。比如，用户增长太快，登录系统出现瓶颈，我们只需要优化登录系统即可，并且该优化不会影响其它系统的内部逻辑。
需要注意的是，拆分的子系统也并不是越多越好，由于系统间调用是走网络请求，过多的子系统会带来系统间网络请求次数呈指数级增长，反而会导致新更难下降，如下图所示
上图中，在只有2个子系统时，用户一次请求对应系统内部的1次调用；当系统拆分为4个时，系统间请求次数从1次增长到4次。假设网络传输的耗时为1ms，则4个系统会比2个系统多出2ms的耗时，如果有100个子系统，耗时则会多出98ms。因此，如何把握系统拆分粒度对架构设计来说就很关键了。
高可用
所谓高可用是指系统无中断的执行任务的能力，而无中断对于单机来说是不可能做到的，比如机房断电，水灾，地震等不可抗力就会导致单机系统不可用。因此，想要做到服务高可用，还是需要用到集群，一个机房断电，可将流量导到另一个机房，一条通道故障，就切到另一条。总之，高可用的解决方案就是增加“冗余”做备份，单纯从形式上来看，和之前讲的高性能是一样的，都是通过增加更多机器来达到目的，但其实本质上是有根本区别的：高性能增加机器目的在于“扩展”处理性能；高可用增加机器目的在于“冗余”处理单元。
使用冗余重点要解决的问题是如何对状态进行决策。即当某台Server挂掉时，其它Server如何感知这个状态并作出响应