如果现在让你阐述一下什么是“分布式系统”，你脑子里第一下跳出来的是什么？我想，此时可以用苏东坡先生的一句诗，来形象地描述大家对分布式系统的认识：
横看成岭侧成峰，远近高低各不同。
1“分布式系统”等于 SOA、ESB、微服务这些东西吗？
我觉得每个人脑子里一下子涌现出来的肯定是非常具象的东西，就像下面这些：
“分布式系统”等于 SOA、ESB、微服务这些东西吗？
如果你一下子想到的是 XX 中心、XX 服务，意味着你把服务化的模式（SOA、ESB、微服务）和分布式系统错误地划上了等号。
那么，什么是“服务化”呢？服务化就像企业当中将相同岗位的人员划分到同一个部门管理，以此来收敛特定的工作入口，再进行二次分配，以提高人员利用率和劳动成果的复用度。服务化的本质是“分治”，而“分治”的前提是先要拆，然后才谈得上如何治。这时，高内聚、低耦合的思想在拆分过程中起到了一个非常重要的作用，因为这可以尽可能地降低拆分后不同组件间进行协作的复杂度。所以重要的是“怎么拆“，还有如何循序渐进地拆，而这个过程中你究竟是采用了何种服务化模式（比如 SOA、ESB、微服务等）并不是关键。
为什么说“怎么拆”最重要呢？我来举个例子，企业的组织架构包括三种模型：职能型、项目型、矩阵型。你可以把这里的企业理解为一个“分布式系统”，把后面的 3 种模型理解为这个分布式系统的 3 种形态。作为这个“系统”的所有人，你需要考虑如何拆分它，才能使得各功能组件相互之间可以更好地协作。假设，你要将一个总计 10000 名员工的企业按“职能型”拆分成 20 个部门，得到的结果是每个部门 500 人。
这时，如果工作是流水线式的上下游关系。一个部门完工了再交给下一个部门。
那么这时候是高内聚、低耦合的。因为一个工种只与另一个工种产生了关联，并且仅有一次。
但如果工作需要频繁的由不同职能的人员同时进行，会导致同一个部门可能与多个部门产生联系。
那么，这时是低内聚、高耦合的。因为一个工种需要和其他多个工种产生关联并且远不止一次。
可以看到服务化体现了“分治”的效果，这也是分布式系统的核心思想，因此从“分治”这个本质上来看，服务化的确是分布式系统，但分布式系统不仅仅停留在那些服务化的模式上。
我相信，你在工作中参与开发的任何软件系统，到处都存在着需要拆分的地方，除非它的功能极简到只需要计算一个 1+1。比如，当我们在电商平台点击“提交订单”的时候，会涉及生成订单、扣除积分、扣除库存等等动作。电商系统初期所有的功能可能都在一个系统里面，那么这些操作可以写在一个方法体里吗？我想只要代码能够成功运行，大部分人是不会管你怎么写的。但是如果这时需要增加一个红包功能呢？相信你或多或少遇到过在几百上千行代码中去增改功能的事情，其中的痛苦应该深有体会。
要解决这个问题就是要做拆分，通过梳理、归类，将不同的紧密相关的部分收敛到一个独立的逻辑体中，这个逻辑体可以是函数、类以及命名空间，等等。所以，从这个角度来说“分治”的问题其实早就存在我们的工作中，就看我们是否有去关注它了。因此，这并不只是我们在进行服务化时才需要考虑的问题。
那么如何才能做好这个事情，更好的拆分能力正是我们需要掌握的。如果只是因为看到其他人这么拆，我也这么拆，根据“二八原则”，或许“依样画葫芦”可以达到 80% 的契合度，但是往往那剩下的 20% 会是耗费我们 80% 精力的“大麻烦”。要知道，只有掌握了核心主旨，才能更快地找到最理想的高内聚、低耦合方案。
2“分布式系统”是各种中间件吗？
又或许，听到分布式系统，你想到了某某 MQ 框架、某某 RPC 框架、某某 DAL 框架，把运用中间件和分布式系统错误地划上了等号。
这里需要搞清楚的是，中间件起到的是标准化的作用。中间件只是承载这些标准化想法的介质、工具，可以起到引导和约束的效果，以此起到大大降低系统复杂度和协作成本的作用。我们来分别看一下：
