左耳听风
陈皓
网名“左耳朵耗子”，资深技术专家，骨灰级程序员
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已完结 108 讲
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开篇词 | 洞悉技术的本质，享受科技的乐趣
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01 | 程序员如何用技术变现（上）
02 | 程序员如何用技术变现（下）
03 | Equifax信息泄露始末
04 | 从Equifax信息泄露看数据安全
05 | 何为技术领导力？
06 | 如何才能拥有技术领导力？
07 | 推荐阅读：每个程序员都该知道的知识
08 | Go语言，Docker和新技术
09 | 答疑解惑：渴望、热情和选择
10 | 如何成为一个大家愿意追随的Leader？
11 | 程序中的错误处理：错误返回码和异常捕捉
12 | 程序中的错误处理：异步编程以及我的最佳实践
13 | 魔数 0x5f3759df
14 | 推荐阅读：机器学习101
15 | 时间管理：同扭曲时间的事儿抗争
16 | 时间管理：如何利用好自己的时间？
17 | 故障处理最佳实践：应对故障
18 | 故障处理最佳实践：故障改进
19 | 答疑解惑：我们应该能够识别的表象和本质
20 | Git协同工作流，你该怎么选？
21 | 分布式系统架构的冰与火
22 | 从亚马逊的实践，谈分布式系统的难点
23 | 分布式系统的技术栈
24 | 分布式系统关键技术：全栈监控
25 | 分布式系统关键技术：服务调度
26 | 分布式系统关键技术：流量与数据调度
27 | 洞悉PaaS平台的本质
28 | 推荐阅读：分布式系统架构经典资料
29 | 推荐阅读：分布式数据调度相关论文
30 | 编程范式游记（1）- 起源
31 | 编程范式游记（2）- 泛型编程
32 | 编程范式游记（3） - 类型系统和泛型的本质
33 | 编程范式游记（4）- 函数式编程
34 | 编程范式游记（5）- 修饰器模式
35 | 编程范式游记（6）- 面向对象编程
36 | 编程范式游记（7）- 基于原型的编程范式
37 | 编程范式游记（8）- Go 语言的委托模式
38 | 编程范式游记（9）- 编程的本质
39 | 编程范式游记（10）- 逻辑编程范式
40 | 编程范式游记（11）- 程序世界里的编程范式
41 | 弹力设计篇之“认识故障和弹力设计”
42 | 弹力设计篇之“隔离设计”
43 | 弹力设计篇之“异步通讯设计”
44 | 弹力设计篇之“幂等性设计”
45 | 弹力设计篇之“服务的状态”
46 | 弹力设计篇之“补偿事务”
47 | 弹力设计篇之“重试设计”
48 | 弹力设计篇之“熔断设计”
49 | 弹力设计篇之“限流设计”
50 | 弹力设计篇之“降级设计”
51 | 弹力设计篇之“弹力设计总结”
52 | 管理设计篇之“分布式锁”
53 | 管理设计篇之“配置中心”
54 | 管理设计篇之“边车模式”
55 | 管理设计篇之“服务网格”
56 | 管理设计篇之“网关模式”
57 | 管理设计篇之“部署升级策略”
58 | 性能设计篇之“缓存”
59 | 性能设计篇之“异步处理”
60 | 性能设计篇之“数据库扩展”
61 | 性能设计篇之“秒杀”
62 | 性能设计篇之“边缘计算”
63 | 区块链技术的本质
64 | 区块链技术细节：哈希算法
65 | 区块链技术细节：加密和挖矿
66 | 区块链技术细节：去中心化的共识机制
67 | 区块链技术细节：智能合约
68 | 区块链技术 - 传统金融和虚拟货币
69 | 程序员练级攻略：开篇词
70 | 程序员练级攻略：零基础启蒙
71 | 程序员练级攻略：正式入门
72 | 程序员练级攻略：程序员修养
73 | 程序员练级攻略：编程语言
74 | 程序员练级攻略：理论学科
75 | 程序员练级攻略：系统知识
76 | 程序员练级攻略：软件设计
77 | 程序员练级攻略：Linux系统、内存和网络
78 | 程序员练级攻略：异步I/O模型和Lock-Free编程
