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书籍还算不错，把分布式系统各种可能的问题都细致地分析一遍，并给出几种解决方法和最佳的方案，这一点值得肯定。分布式系统最怕的问题就是一致性问题，很多章节都是围绕这个问题去阐述的，给出各种环节/节点可能出现不一致的原因，并给出解决方法。

第1章分布式系统介绍

初识分布式系统

分布式系统的定义：A distributed system is one in which Components located at networked computers communicate and coordinate their actions only by passing messages.
分布式系统的意义
分布式系统出现的原因：升级单机处理能力的性价比越来越低；单机处理能力存在瓶颈；处于稳定性和可用性的考虑。

分布式系统的基础知识

组成计算机的要素：输入，输出，运算器，控制器和存储器；
线程与进程的执行模式：阿姆达尔定律；互不通信的多线程模式，基于共享容器协同的多线程模式，通过事件协同的多线程模式，多进程模式；
网络通信基础知识：OSI七层模型，TCP/IP模型；网络IO实现方式：BIO阻塞；NIO，基于事件驱动思想，Reactor模式；AIO异步IO，Proactor模式
如何把应用从单机扩展到分布式：5要素的变化
分布式系统的难点：缺乏全局时钟；面对故障独立性；处理单点故障，如果不能把单点变为集群，则需要给单点做好备份，降低单点故障影响范围；事务的挑战：2PC、最终一致、BASE、CAP、Paxos等。

Socket 网络通信开发时用到的三种方式：BIO、NIO和AIO
BIO：Blocking IO，采用阻塞的方式实现，一个线程处理一个Socket，发生建立连接、读数据、写数据的操作时，都可能会阻塞。
NIO：Nonblocking IO，基于时间驱动思想，采用Reactor模式，可以在一个线程中处理多个Socket套接字
AIO：AsynchronousIO，异步IO，采用Proactor模式，与NIO的差别是，AIO在进行读写操作时，只需要调用响应的read/write方法，并且需要传入CompletionHandler，在动作完成后会调用。

第2章大型网站及其架构演进过程

什么是大型网站：
海量数据、高并发访问量、本身业务的系统的复杂度；

大型网站的架构演进

用Java技术和单机来构建的网站
从一个单机的交易网站说起
单机负载告警，数据库与应用分离
应用服务器负载告警，如何让应用服务器走向集群
数据读压力变大，读写分离吧
弥补关系型数据库的不足，引入分布式存储系统（分布式文件系统、分布式KV系统和分布式数据库）
读写分离后，数据库又遇到瓶颈：垂直拆分和水平拆分；读写分离解决读压力大的问题，水平拆分解决数据量大或者更新量大的问题；垂直拆分带来的问题：原来单机中跨业务的事务，解决方法：1. 使用分布式事务，性能下降；2. 去掉事务或者不追求强事务支持；水平拆分带来的问题：SQL路由、主键处理、多个数据库源取数据，分页排序处理；
数据库问题解决后，应用面对的新挑战
初识消息中间件

增加应用服务器后需要解决的问题：
终端用户对多个应用服务器访问的选择问题；解决方法：DNS、负载均衡
Session问题；解决方法：Session sticky，Session replication，Session数据集中存储（引入网络操作），cookie based（问题：cookie长度限制、安全性、带宽消耗、性能影响，不推荐）；

读写分离带来的问题：数据复制、应用对数据源的选择问题；
搜索引擎实际上是一个读库，构建搜索用的索引就是一个数据复制的过程。搜索系统构建索引的两个维度：全量/增量；实时/非实时；实时构建索引对数据源服务器有性能影响；
缓存：数据缓存和页面缓存；Apache ESI模块；

第3章构建Java中间件

Java中间件的定义

构建Java中间件的基础知识

跨平台的Java运行环境——JVM
垃圾回收与内存堆布局
Java并发编程的类、接口和方法
动态代理
反射
网络通信实现选择

Java并发编程的类、接口和方法
线程池、synchronized、ReentrantLock（公平锁和非公平锁，公平锁的好处是等待锁的线程不会饿死）、volatile、Atomics、wait/notify/notifyAll（对这个三个方法的调用都必须是在对象的synchronized块中）、CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore、Exchanger、Future/FutureTask、并发容器（copyOnWrite & Concurrent）；

分布式系统中的Java中间件

第4章服务框架

目录结构：
1、网站功能持续丰富后的困境与应对
2、服务框架的设计与实现

应用从集中式走向分布式所遇到的问题
透过示例看服务框架原型
服务调用端的设计与实现
服务提供端的设计与实现
服务升级

3、实战中的优化
4、为服务化护航的服务治理
5、服务框架与ESB的对比

服务调用端的设计与实现
在这里插入图片描述
流程：调用发起=>寻址路由=>协议适配和序列化=>网络传输=>反序列化以及协议解析=>得到结果返回给调用方
1、确定服务框架的使用方式
2、服务调用者与服务提供者之间通信方式的选择
3、引入基于接口、方法、参数的路由
4、多机房场景，避免跨机房调用，一是在服务注册中心甄别，二是地址过滤
5、服务调用端的流控处理
6、序列化与反序列化处理，Java本身的序列化性能问题、跨语言问题、序列化后语言长度等
7、网络通信实现选择：BIO、NIO、AIO
8、支持多种异步服务调用方式：Oneway，Callback，Future，可靠异步

服务提供端的设计与实现
在这里插入图片描述
1、如何暴露远程服务
2、服务端对请求处理的流程
3、执行不同服务的线程池隔离
4、服务提供端的流控处理

第5章数据访问层

数据库从单机到分布式的挑战和应对

从应用使用单机数据库开始
数据库垂直/水平拆分的困难
单机变为多机后，事务如何处理
多机的Sequence问题与处理
应对多机的数据查询

数据访问层的设计与实现

如何对外提供数据访问层的功能
按照数据层流程的顺序看数据层设计
独立部署的数据访问层实现方式
读写分离的挑战和应对

水平拆分和垂直拆分
垂直拆分把一个数据库中不同业务单元的数据分到不同的数据库里，水平拆分是根据一定的规则把同一个业务单元的数据拆分到多个数据库中；
垂直拆分带来的影响：

单机的 ACID 被打破；
Join操作受影响；
靠外键进行约束的场景有影响；

水平拆分带来的影响：

ACID 被打破；
Join操作受影响；
靠外键进行约束的场景有影响；
依赖单库的自增序列生成唯一 ID 会受影响；
针对单个逻辑意义上的表的查询需要跨库；

分布式事务

两阶段提交：2PC
一致性理论：CAP、BASE
Paxos协议

多机自增主键问题
考虑唯一性和连续性，UUID生成方式（IP、MAC、时间等）连续性不好；
实现方案1：把ID集中放在一个地方进行管理，对每个Id序列独立管理，每台机器使用Id时都从这个Id生成器上取。
缺点：
性能问题：每次都去远程取Id会有资源损耗
生成器的稳定性问题，作为一个无状态的集群，保证可用性
存储的问题
实现方案2：舍掉Id生成器，把相关的逻辑放到需要生成Id的应用本身。每个生成器读取可用的Id，然后给应用使用，但是数据的Id并不是严格按照进入数据库顺序而增大的。

应对多机的数据查询
跨库Join