谷粒商城分布式基础（一）—— 项目简介 & 分布式基础
分布式基础篇
一 项目简介
1、项目背景
1.1 电商模式
市面上有 5 种常见的电商模式 B2B、B2C、C2B、C2C、O2O；
（1）B2B模式
B2B(Business to Business)，是指商家和商家建立的商业关系，如阿里巴巴
（2）B2C模式
B2C(Business to Consumer) 就是我们经常看到的供应商直接把商品卖给用户，即 “商对客” 模式，也就是我们呢说的商业零售，直接面向消费销售产品和服务，如苏宁易购，京东，天猫，小米商城
（3）C2B模式
C2B (Customer to Business),即消费者对企业，先有消费者需求产生而后有企业生产，即先有消费者提出需求，后又生产企业按需求组织生产
（4）C2C模式
C2C (Customer to Consumer) 客户之间把自己的东西放到网上去卖 。如淘宝、咸鱼
（5）O2O模式
O2O 即 Online To Offline，也即将线下商务的机会与互联网结合在一起，让互联网成为线上交易前台，线上快速支付，线上优质服务，如：饿了么，美团，淘票票，京东到家
1.2 谷粒商城
谷粒商城是一个 B2C 模式的电商平台，销售自营商品给客户。
2、项目架构图
2.1项目微服务架构图
前后分离开发，分为内网部署和外网部署，外网是面向公众访问的。
访问前端项目，可以有手机APP，电脑网页；内网部署的是后端集群，前端在页面上操作发送请求到后端，在这途中会经过Nginx集群，Nginx把请求转交给API网关(springcloud gateway)（网关可以根据当
前请求动态地路由到指定的服务，看当前请求是想调用商品服务还是购物车服务还是检索服务），从路由过来如果请求很多，可以负载均衡地调用商品服务器中一台（商品服务复制了多份），当商品服务器出现问题也
可以在网关层面对服务进行熔断或降级（使用阿里的sentinel组件），网关还有其他的功能如认证授权、限流（只放行部分到服务器）等。
到达服务器后进行处理（springboot为微服务），服务与服务可能会相互调用（使用feign组件），有些请求可能经过登录才能进行（基于OAuth2.0的认证中心。安全和权限使用springSecurity控制）
服务可能保存了一些数据或者需要使用缓存，我们使用redis集群（分片+哨兵集群）。持久化使用mysql，读写分离和分库分表。
服务和服务之间会使用消息队列（RabbitMQ），来完成异步解耦，分布式事务的一致性。有些服务可能需要全文检索，检索商品信息，使用ElaticSearch。
服务可能需要存取数据，使用阿里云的对象存储服务OSS。
项目上线后为了快速定位问题，使用ELK对日志进行处理，使用LogStash收集业务里的各种日志，把日志存储到ES中，用Kibana可视化页面从ES中检索出相关信息，帮助我们快速定位问题所在。
在分布式系统中，由于我们每个服务都可能部署在很多台机器，服务和服务可能相互调用，就得知道彼此都在哪里，所以需要将所有服务都注册到注册中心。服务从注册中心发现其他服务所在位置（使用阿里Nacos作为注册中心）。
每个服务的配置众多，为了实现改一处配置相同配置就同步更改，就需要配置中心，也使用阿里的Nacos，服务从配置中心中动态取配置。
服务追踪，追踪服务调用链哪里出现问题，使用springcloud提供的Sleuth、Zipkin、Metrics，把每个服务的信息交给开源的Prometheus进行聚合分析，再由Grafana进行可视化展示，提供Prometheus提供的AlterManager实时
得到服务的警告信息，以短信/邮件的方式告知服务开发人员。
还提供了持续集成和持续部署。项目发布起来后，因为微服务众多，每一个都打包部署到服务器太麻烦，有了持续集成后开发人员可以将修改后的代码提交到github，运维人员可以通过自动化工具Jenkins Pipeline将github中获取的代码打
包成docker镜像，最终是由k8s集成docker服务，将服务以docker容器的方式运行。
2.2 微服务划分图
反映了需要创建的微服务以及相关技术。
前后分离开发。前端项目分为admin-vue（工作人员使用的后台管理系统）、shop-vue（面向公众访问的web网站）、app（公众）、小程序（公众）
商品服务：商品的增删改查、商品的上下架、商品详情
支付服务
优惠服务
用户服务：用户的个人中心、收货地址
仓储服务：商品的库存
秒杀服务
订单服务：订单增删改查
检索服务：商品的检索ES
中央认证服务：登录、注册、单点登录、社交登录
购物车服务
后台管理系统：添加优惠信息等
2.3 项目技术&特色
前后分离开发，并开发基于vue的后台管理系统