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MQ 框架标准化了不同应用程序间非实时异步通信的方式。
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RPC 框架标准化了不同应用程序间实时通讯的方式。
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DAL（Data Access Layer，数据访问层）框架标准化了应用程序和数据库之间通讯的方式。
所以，虽然分布式系统中会运用中间件，但分布式系统却不仅仅停留在用了什么中间件上。你需要清楚每一类中间件背后是对什么进行了标准化，它的目的是什么，带来了哪些副作用，等等。只有如此，你才能真正识别不同技术框架之间的区别，找到真正适合当前系统的技术框架。
那么标准是拍脑袋决定的吗？肯定不是，正如前面所说每一次标准化都是有目的的，需要产生价值。比如，大部分中间件都具备这样一个价值：
为了在软件系统的迭代过程中，避免将精力过多地花费在某个子功能下众多差异不大的选项中。
在现实中，这点更多时候出现在技术层面的中间件里，比如，数据库访问框架的作用是为了标准化操作不同数据库的差异，使得上层应用程序不用纠结于该怎么与 mysql 交互或者该怎么与 SQL SERVER 交互。因为与业务相比，技术层面“稳定”多了，所以做标准化更有价值，更能获得长期收益。但“稳定”是相对的，哪怕单纯在业务层面也存在相对稳定的部分。
比如，你可以想象一下“盛饭”的场景，在大多数情况下其中相对稳定的是什么，不稳定的是什么。想完之后看下面的示例。
...
基类：人
继承基类的子类：男人、女人
基类：碗
继承基类的子类：大碗、小碗、汤碗
基类：勺子
继承基类的子类：铁勺、陶瓷勺、塑料勺
function 盛饭（参数 人，参数 碗，参数 勺子）{
do 人拿起碗
do 人拿起勺子
do 人用勺子舀起饭
do 人把勺子放到碗的上方并倒下
}
...从这个示例里我们发现，不稳定的部分都已经成为变量了，那么剩下的这个方法体起到的作用和前面提到的中间件是一样的，它标准化，标准化了盛饭的过程。所以识别相对稳定的部分是什么，如何把它们提炼出来，并且围绕这些点进行标准化，才是我们需要掌握的能力。而锻炼这个能力和需要这个能力的地方同样并不局限于分布式系统。
列举这些现象只是想说，我们在认知一个分布式系统的时候，内在胜于表象，掌握一个扎实的理论基本功更为重要。而且，这些训练场无处不在。
3海市蜃楼般的“分布式系统”
我相信，自从进入移动时代以来，各种高大上的系统架构图越来越频繁地出现，你的眼前充斥着各种主流、非主流的眼花缭乱的技术框架。你不由得肃然起敬一番，心中呐喊着：“对，这就是我想去的地方，我想参与甚至实现一个这样牛逼的分布式系统，再也不想每天只是增删改查了。”
得不到的事物总是美好的，但往往我们也会过度地高估它的美好。与此类似，高大上的架构图背后呈现的系统的确也是一个成熟分布式系统的样貌，但我们要清楚一点：罗马不是一日建成的。
而且，“分布式”这个词只是意味着形态上是散列状的，而“一分为二”和“一分为 N”本质上并没有区别。所以，很多小项目或者大型项目的初期所搭配的基础套餐“单程序 + 单数据库”，同样可以理解为分布式系统，其中遇到的问题很多同样也存在于成熟的分布式系统中。
想象一下，下面的场景是否在“单程序 + 单数据库”项目中出现过？
-
log 记录执行成功，但是数据库的数据没发生变化；
-
进程内的缓存数据更新了，但是数据库更新失败了。
这里我们停顿 30 秒，思考一下为什么会出现这些问题？
这里需要我们先思考一下“软件”是什么。 软件的本质是一套代码，而代码只是一段文字，除了提供文字所表述的信息之外，本身无法“动”起来。但是，想让它“动”起来，使其能够完成一件我们指定的事情，前提是需要一个宿主来给予它生命。这个宿主就是计算机，它可以让代码变成一连串可执行的“动作”，然后通过数据这个“燃料”的触发，“动”起来。这个持续的活动过程，又被描述为一个运行中的“进程”。
