对于一个后端开发，分布式在目前基本是必备的一块知识了，无论是在工作实践中，还是在面试中，这块的知识都非常重要。
对我自己来说，从毕业后一开始做单体应用，到后面做依赖ESB的Saas开发，到做微服务分布式应用，可以说正好经历了服务发展的各个阶段，对架构演进有着我自己的理解。
然而，我目前在公司做的项目严格来讲叫“分布式单体”，缺少互联网的高并发的场景，因此我对分布式这一块也比较薄弱。
虽然公司里缺少这方面的锻炼，但我想，我自己也可以尝试去做一些开源项目，把自己对分布式的想法进行落地，这就是我写这个系列的文章的原因。
我主张程序员要“知行合一”，不光要学知识，也要把知识给用到实际，这才能真正形成一个闭环。这也是为什么很多人看了很多知识，但依然感觉学了就忘的原因。
这一篇文章，对我来说是一个开端，我会从这一篇开始，不断深入研究分布式，并把它们在我自己的开源项目里进行落地。
这篇先谈一谈我目前对分布式的粗浅认知，以及我打算怎么去做。我也不过是个渴望成长的小白，还有很多有待提高的地方，以下文字若有偏颇，欢迎讨论交流~
从单体到微服务
单体应用往往适用于简单的项目，随着业务量的增加，单体架构也就变成了巨石架构，越来越难维护，这时候微服务就出现了。
相比于单体架构，微服务有以下几点好处：
- 独立：每个微服务都是独立的项目，可以由不同的人或团队进行维护，可以并行研发，增加迭代速度。
- 可扩展性：可快速地添加服务实例，增强服务能力。
- 隔离：每个服务的失败不会大面积地波及整个服务运行体系。
当然，微服务也有缺点，就是带来了系统的复杂度，但是比起他所带来的优点，实在是瑕不掩瑜。
从rpc到分布式
既然单体应用被拆分了多个服务，那么首先解决的问题是服务间通信。
rpc，全称Remote Procedure call，远程过程调用，就是为了解决服务间通信而存在。简单来说，就是“像调用本地方法一样调用远程方法”。
rpc有几个关键的技术点，比如如何找到调用的函数，如何序列化和反序列，如何进行网络传输等。
目前比较主流的rpc框架有grpc，spring cloud的feign。
除了调用远程方法之外，分布式要考虑的东西远不止这些。
因为服务多了，就需要有一系列服务治理的措施，包括服务注册发现机制，负载均衡，限流，熔断，降级，重试，监控等等。
这就进入了一个广袤的世界，分布式的魅力也在于此。
分布式的十大场景
我这里总结了分布式十大场景，当然以下很多内容我都并未实践过，只是心里知道有他们的存在，我将在后续的时间里，按照规划的路线，逐步点亮技能树，把分布式这块的知识完全搞定，做到知行合一。
1. 服务注册与发现
负责把服务注册进来，监听服务状态，让消费者能动态知道集群的状态变化
例子：spring cloud eureka，consule
2. 服务集群与路由
实现服务的负载均衡
例子：类似nginx，多种路由算法
3. 配置中心
负责分布式环境下的配置更新
例子：apollo, nacos
4. 分布式ID
对大量数据和消息进行唯一表示，生成全局唯一的ID
例子：美团Leaf算法，雪花算法
5. 分布式缓存
说白了就是Redis的高可用架构，典型场景分布式session
例子：Redis
6. 分布式事务
这是分布式领域特别复杂的一块内容，解决方法也非常多，比如2pc,TCC,事务性消息等。
例子：阿里开源的seata
7. 限流
流量控制，典型的算法有漏桶算法和令牌桶算法。
例子：阿里开源的sentinel
8. 熔断和降级
为了防止服务雪崩，及时止损。
例子：Hystrix
9. 分布式调度
分布式环境下实现一些报表任务，定时任务等等。
例子：xxl-job
10. 分布式锁
解决高并发问题。
例子：Redission
当然分布式里面的内容远不止我上面列的，还包括分布式追踪（skywalking）,监控等等，这里就不一一列举了。
我的计划是通过一个开源项目，尽可能把以上的要点都囊括，既帮助自己巩固知识，也希望自己的努力能帮助一些同样在这块领域探索的人。
