一、散布式架构的优势和理念
01 传统单体架构特点
（图片来源：阿里云峰会）
通常一个初创型项目，都是从单体架构末尾的。
优点就是快，易于开发、测试、部署，一个WAR包发上消费就完事了。
缺陷也很清楚，由于一切模块都在一个顺序包里，招致编译慢、启动慢、代码抵触，每次兼并代码的时分都是恶梦，发布成功率？完全靠运气。
02 微效劳架构 vs 单体架构
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复杂度较小时采用单体运用消费效率更高，复杂度到了一定规模时单体运用的消费效率末尾急剧下降，这时对其停止效劳化拆分才是合算的。
微效劳架构之所以失掉普遍认可，源于对业务多变性的不可预测，微服架构可以不断的自演化 ，进而快速顺应业务变化。
03 模块化开发
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微效劳架构，从业务顶层设计末尾，按照业务线停止模块拆分，从表现层、逻辑层、数据层停止独立的剥离单体运用。很多企业都阅历过单体运用到效劳化运用的拆分进程，这里要留意业务的延续性、数据的残缺性成绩。
04 微效劳架构的负载平衡优势
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以前通常用LVS、F5作为接入层的负载平衡效劳，主要提供限流、负载、安全等等。
在微效劳架构中，由网关作为接入层，提供轻量级的负载平衡、协议转换、鉴权等效劳，微效劳通常有效劳管理框架，如DUBBO等，提供效劳管理、效劳注册、效劳发现、隔离等。
05 数据拜访瓶颈处置方案--数据库垂直切分
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散布式架构是如何处置数据拜访瓶颈的呢？首先是数据库的垂直切分，比如，按用户、买卖、账务拆分到独立的数据库当中，缓解了数据存储和拜访的压力，当然也可以做主备库，停止读写别离的。
06 数据拜访瓶颈处置方案--数据库水平切分
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其次，停止数据库的水平切分，比如买卖数据库和数据表的数据量太大，可以按买卖时间停止分表、分库，拆分表的数量计算办法见上图。
拆表拆库是处置数据拜访、存储成绩，但是会给数据查询带来很大费事，比如跨多表、多库的复杂查询场景。处置的办法很多，通常有：用ES停止复杂查询，筛用ID再到库里捞数据（即复杂查询拆分屡次查询），或用散布式海量数据库方案，不去做太细粒度的拆分库表，如下面会提到的OceanBase。
二、散布式架构实际举例--散布式TA系统
07 传统TA系统架构
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传统TA系统架构，清算串行效率低，无法经过添加机器线性扩展功用，普通运用大事务，出现成绩全部回滚。
08 散布式TA系统架构
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散布式TA系统架构，结构更合理，也更复杂。分红了：接入层、业务效劳层、SOFAStack层、LAAS、运维工具链、管理控制。
接入层：包括协议转换、拜访控制、文件传输、运维任务台。
业务效劳层：即业务中心逻辑效劳，如：账户、买卖、账单、清算等。
SOFAStack：蚂蚁金服的通用效劳组件，许多都开源了，包括：微效劳框架、散布式事务、义务调度、音讯队列、数据代理、链路跟踪等。
散布式TA系统的需求攻克的技术难题。散布式清算义务如何高效完成？散布式下，加大运用途理出错能够性，那清算义务如何确保正确性?下面谈判谈如何处置。
09 散布式义务调度平台
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散布式义务调度平台，支持：
自定义分片，高效应用集群计算才能。
执行中可对义务停止暂停/续跑，强迫取消。
义务失败重试机制，保障全体计算义务成功。
10 清算义务调度
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