要学好分布式架构，你首先需要学习一些架构指导性的文章和方法论，即分布式架构设计原则。下面是几篇很不错的文章，值得一读。

设计模式

有了方法论后，你还需要学习一些比较细节的落地的技术。最好的方式就是学习被前人总结出来的设计模式，虽然设计模式也要分场景，但是设计模式可以让你知道一些套路，这些套路对于我们设计的分布式系统有非常大的帮助，不但可以让我们少走一些弯路，而且还能让我们更为系统和健壮地设计我们的架构。

下面是一些分布式架构设计模式的网站。

首先，需要重点推荐的是微软云平台 Azure 上的设计模式。 Cloud Design Patterns ，这个网站上罗列了分布式设计的各种设计模式，可以说是非常全面和完整。对于每一个模式都有详细的说明，并有对其优缺点的讨论，以及适用场景和不适用场景的说明，实在是一个非常不错的学习分布式设计模式的地方。其中有如下分类。

除此之外，还有其它的一些关于分布式系统设计模式的网站和相关资料。

我个人觉得微服务也好，SOA 也好，都是分布式系统的一部分，这里有两个网站罗列了各种各样的服务架构模式。

当然，还有我在极客时间上写的那些分布式的设计模式的总结。

  • 弹力设计篇，内容包括：认识故障和弹力设计、隔离设计、异步通讯设计、幂等性设计、服务的状态、补偿事务、重试设计、熔断设计、限流设计、降级设计、弹力设计总结。
  • 管理设计篇，内容包括：分布式锁、配置中心、边车模式、服务网格、网关模式、部署升级策略等。
  • 性能设计篇，内容包括：缓存、异步处理、数据库扩展、秒杀、边缘计算等。

设计与工程实践

分布式系统的故障测试

弹性伸缩

一致性哈希

数据库分布式

  • Life Beyond Distributed Transactions ，该文是 Salesforce 的软件架构师帕特·赫兰德（Pat Helland）于 2016 年 12 月发表的针对其在 2007 年 CIDR（创新数据库研究会议）上首次发表的同名文章的更新和缩写版本。业界谈到分布式事务通常指两段提交 2PC 事务（Spring/JEE 中 JTA 等) 或者 Paxos 与 Raft，这些事务都有明显缺点和局限性。
    而赫兰德在本文讨论的是另外一种基于本地事务情况下的事务机制，它是基于实体和活动（Activity）的概念，其实类似 DDD 聚合根和领域事件的概念，这种工作流类型事务虽然需要程序员介入，依靠消息系统实现，但可以实现接近无限扩展的大型系统。赫兰德文中提出了重要的观点：“如果你不能使用分布式事务，那么你就只能使用工作流。”
  • How Sharding Works ，这是一篇很不错的探讨数据 Sharding 的文章。基本上来说，数据 Sharding 可能的问题都在这篇文章里谈到了。
  • Why you don’t want to shard ，这是 Percona 的一篇文章，其中表达了，不到万不得已不要做数据库分片。是的，最好还是先按业务来拆分，先把做成微服务的架构，然后把数据集变简单，然后再做 Sharding 会更好。
  • How to Scale Big Data Applications ，这也是 Percona 给出的一篇关于怎样给大数据应用做架构扩展的文章。值得一读。
  • MySQL Sharding with ProxySQL ，用 ProxySQL 来支撑 MySQL 数据分片的一篇实践文章。

缓存

消息队列

关于日志方面

关于性能方面

关于搜索方面

各公司的架构实践

High Scalability ，这个网站会定期分享一些大规模系统架构是怎样构建的，下面是迄今为止各个公司的架构说明。

小结

今天我们分享的内容是高手成长篇分布式架构部分的最后一篇——分布式架构工程设计，讲述了设计原则、设计模式等方面的内容，尤其整理和推荐了国内外知名企业的设计思路和工程实践，十分具有借鉴意义。

下篇文章中，我们将分享微服务架构方面的内容。敬请期待。

下面是《程序员练级攻略》系列文章的目录。