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一、Redis应用
Redis是在内存中存储数据，主要应用于分布式系统，如果只是单机程序，直接通过变量存储数据的方式是比Redis更优的选择
二、实现方式
由于进程间隔离性，进程间的通信基于网络。Redis就是基于网络，可以把自己内存中的变量给别的进程，甚至别的主机的进程进行使用。
三、Redis应用
1、数据库（database）
MySQL最大的问题在于访问速度比较慢，因为数据存储在硬盘上。Redis数据存储在内存上，速度快了很多。但是Redis和MySQL的业务场景不一样，没办法定量的衡量到底快多少。Redis最大的劣势是存储空间是有限的。
2、缓存（cache）
将Redis和MySQL结合起来，又打又快。Redis充当缓存的角色，劣势是系统的复杂度大大提升了，而且如果数据发生修改。还涉及到Redis与MySQL之间的数据同步问题。
3、streaming engine
Redis的初心，最初就是用来作为一个“消息中间件”（消息队列）的分布式系统下的生产者消费者模型，应用的很少。业界有更多更专业的消息中间件。
四、分布式系统
1、单机架构
只有一台服务器，这个服务器负责所有的工作。
2、分布式
如果业务进一步增长，用户量和数据都水涨船高，一台主机难以应付的时候，就需要引入更多的主机，引入更多的硬件资源。
一台主机的硬件资源是有上限的，这里的硬件资源包括但不限于以下几种：CPU，内存，硬盘，网络等等。服务器每收到一个请求，都是需要消耗上述的一些资源的，如果同一时刻，处理的请求多了，此时可能会导致某个硬件资源不够用了，无论是哪个方面不够用了，都可能会导致服务器请求处理的时间变长，甚至与处理出错。
解决以上问题，有下面两种方法：
（1）节流
软件上优化，通过性能测试。找到是哪个环节出现了瓶颈，再去对症下药。
（2）开源（简单粗暴）
增加更多的硬件资源，但是一个主机上面能增加的硬件资源也是有限的，取决于主板的扩展能力，也是有上限的。当一台主机扩展到上限了，就只能引入多台主机了，并且要在软件上做出相应的调整和适配。一旦引入多个主机了，咱们的系统就可以被称为“分布式系统”
五、分布式系统实现
1、应用服务和数据库服务分离
2、引入负载均衡，应用服务器集群（解决高并发）
引入更多的服务器节点（请求量和数据量进一步增加）
对于负载均衡器来说，有很多的负载均衡具体的算法，需要结合具体的业务场景。
3、引入读写分离，数据库主从结构（解决高并发）
一个数据库节点作为主节点，其他N个数据库节点作为从节点。主节点负责写数据，从节点负责读数据。主节点需要把修改过的数据同步给从节点。
实际的应用场景中，读的频率是要比写的概率要高的。因此主服务器一般是一个，从服务器可以有多个。同时从数据库通过负载均衡的方式，让应用服务器进行访问。
4、引入缓存，冷热数据分离（解决高并发）
数据库天然有个问题：相应速度很慢。把数据区分“冷热”，热点数据放到缓存中。
5、分库分表（解决高数据量）
引入分布式系统，不光要能够去应对更高的请求量（并发量），同时也要能应对更大的数据量。当数据量很大时，就需要多台主机来存储。
6、引入微服务架构（从业务上进一步拆分应用服务器）
引入微服务，解决了管理人的问题，但是系统性能会下降。因为是网络间通信，比进程间通信速度大大降低。要想保证性能不下降的太多，只能引入更多的机器，更多的硬件资源。并且系统复杂度更高，可用性收到影响，出现问题的概率就更大了。
微服务的优势：
解决了人的问题；
使用微服务，可以更方便的完成功能的复用；
可以给不同的服务进行不同的部署
六、总结
一些概念：
1、应用（Application）/ 系统（System）
一个应用，就是一个/组 服务器程序
2、模块（Module）/ 组件（Component）
一个应用，里面有很多功能，每个独立的功能，就可以称为是一个模块/组件
3、分布式（Distributed）
引入多个主机/服务器，协同完成一系列的工作（物理上的多个主机）
4、集群（Cluster）
引入多个主机/服务器，协同完成一系列的工作（逻辑上的多个主机）
5、主（Master）/ 从（Slave）
多个服务器节点，其中一个是主，另外的是从。从节点的数据要从主节点这里同步过来。
6、中间件（Middleware）
和业务无关的服务（功能更通用的服务）
例如：
数据库
缓存
消息队列
.......
7、可用性（Availability）
系统整体可用时间 / 总的时间 是一个系统的第一要务
8、 响应时长（衡量服务器的性能）
9、吞吐（衡量系统处理请求的能力）
总结：所谓的分布式系统，就是想办法引入更多的硬件资源！！
![[设计模式 Go实现] 创建型～工厂方法模式](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/b81d57e2bf1c442ca08246d226216e50.png)