那么除了我们开发的系统是软件，数据库也是软件，前者负责运算，后者负责存储运算后的结果（也可称为“状态”），分工协作。
所以，“单程序 + 单数据库”为什么也是分布式系统这个问题就很明白了。因为我们所编写的程序运行时所在的进程，和程序中使用到的数据库所在的进程，并不是同一个。也因此导致了，让这两个进程（系统）完成各自的部分，而后最终完成一件完整的事，变得不再像由单个个体独自完成这件事那么简单。这就如“两人三足”游戏一样，如何尽可能地让外部看起来像是一个整体、自然地前进。
所以，我们可以这么理解，涉及多个进程协作才能提供一个完整功能的系统就是“分布式系统”。
那么再回到上面举例的两个场景，我们在思考“单程序 + 单数据库”项目中遇到的这些问题背后的原因和解决它的过程时，与我们在一个成熟的分布式系统中的遭遇是一样的，例如数据一致性。当然，这只是分布式系统核心概念的冰山一角。
维基百科对“分布式系统”的宏观定义是这样的：
分布式系统是一种其组件位于不同的联网计算机上的系统，然后通过互相传递消息来进行通信和协调。为了达到共同的目标，这些组件会相互作用。
我们可以再以大小关系来解释它：把需要进行大量计算的工程数据分割成小块，由多台计算机分别计算，然后将结果统一合并得出数据结论的科学。这本质上就是“分治”。而“单程序 + 单数据库”组合的系统也包含了至少两个进程，“麻雀虽小五脏俱全”，这也是“分布式系统”。
4总结
现在，我们搞清楚了，看待一个“分布式系统”的时候，内在胜于表象。以及，只要涉及多个进程协作才能提供一个完整功能的系统，就是“分布式系统”。
我相信还有很多其他景象出现你的脑海中，但这大多数都是分布式系统的本质产生的“化学反应”，进而形成的结果。如果停留在这些表象上，那么我们最终将无法寻找到“分布式系统”的本质，也就无法得到真正的“道”，更不会真正具备驾驭这些形态各异的“分布式系统”的能力。
所以，希望你在学习分布式系统的时候，不要因追逐“术”而丢了“道”。没有“道”只有“术”是空壳，最终会走火入魔，学得越多，会越混乱，到处都是矛盾和疑惑。
因此，我们这个系列除了教给你在具体场景下的最佳实践，还会和你讲解为什么这样做，以及该如何去权衡不同方案。不会过多的讲述具体的技术框架，大部分内容围绕理论展开，欲使每个人能够掌握好这些分布式中的基础理论和思路，修炼好自己的内功。
我将在后续的文章中，以一个项目的初期到成熟期作为路线图，带领你循序渐进地深入到分布式系统中，层层递进地去剥开它的本质，并且围绕这个本质去思考（是什么问题，有哪些方式可以解决，什么时候该用何种种方式等等），让你知其然且知其所以然，形成一套完整的知识体系，完成核心“骨架”的塑造。而在此之后，你自己在课外学习时，就可以去填充“血肉”部分，逐渐丰满自己。未来，大家的区别就在于胖一点和瘦一点，但只要能很好地完成工作，胖瘦又有何影响？
站在全局角度看，分布式系统的本质是什么？其实说白了，就是两点：“分治”和“冗余”。分治和冗余使得分布式系统具备了核心价值，那么它的价值是什么？
上一篇中，我们从总体上聊了聊分布式系统：可能是讲分布式系统最到位的一篇文章。这一篇中，我们将聊聊分布式系统的本质。
分布式系统的价值
谈到分布式系统的价值，可能就得从 1953 年说起了。在这一年，埃布·格罗希（Herb Grosch）提出了一个他观察得出的规律——Grosch 定律。维基百科中是这样描述的：
计算机性能随着成本的平方而增加。如果计算机 A 的成本是计算机 B 的两倍，那么计算机 A 的速度应该是计算机 B 的四倍。
这一论断与当时的大型机技术非常吻合，因而使得许多机构都尽其所能购买最大的单个大型机。其实，这也非常符合惯性思维，简单粗暴。
然而，1965 年高登·摩尔（Gordon Moore）提出了摩尔定律。经过几年的发展，人们发现摩尔定律的预测是符合现实的。这就意味着，集中式系统的运算能力每隔一段时间才能提升一倍。