79 | 程序员练级攻略：Java底层知识
80 | 程序员练级攻略：数据库
81 | 程序员练级攻略：分布式架构入门
82 | 程序员练级攻略：分布式架构经典图书和论文
83 | 程序员练级攻略：分布式架构工程设计
84 | 程序员练级攻略：微服务
85 | 程序员练级攻略：容器化和自动化运维
86 | 程序员练级攻略：机器学习和人工智能
87 | 程序员练级攻略：前端基础和底层原理
88 | 程序员练级攻略：前端性能优化和框架
89 | 程序员练级攻略：UI/UX设计
90 | 程序员练级攻略：技术资源集散地
91 | 程序员面试攻略：面试前的准备
92 | 程序员面试攻略：面试中的技巧
93 | 程序员面试攻略：面试风格
94 | 程序员面试攻略：实力才是王中王
95 | 高效学习：端正学习态度
96 | 高效学习：源头、原理和知识地图
97 | 高效学习：深度，归纳和坚持实践
98 | 高效学习：如何学习和阅读代码
99 | 高效学习：面对枯燥和量大的知识
左耳听风
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21 | 分布式系统架构的冰与火
陈皓 2017-12-12
最近几年，我们一直在谈论各式各样的架构，如高并发架构、异地多活架构、容器化架构、微服务架构、高可用架构、弹性化架构等。还有和这些架构相关的管理型的技术方法，如 DevOps、应用监控、自动化运维、SOA 服务治理、去 IOE 等。面对这么多纷乱的技术，我看到很多团队或是公司都是一个一个地去做这些技术，非常辛苦，也非常累。这样的做法就像我们在撑开一张网里面一个一个的网眼。
其实，只要我们能够找到这张网的“纲”，我们就能比较方便和自如地打开整张网了。那么，这张“分布式大网”的总线——“纲”在哪里呢？我希望通过这一系列文章可以让你找到这个“纲”，从而能让你更好更有效率地做好架构和工程。
分布式系统架构的冰与火
首先，我们需要阐述一下为什么需要分布式系统，而不是传统的单体架构。也许这对你来说已经不是什么问题了，但是请允许我在这里重新说明一下。使用分布式系统主要有两方面原因。
增大系统容量。我们的业务量越来越大，而要能应对越来越大的业务量，一台机器的性能已经无法满足了，我们需要多台机器才能应对大规模的应用场景。所以，我们需要垂直或是水平拆分业务系统，让其变成一个分布式的架构。
加强系统可用。我们的业务越来越关键，需要提高整个系统架构的可用性，这就意味着架构中不能存在单点故障。这样，整个系统不会因为一台机器出故障而导致整体不可用。所以，需要通过分布式架构来冗余系统以消除单点故障，从而提高系统的可用性。
当然，分布式系统还有一些优势，比如：
因为模块化，所以系统模块重用度更高；
因为软件服务模块被拆分，开发和发布速度可以并行而变得更快；
系统扩展性更高；
团队协作流程也会得到改善；
……
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精选留言(52)
javaee微服务通常根据业务来划分边界，粒度通常是一个独立的业务，具体多大合适不是一开始就决定的，这是一个逐步拆分细化的过程，李智慧老师说任何复杂的架构都是从最简单的应用慢慢演化过来的，就像当年的淘宝发展到现在。单体应用，为了高可用，需要集群多实例部署。查询太慢，访问太慢，加缓存，DB读写分离。业务发展到一定复杂程度，单体应用太庞大，会产生一系列问题。例如开发方面，一个工程几十上百人不停的改动，如何协作，一个人的代码有问题，影响了所有业务。每一个版本的迭代与发布，开发、测试、沟通得花大把时间，可能还会出错，牵一发而可能动全身。运维上，发布一次可以睡个午觉，发布一次影响线上所有功能。资源方面，扩容到几十上百台机器的时候，DB、NoSQL等的连接数撑爆了……2017-12-11 34
coco我遇到的比较麻烦的就是数据一致性问题。一个操作需要调用好几个服务，后面的服务异常，前面的服务怎么回滚，如何保证事务。2017-12-07 17
左耳朵@ lfn 当然不是2017-12-07 10- 左耳朵@ helloworld 关于技术细节，我会单开另一个系列讲各种Pattern。敬请期待。2017-12-07 10