SpringCloud全新的解决方案
应用监控、限流、网关、熔断降级等分布式方案，全方位涉及
透彻讲解分布式事务，分布式锁等分布式系统的难点
压力测试与性能优化
各种集群技术的区别以及使用
CI/CD 使用
2.4 项目前置要求
熟悉SpringBoot以及常见整合方案
了解SpringCloud
熟悉 git maven
熟悉 linux redis docker 基本操作
了解 html，css，js，vue
熟练使用idea开发项目
二、分布式基础概念
1、微服务
微服务架构风格，就像是把一个单独的应用程序开发成一套小服务，每个小服务运行在自己的进程中，
并使用轻量级机制通信，通常是 HTTP API 这些服务围绕业务能力来构建，
并通过完全自动化部署机制来独立部署，这些服务使用不同的编程语言书写，
以及不同数据存储技术，并保持最低限度的集中式管理
简而言之，拒绝大型单体应用，基于业务边界进行服务微化拆分，每个服务独立部署运行。
2、集群&分布式&节点
集群是个物理状态，分布式是个工作方式
只要是一堆机器，也可以叫做集群，他们是不是一起协作干活，这谁也不知道。
《分布式系统原理与范型》定义：
分布式系统是若干独立计算机的集合，这些计算机对于用户来说像单个系统分布式系统 (distributed system) 是建立网络之上的软件系统
分布式是指根据不同的业务分布在不同的地方
集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务
例如：京东是一个分布式系统，众多业务运行在不同的机器上，所有业务构成一个大型的分布式业务集群，每一个小的业务，比如用户系统，访问压力大的
时候一台服务器是不够的，我们就应该将用户系统部署到多个服务器，也就是每一个业务系统也可以做集群化
分布式中的每一个节点，都可以做集群，而集群并不一定就是分布式的
节点：集群中的一个服务器
3、远程调用
在分布式系统中，各个服务可能处于不同主机，但是服务之间不可避免的需要互相调用，我们称之为远程调用
SpringCloud中使用HTTP+JSON的方式来完成远程调用
4、负载均衡
分布式系统中，A 服务需要调用B服务，B服务在多台机器中都存在， A调用任意一个服务器均可完成功能
为了使每一个服务器都不要太忙或者太闲，我们可以负载均衡的调用每一个服务器，提升网站的健壮性
常见的负载均衡算法：
（1）轮询：为第一个请求选择健康池中的每一个后端服务器，然后按顺序往后依次选择，直到最后一个，然后循环
（2）最小连接：优先选择链接数最少，也就是压力最小的后端服务器，在会话较长的情况下可以考虑采取这种方式
（3）散列：根据请求源的 IP 的散列（hash）来选择要转发的服务器。这种方式可以一定程度上保证特定用户能连接到相同的服务器。
如果你的应用需要处理状态而要求用户能连接到和之前相同的服务器，可以考虑采取这种方式。
5、服务注册/发现&注册中心
A服务调用B服务，A服务不知道B服务当前在哪几台服务器上有，哪些正常的，哪些服务已经下线，解决这个问题可以引入注册中心
如果某些服务下线，我们其他人可以实时的感知到其他服务的状态，从而避免调用不可用的服务
6、配置中心
每一个服务最终都有大量配置，并且每个服务都可能部署在多个服务器上，我们经常需要变更配置，我们可以让每个服务在配置中心获取自己的配置。
配置中心用来集中管理微服务的配置信息
7、服务熔断&服务降级
在微服务架构中，微服务之间通过网络来进行通信，存在相互依赖，当其中一个服务不可用时，有可能会造成雪崩效应，要防止这种情况，必须要有容错机制来保护服务
rpc
情景：
订单服务 --> 商品服务 --> 库存服务
库存服务出现故障导致响应慢，导致商品服务需要等待，可能等到10s后库存服务才能响应。
库存服务的不可用导致商品服务阻塞，商品服务等的期间，订单服务也处于阻塞。一个服务不可用导致整个服务链都阻塞。
如果是高并发，第一个请求调用后阻塞10s得不到结果，第二个请求直接阻塞10s。
更多的请求进来导致请求积压，全部阻塞，最终服务器的资源耗尽。导致雪崩
1、服务熔断
设置服务的超时，当被调用的服务经常失败到达某个阈值，我们可以开启断路保护机制，后来的请求不再去调用这个服务，本地直接返回默认的数据
2、服务降级
在运维期间，当系统处于高峰期，系统资源紧张，我们可以让非核心业务降级运行，降级：某些服务不处理，
或者简单处理【抛异常，返回NULL，调用 Mock数据，调用 FallBack 处理逻辑】
8、API网关
在微服务架构中，API Gateway 作为整体架构的重要组件，抽象服务中需要的公共功能，
同时它提供了客户端负载均衡，服务自动熔断，灰度发布，统一认证，限流监控，日志统计等丰富功能，帮助我们解决很多API管理的难题