那么，到底要隔多久呢？这个“时间”有很多版本，比如广为流传的 18 个月版本，以及 Gordon Moore 本人坚持的 2 年版本。这里我们不用太过纠结于实际情况到底是哪个“时间”版本，因为这其中隐含的意思更重要，即：如果你的系统需承载的计算量的增长速度大于摩尔定律的预测，那么在未来的某一个时间点，集中式系统将无法承载你所需的计算量。
而这只是一个内在因素，真正推动分布式系统发展的催化剂是“经济”因素。
人们发现，用廉价机器的集合组成的分布式系统，除了可以获得超过 CPU 发展速度的性能外，花费更低，具有更好的性价比，并且还可以根据需要增加或者减少所需机器的数量。
所以，我们得到一个新结论：无论是要以低价格获得普通的性能，还是要以较高的价格获得极高的性能，分布式系统都能够满足。并且受规模效应的影响，系统越大，性价比带来的收益越高。
之后，进入到互联网快速发展的时期，我们看到了分布式系统相比集中式系统的另一个更明显的优势：更高的可用性。例如，有 10 个能够承载 10000 流量的相同的节点，如果其中的 2 个挂了，只要实际流量不超过 8000，系统依然能够正常运转。
而这一切的价值，都是建立在分布式系统的“分治”和“冗余”之上的。
分 治
分治，字面意思是“分而治之”，和我们的大脑在解决问题时的思考方式是一样的。我们可以将整个过程分为 3 步：分解 -> 治理 -> 归并。而分治思想的表现形式多样，分层、分块都是它的体现。
这么做的好处是：问题越小越容易被解决，并且，只要解决了所有子问题，父问题就都可以被解决了。但是，这么做的时候，需要满足一个最重要的条件：不同分支上的子问题，不能相互依赖，需要各自独立。因为一旦包含了依赖关系，子问题和父问题之间就失去了可以被“归并”的意义。在软件开发领域，我们把这个概念称为“耦合度”和“内聚度”，这两个度量概念非常重要。
耦合度，指的是软件模块之间相互依赖的程度。比如，每次调用方法 A 之后都需要同步调用方法 B，那么此时方法 A 和 B 间的耦合度是高的。
内聚度，指的是模块内的元素具有的共同点的相似程度。比如，一个类中的多个方法有很多的共同之处，都是做支付相关的处理，那么这个类的内聚度是高的。
内聚度通常与耦合度形成对比。低耦合通常与高内聚相关，反之亦然。
所以，当你打算进行分治的时候，耦合度和内聚度就是需要考虑的重点。
下面我们来看个例子，体会一下耦合度和内聚度的含义。（图仅用于表达含义，切勿作其他参考）
假设一个电商平台，为了应对更大的访问量，需要拆分一个同时包含商品、促销的系统。如果垂直拆分，是这样：
而如果水平拆分，则是这样的：
假如我们面对的场景仅仅是具体的商品详情展示页面，很显然，用水平拆分的效果会更好。因为传统的商品展示必然会同时展示促销，所以，如果用水平拆分，一次请求即可获取所有数据，内聚度非常高，并且此时模块间完全没有耦合。而如果是垂直拆分的话，就需要同时请求 2 个节点的数据并进行组合，因此耦合度更高、内聚度更差。
但是，这样的假设在真实的电商场景中是不存在的。从全局来看，订单、购物车、商品列表等许多其他场景也需要促销信息。并且这个时候我们发现引入了一些新的主体，诸如订单、购物车、商品分类等等。这个时候，水平拆分带来的好处越来越小，因为这样只解决了多个耦合中的一个，低耦合丧失了。并且随着商品和促销与外界的关联越来越多，必然有些场景仅仅涉及到商品和促销的其中一个，但是处理的时候，我们还需要避免受到另一个的影响。如此，高内聚也丧失了。
这个时候，反而通过垂直拆分可以获得更优的耦合度和内聚度，如下图。
这个时候，最高的耦合关系从原先的 6 降到了 4，并且商品和促销各自的处理相互不受影响。
所以，你会发现随着业务的变化，耦合度与内聚度也会发生变化。因此，及时地进行梳理和调整，可以避免系统的复杂度快速增长，才能最大程度的发挥“分治”带来的好处。