- 左耳朵@ coco 后面的“数据调度”会讲2017-12-07 9
- whhbbq服务化过程中代码层面需要注意以下几点1.序列化。接口的入参出参需要序列化;之前在单体应用中适用的service接口，可能不适用远程调用，需要改造，如匿名函数作为参数的接口。2.既当入参又当出参的接口，在服务化后，不再适用，需要改造。即调用更新接口后，需要调用查询接口以返回正确的值。3.服务化后，要考虑写接口是否是幂等。4.考虑接口超时，设置合理的超时时间。2017-12-24 7
Michael我很想知道对于新手来说，应该如何去学习分布式系统？耗子哥能给一些建议或者列一些书单么？2017-12-07 7
godtrue阅后留痕
单机在中间，往下研究是多线程高并发，往上研究是分布式高并发，往下是线程级别，往上是进程，集群级别，不过他们的根本是为了速度，为了快，为了快点将任务做完。
1:什么是分布式？
我认为相对单机而言，分布式至少是多机部署，多机共同分担任务处理
2:分布式核心解决的问题是什么？
我认为本质如浩哥所言，一是增加系统容量，二是实现系统高可用，其他还有并行开发、服务解耦
3:分布式引入的问题是什么？
数据不一致性，测试、运维复杂，排障链路长
4:分布式实现的难点是什么？
CAP
5:目前有哪些分布式的最佳实践？
不太清楚？
6:分布式必备技术有哪些？
RPC、MQ、各种集群存储系统、负载均衡、容器化部署2018-12-29 5
梁汉泉15年，部署在阿里云服务，服务A访问服务B，因没有内网DNS以及阿里云的网络原因，流量走到公网又回来，延时秒级，更有甚者，服务B访问服务X也走的是公网，延时3s+…同样部署在AWS的服务在1秒内！2017-12-07 5
lfn是不是说，采用「微服务」之后，就不需要「中间件」了？2017-12-07 4
TH耗子叔这篇文章简洁明了，但是在了解微服务的过程中仍有一些结合实际情况产生的疑问，希望能得到解答。
1.服务化和分布式是什么关系？是否把单体应用拆成服务就意味着一定要分布式部署？
2.包含本地操作和业务逻辑的桌面应用应当如何改造？把业务逻辑从本地客户端挪到服务端是不是会带来性能损失？
3.在企业内部应用(用户都在同一个局域网)的情况下，使用分布式架构是否有必要？2018-03-15 3
krugle可不可以讲一些架构设计的基础，很多概念都不清楚，网上的概念也不统一作者回复: 后面有相应的设计模式系列
2018-03-14 3
张向阳微服务粒度怎么把握？什么东西可以被拆分出来独立为一个服务？有没有方法论可以遵循。期待老师能够分享2017-12-10 3- Michael耗子哥 你好 一直就对分布式感兴趣 但是不知道该从哪里入手 要学的东西太多了。耗子哥能不能给个建议或者入手的地方2017-12-08 3
xzyline服务的部署问题，需要按业务线，重要等级，服务性能，服务类型高cpu还是高io好多维度需要考虑。
还有服务的负载均衡也不好处理。2017-12-08 3
yunfeng既然分布式架构的难点和痛点在维护和运维，能否讲讲分布式架构下的如何维护好软件和运维呢2017-12-07 3
Silence我们在分布式架构下开发时，当时遇到的问题主要是数据一致性的问题，就是有些时候必须采用分布式锁实现2017-12-07 3
bullboying公司的新产品研发基本上是沿着分布式，微服务这个路线发展的，我们的产品是行业软件，to b的，发现分布式之后定制研发成本增加了不少，另外可能很多客户的体量还达不到需要部署微服务的程度，没法平摊越来越高的运维成本，所以最新的版本同时保留了单体应用和微服务架构两个方向的产品，适应不同的客户要求。这种一国两制的方式应该是挺正确的选择。
虽然微服务是将来的方向，如果只是一套系统自己运维，客户是自己，那自然是没得选。如果是离岸交付，那还是要权衡一下迈进的速度。2017-12-07 3
艾小祥期待下一篇文章2017-12-07 3
missa目前比较流行的分布式，应该算是微服务了。难点是服务之间的管理，调度。2018-03-20 2
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