前言
大家都知道，分布式系统提高了我们计算系统的计算能力，让更多的不可能变为了可能。但是它是如何做到这些，以及我们为什么要设计分布式系统，分布式系统的核心是什么，这些问题并不是很好的被大家所认知，所以本系列文章尝试用通俗易懂的语言，给想要了解分布式系统的各位一个简单明了的介绍。
开篇-为什么
计算机帮助人类完成计算任务，大都是一系列重复的、计算量大的任务。而早期计算机刚出现时，计算能力非常有限，导致人们也不得不选取一些比较简单的计算任务让计算机完成。随着时间的推移，计算机硬件的迭代更新速度发展非常迅猛，使得计算机可以完成更多的计算任务，尤其是当互联网的出现，让人们对计算机应用的需求急剧增加。
这个时候我们可以分析一下，计算机本质就是通过CPU和内存协调，快速运算完成指定的计算任务。当计算任务变大以后（大并发场景的出现），我们可以提高CPU和内存来应对。因此，我们出现了大型机，来保障在互联网时期的应用需求。但是大型机的成本很高，而且经过长时间的分析，每个互联网应用，并不是所有的功能都需要这么多资源来应对大并发，甚至有的功能上线后就没什么人用。这个时候为了应对不同功能的并发需求，我们就需要拆分应用了，我们得把一个完整的应用拆分成很多个服务，并且每个服务都是一个独立的应用。这样就可以给核心服务分配更多的资源以应对更大的并发，而非核心模块就可以适当的”冷藏“起来。
所以分布式系统就出现了，包括但不限于分布式服务，分布式数据库等等。总而言之，分布式系统本质是由一群相互协作的服务，为了解决一个共同问题而组成的系统，以至于对外部而言，分布式系统看上去就是一个单一的系统。（我们需要区分集群和分布式系统的概念，集群表示相同的应用复制多个，每个都做着同样的事情；分布式系统而是由一系列的不同的服务组成，每个服务做的事情是不一样的，并且只有组合后才是一个完整的系统）
初识分布式系统
分布式系统的表现形式是非常多样化的，可能很多同学已经做分布式系统应用很久了，但是参考大厂的模式又感觉自己不是做的分布式系统应用，所以这里，我们需要从不同的维度来描述分布式系统的表示形式，以便帮助我们更加了解分布式系统。
分布式系统的应用/组织形式：
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分布式计算：分布式计算的应用，在大数据、机器学习、深度学习的领域应用是非常广泛的，尤其是在学习MapReduce的时候，第一个WordCount的示例就是一个典型的分布式计算应用。（WordCount就是计算文本中单词出现的次数，但是当文本数据太大时，单机无法承受时，就需要分散到多个机器中分别计算部分数据，最后在汇总）
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分布式存储：分布式存储的应用，平时我们应该是接触的最多，比如数据库的主从架构，主节点负责写任务，从节点负责读任务，当主节点挂了后，从节点可以自动升级为主节点，保证数据库系统的可靠性
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分布式缓存：分布式缓存的应用于分布式存储类似，只是数据都是存在所有机器的内存中的，可以参考Redis的集群模式
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分布式服务/SOA/微服务/服务网格：分布式服务这类是我们平时接触的最多的，也是互联网公司应用最广的方式。我们可以分SOA、微服务、服务网格分别讨论：（如何拆分服务、划分服务边界、确定服务间界限上下文可以参考DDD的战略设计部分）
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SOA（面向服务的架构）：将应用拆分成不同的服务，服务之间通过消息中间件通信，常用的消息中间件有如Kafka、RabbitMQ，RocketMQ，ActiveMQ等等
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Micro Service（微服务）：将应用拆分成不同的服务，每个服务都是完全独立的，独立的团队维护，独立的业务需求，独立部署上线，与SOA最大的区别就是服务之间不依赖消息中间件通信，而是通过HTTP，或者RPC的方式通信，消除了SOA中的中心化问题
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Service Mesh（服务网格）：服务网格是微服务的一种进化，当微服务发展足够多时，服务之间的通信是非常复杂的，而且通信链路很难追踪，服务之间的认证授权也很麻烦，服务网格则通过将服务的通信模块通过代理的方式，下沉到sidecar中，这样服务实现者本身就可以更好的关注服务的业务需求，可以参考Isito的解决方案
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分布式锁：保证多个服务之间交互的有序性，原理跟本地锁类似，都通获取全局变量获得锁，才可以继续操作，否则就必须等待锁，操作完成后就释放锁，让其他服务获取锁并继续其他操作，可以参考Redis的分布式锁实现思路
分布式系统的通信方式：
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进程间通信：操作系统进程之间的通信、Socket通信等等
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客户端-服务端通信：HTTP协议通信，RPC、RMI通信等等，微服务常用通信模式
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间接通信：发布-订阅通信模式、消息队列通信模式等等，SOA常用通信模式
分布式系统的分层架构：
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垂直分层：将应用垂直划分为应用层、中间件层、基础系统层。应用层主要处理业务需求；中间件层处理应用层产生的公共问题，比如消息中间件解决应用层服务之间的通信问题；基础系统层则是处理底层操作系统等基础软件问题
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水平分层：在垂直分层的基础上，针对划分出来每层进一步进行水平划分，例如可以将应用层进一步划分为UI层，BFF层，领域层，数据层等等。将中间件层划分为消息中间件、通用域等等
结语
到目前为止，我们知道了，设计分布式系统就是为了应对大并发的场景，并且还可以通过给不同的服务协调不同的资源，以最小硬件资源抗住最大的计算任务（大并发）。同时，我们还了解分布式系统的架构、组织形式以及常用的通信模式，这些内容只是分布式系统相关的概念介绍，让大家能够了解分布式系统这个概念，接下来，我们将会进一步深入到分布式系统的一些理论、算法和实践中，希望能够帮助大家由浅入深的掌握分布式系统的相关知识。
欢迎大家在评论区讨论各种分布式系统相关的内容。