综上，分治可以简化解题的难度，通过高内聚、低耦合的协作关系达到更好“性能与经济比”，来承载更大的流量。而“冗余”则带来了系统可以 7*24 小时不间断运作的希望。
冗 余
这里的冗余并不等同于代码的冗余、无意义的重复劳动，而是我们有意去做的、人为增加的重复部分。其目的是容许在一定范围内出现故障，而系统不受影响，如下图。
此时，我们可以将冗余的节点部署在一个独立的环境中。这个独立的环境，可能是处于同一个局域网内的不同主机，也可能是在不同的局域网，还可能是在不同的机房。很显然，它们能够应对的故障范围是逐步递增的。
但是，像这种单纯地为了备用而做的冗余，最大的弊端是，如果没有出现故障，那么冗余的这部分资源就白白浪费了，不能发挥任何作用。所以，我们才提出了诸如双主多活、读写分离之类的概念，以提高资源利用率。
当然，除了软件层面，硬件层面的冗余也是同样的道理。比如，磁盘阵列可以容忍几块之内磁盘损坏，而不会影响整体。
不过也很显然，当故障影响范围大于你冗余的容量时，系统依然会挂。所以，既然你无法预知故障的发生情况，那么做冗余的时候需要平衡的另一端就是成本。相比更多的冗余，追求更好的性价比更合理一些。
在我们生活中的冗余也到处存在。比如，大部分的飞机和直升机的发动机都是偶数的，汽车中的电子控制系统的冗余机制等。就好比替身与真身的关系，冗余的就是替身。它可以和真身同时活动，也可以代替真身活动。
分治和冗余讲究的都是分散化，最终形成一个完整的系统还需要将它们“连接”起来。天下没有免费的午餐，获得分布式系统价值的同时，这个“再连接”的过程就是我们相比集中式系统要做的额外工作。
再连接
如何将拆分后的各个节点再次连接起来，从模式上来说，主要是去中心化与中心化之分。
前者完全消除了中心节点故障带来的全盘出错的风险，却带来了更高的节点间协作成本。后者通过中心节点的集中式管理大大降低了协作成本，但是一旦中心节点故障则全盘出错。
另外，从技术角度来说，如何选择通信协议和序列化机制，也是非常重要的。
虽然很多通讯协议和序列化机制完全可以承担任何场景的连接责任，但是不同的协议和序列化机制在适合的场景下才能发挥它最大的优势。比如，需要更高性能的场景运用 TCP 协议优于 HTTP 协议；需要更高吞吐量的场景运用 UDP 协议优于 TCP 协议，等等。
总 结
不管系统的规模发展到多大，合理地拆分，加上合适的连接方式，那么至少会是一个运转顺畅、协作舒服的系统，至少能够正常发挥分布式系统应有的价值。
如今，我们发现分布式系统还可以发挥更多的作用。
比如，只要基于一个统一的上层通信协议，其下层的不同节点可以运用不同的技术栈来发挥不同技术各自的优势，比如用 Go 来应对高并发场景，用 Python 来做数据分析等。
再比如，提高交付的速度，如下图。
通过分配不同的团队、人员同时进行多个模块的开发，虽然总的耗时增加了，但是整体的交付速度加快了。
事物最本质的东西是恒定的、不变的，可以指引我们的工作方向。分布式系统的本质也是这样。例如，这样的“分治”方案耦合度和内聚度是否最优，这样做“冗余”带来的收益是否成本能够接受。只要持续带着这些思考，我们就好像拿着一杆秤，基于它，我们就可以去衡量各种变量影响，然后作权衡。比如成本、时间、人员、性能、易维护等等。也可以基于它去判断什么样的框架、组件、协议更适合当前的环境。
需要不断的权衡，也意味着分布式系统的设计工作一定不是一步到位，而是循序渐进的。因为过分为未知的未来做更多的考量，最终可能都会打水漂。所以，建议以多考虑 1~2 步为宜。假如以你所在的团队中对重大技术升级的频率来作为参考的话，做可供 2 个升级周期的设计，花一个升级周期的时间先实现第一阶段，下个阶段可以选择直接实现剩下部分，也可继续进行 2 个升级周期设计，开启一个循环，持续迭代，并且不断修正方向以更贴近现实的发展，就如下图这样。
在你的工作或者学习中，觉得分布式系统还具备哪些价值呢？可以在下方评论区留言。