01 开篇词：从中间件开始学习分布式

专栏背景

谈及“分布式系统”，初学者的第一感觉多半是“高大上”和“深不可测”，犹如武林绝学——飞鸟投林、踏浪行波，行走江湖，即便没有见过，也应听过其名。

盛名之下无虚士，分布式系统凭借其高吞吐、高并发、低延迟和负载均衡的特点，迎合了互联网飞速发展背后的巨大承载量需求，民间和官方都有忠实粉丝为其著书立说，然而，大多倾向于理论，对于初学者有一定难度。鉴于此，我期望通过本专栏中的系列文章，用理论与实践结合的方式阐明分布式系统的原理、优势及面临的挑战，进而指导实践。

那么，如何将理论与实践结合呢？切入点的选取是关键，几经考量，我选择了一个最具“通用性”的角度——中间件（Middleware）。如果你不清楚什么是中间件，那你也应该听说过 Redis、Kafka、ZooKeeper、Etcd、RabbitMQ、Nginx 之一，它们都是常用的中间件，可实现缓存、消息队列、锁以及负载均衡等。中间件是基础软件的一大类，属于可复用软件的范畴，顾名思义，中间件处于操作系统软件与用户的应用软件的中间，因此，中间件具有很好的独立性，可作为一个独立的软件系统运转。

随着互联网的飞速发展，高吞吐、高并发、低延迟和负载均衡已成为普遍需求，为此，作为枢纽的中间件也从“集中式”发展为“分布式”——如基于 Redis 的分布式缓存、基于 Kafka 的分布式消息队列、基于 ZooKeeper 的分布式锁等等。青山遮不住，毕竟东流去，随着“云时代”的到来，作为通用软件的中间件再次华丽转身，阿里云、腾讯云、华为云都竞相推出了“云中间件服务”——如 TencentDB for Redis、消息队列 CMQ、云数据库 Redis 等等，几乎应有尽有。

从另一角度来看，作为一名 IT 行业的研发人员，从普通研发工程师到架构师的成长之路上，分布式中间件是绕不过去的。青丝弹指雪，刹那芳华，如果可以，何不从现在开始学习？

专栏框架

本专栏从分布式系统切入，首先介绍了集中式系统到分布式系统的演进，并对分布式系统的特性和常见问题进行了阐述。而后进入正题，依次介绍了三大分布式中间件：分布式缓存、分布式锁以及分布式消息队列。

本专栏分为四部分：

第一部分（第01课）：基础篇。

优秀的理论可以指导实践，为了使读者更好的理解分布式系统和中间件，本部分内容以简练的笔触介绍了集中式系统到分布式系统的演进，并对分布式系统的特性和相关理论进行了阐述。最后，从应用场景出发，引出了三大分布式中间件。

第二部分（第02-06课）：分布式缓存。

分布式缓存是应用范围最为广泛的中间件之一，因此最先介绍它。本部分内容首先对当前主流的分布式缓存方案进行了解读；随后浓墨重彩的阐述了 Redis-Cluster 的集群原理和基于 Redis 的分布式缓存实现，并列举了实际应用中 Redis 的典型异常、根因分析及解决方案；最后，结合源码分析了 Redis-Cluster 主节点故障场景下的调优策略。

第三部分（第07-10课）：分布式锁。

在分布式系统中，为保障不同进程争夺共享资源的安全性，需要分布式锁协助。实现分布式锁的方案很多，本部分内容首先对比分析当前主流的分布式锁方案，之后详细解读了基于 Redis 的分布式锁实现和基于 Etcd 的分布式锁实现；特别是 Etcd，作为后起之秀，在很多方面优于 ZooKeeper，但目前在网上几乎找不到完整的方案，鉴于此，本部分对其进行了详细解读。

第四部分（第11-13课）：分布式消息队列。

消息队列是分布式应用间交换信息的重要组件，可以解决应用解耦、异步消息、流量削锋等问题，是实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构中不可或缺的一环。本部分内容首先对当前主流的分布式消息队列方案进行了解读，之后深入浅出的阐述了基于 Kafka 的分布式消息队列实现和基于 RocketMQ 的分布式消息队列实现。

选择本专栏的理由

如果你正在看这段内容，我相信你对本专栏是感兴趣的，虽然我很期待你选择本专栏，但坦诚地讲，并没有十分具有说服力的理由，选择与否，主要还在于你对 “效率” 这个词的理解。只要你有足够的耐心和时间，本专栏中的部分知识在网上也能找到，当然，我并不推荐这种方式。对于分布式系统、中间件这类需要系统性学习的知识，网络搜索不仅费时费力，而且可信度存疑。

来自实践，服务实践

本专栏是我从事中间件研发的经验总结，来自实践，服务于实践。专栏主要包括分布式缓存、分布式锁、分布式消息队列三大部分内容，涉及 Redis、Etcd、Kafka、RocketMQ 等众多主流开源软件的使用方案。不仅提供关键源代码供读者快速实践，而且阐明其中原理并给出踩坑案例和调优分析，致力于授读者以渔。

理论加持，事半功倍

在 “多、快、好、省，跑步前进……”的“实用主义”熏陶下，理论二字，很多时候是令人反感的，似乎成了虚无、不切实际、缺乏实践意义的代名词。但凡事不可一概而论，事实证明，成功的实践背后常常有优秀的理论指导。

以 Redis 为例，官方推出的 Redis Cluster 号称最大可支持1000个实例的集群，为什么不可以再多一点，比如2000个呢？又或者这样问：为什么 BAT 都没有采用 Redis Cluster？如果读者知道 Redis Cluster 所采用的分布式一致性协议及其原理，那么一定不难回答上面的问题。

在实践中，理论加持常常可以达到事半功倍的效果，因此，本专栏并不局限于方案的简单实现，而是在介绍方案的同时，对其背后的原理进行了深入浅出的论述。

方案对比，注重迁移

没有一种方案可以打遍全场，在中间件选型和方案设计的时候，需结合性能需求、开发成本、可扩展性、可维护性等进行综合评估。例如：基于 ZooKeeper 实现分布式锁的方案非常成熟，参考资料详实，但它并不一定适合你的应用场景，何不考虑一下 Etcd？等等，你是不是根本没有听说过 Etcd？

本专栏介绍了三大中间件：缓存、锁、消息队列，并对每一种中间件的主流实现方案进行了对比分析，以便读者举一反三，迁移应用。

参考资料

https://learn.lianglianglee.com/%e4%b8%93%e6%a0%8f/%e5%88%86%e5%b8%83%e5%bc%8f%e4%b8%ad%e9%97%b4%e4%bb%b6%e5%ae%9e%e8%b7%b5%e4%b9%8b%e8%b7%af%ef%bc%88%e5%ae%8c%ef%bc%89/01%20%e5%bc%80%e7%af%87%e8%af%8d%ef%bc%9a%e4%bb%8e%e4%b8%ad%e9%97%b4%e4%bb%b6%e5%bc%80%e5%a7%8b%e5%ad%a6%e4%b9%a0%e5%88%86%e5%b8%83%e5%bc%8f.md