分布式系统设计模式

MapReduce设计模式使我们进入了大数据时代，但是MapReduce很大程度上仍然局限在单一编程语言， 如Apache Hadoop主要使用Java开发，同时也主要是为了Java开发。

容器技术，使得软件能够和运行环境一同进行交互，在软件部署上，提供了一种原子性的部署方式， 即要么成功，要么失败，这极大提高和简便了在云上的部署软件的过程。

但是容器技术能做到的远不止如此，就和OOP使得软件编程进入面向对象时代一样，容器技术能够使我们进入 面向对象的软件系统时代，多种基于容器的设计模式会持续指导分布式系统工程。

单容器管理模式

容器能够提供更多丰富的接口，具备清晰的容器生命周期，使得系统简单、更易维护

单节点，多容器模式

K8S中的Pod就是单节点，多容器模式

Sidecar 模式

一个常见的单节点多容器模式的例子就是，Web Server使用一个容器， Log Saving Sidecar使用一个容器。 一个提供数据的读取，另一个提供数据内容。

相比单容器，这么做的好处是：

  1. 容器是资源调度的最小单位，所以可以更精细分配不同的资源。
  2. 容器是“打包”单元，能够做功能分离
  3. 方便重用
  4. 不会一个功能死掉，导致整个服务挂掉
  5. 容器是部署的最小单位，可更健壮的滚动更新（可能的缺点：复杂大型程序系统可能需要话更多经历来更新）

这5条优点适用与本文中提到接下来的所有模式

Ambassador 模式

通过设置代理Ambassador，为主容器提供一致性的网络访问

Adapter 模式

和Ambassador正好相反，通过设置Adapter，为外部提供一致性的访问

多节点模式

领导者选举模式

工作队列模式

分布式的生产者消费者问题

Scatter/gather模式

分治原理。 采用一个root节点，将复杂问题分成小问题，交给不同的叶节点计算，然后再将计算的内容合成为完整解。