《可伸缩服务架构 框架与中间件》综合（1）
=======开篇吐槽：最近一段时间刚好碰上中秋国庆双节，而且工作任务繁重，基本很难保证有时间来写文章了=======
《可伸缩服务架构 框架与中间件》与《分布式服务架构 原理、设计与实战》是要配套捆绑着看，这营销手段，服。
这书主要介绍了在分布式系统中常规用到的一些框架组件，比如分布式ID、消息队列、缓存、RPC框架、ES等。书中大部分内容的作用更多的是整体介绍、知识点扩展、初步入门，书中贴的源代码其中很难让人认真一行一行去阅读学习。想要更深入的学习，需要在平时工作多积累丰富的项目经验，或者多看看开源项目，从而去总结和提取。
每一章介绍一个组件，摘抄一些自己觉得有用的内容，归纳整理，然后加以理解。（主要还是强迫自己形成总结成文的习惯，看的书很多，都总是很容易忘记，效果甚微）
第1章 如何设计一款永不重复的高性能分布式发号器
1. 为什么不直接采用UUID？
虽然UUID能够保证唯一性，但无法满足业务系统需要的很多其他特性，比如时间粗略有序性、可反解和可制造性（说人话，就是分布式ID需要体现根据时间递增的特点，并且从ID串中能解析出一定的业务含义），同时UUID比较长，占空间大，性能较差。
2. 那基于数据库来实现呢？
即通过调整自增字段或者数据库sequence的步长来确保跨数据库的ID的唯一性，但这种方案强依赖于数据库。
实现方案，可见我：重构 - 分布式ID设计方案
3. 分布式ID的基本需求
（1）全局唯一
分布式系统保证唯一的一个悲观策略是使用锁或者分布式锁，但是这样会大大降低性能。因此利用时间的有序性，并且在时间的某个单元下采用自增序列，来达到全局唯一。
（2）粗略有序
UUID最大的问题是无序。
（3）可反解
即能从ID串能看出一定的业务含义，比如什么时候产生的，跟哪些业务功能模块相关的。
（4）可制造
不依赖发号器（如果系统崩了），也能通过一定的规律来手工处理数据。
（5）高性能
产生一个新业务，就要生成一个新ID，所以对性能要求非常高。ID的生成取决于网络I/O和CPU的性能，网络I/O一般不是瓶颈。
（6）高可用
发号器应该是满足HA的集群，同时拥有重试机制。在极端情况下，还要有本地的容错方案。
4. 如何保证性能需求？
在项目初期提出性能需求，在项目进行中做性能测试来验证。
5. 获取分布式ID的几种方法
（1）REST方法
提供一个HTTP接口来获取
（2）RPC服务化方法
服务化模式通过Dubbo导出RPC服务
（3）嵌入方法
将发号器服务嵌入到业务项目中，并且提供JVM进程内的本地服务
第2章 可灵活扩展的消息队列框架的设计与实现
1. 背景介绍
消息队列多应用于异步处理、模块之间的解耦和高并发系统的削峰等场景中。
2. 线程模型
（1）同步线程模型
客户端为每个消费者流使用一个线程，每个线程负责从Kafka队列里消费消息，并且在同一个线程里处理业务。
（2）异步线程模型
客户端为每个消费者流使用一个线程，每个线程负责从Kafka队列里消费消息，并且传递消费得到的消息到后端的异步线程池中，在异步线程池中处理业务。
而后端的异步业务线程池又可细分为：
1> 所有消费者流共享线程池
此种模式可以创建更少的线程池对象，节省些许内存
2> 每个流独享线程池
使用不同的异步业务线程池来处理不同的流里面的消息，互相隔离、互相独立、不互相影响。比如，区分普通用户的消息，和VIP用户的消息，这样可以在不同业务线程池中来处理。
3. 异常处理
对于在消息处理过程中产生的业务异常，当前在业务处理的上层捕捉了Throwable，在专用的错误恢复日志中记录了出错的信息，后续可根据错误恢复日志人工处理错误消息，也可重做或者清洗数据。也可考虑采用Listener体系，对异常处理采用监听者模式来实现异常处理器的可插拔等。
4. 优雅关机
通过注册JVM退出钩子进行优雅关机。
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