一个字符就能改变你编写Python代码的方式

除了服务器自己的内存、硬盘等故障，服务器之间的网络线路故障更加常见。而且这种故障还有可能是偶发的，或者是会自动恢复的。面对这种问题，如果只是简单的把“出现故障”的机器剔除出去，那还是不够的。因为网络可能过一会儿就又恢复了，而你的集群可能因为这一下的临时故障，丢失了过半的处理能力。

如何让分布式系统，在各种可能随时出现故障的情况下，尽量的自动维护和维持对外服务，成为了编写程序就要考虑的问题。由于要考虑到这种故障的情况，所以我们在设计架构的时候，也要有意识的预设一些冗余、自我维护的功能。这些都不是产品上的业务需求，完全就是技术上的功能需求。能否在这方面提出对的需求，然后正确的实现，是服务器端程序员最重要的职责之一。

资源利用率优化

在分布式系统的集群，包含了很多个服务器，当这样一个集群的硬件承载能力到达极限的时候，最自然的想法就是增加更多的硬件。然而，一个软件系统不是那么容易就可以通过“增加”硬件来提高承载性能的。因为软件在多个服务器上的工作，是需要有复杂细致的协调工作。在对一个集群扩容的时候，我们往往会要停掉整个集群的服务，然后修改各种配置，最后才能重新启动一个加入了新的服务器的集群。

由于在每个服务器的内存里，都可能会有一些用户使用的数据，所以如果冒然在运行的时候，就试图修改集群中提供服务的配置，很可能会造成内存数据的丢失和错误。因此，运行时扩容在对无状态的服务上，是比较容易的，比如增加一些Web服务器。但如果是在有状态的服务上，比如网络游戏，几乎是不可能进行简单的运行时扩容的。

分布式集群除了扩容，还有缩容的需求。当用户人数下降，服务器硬件资源出现空闲的时候，我们往往需要这些空闲的资源能利用起来，放到另外一些新的服务集群里去。缩容和集群中有故障需要容灾有一定类似之处，区别是缩容的时间点和目标是可预期的。

由于分布式集群中的扩容、缩容，以及希望尽量能在线操作，这导致了非常复杂的技术问题需要处理，比如集群中互相关联的配置如何正确高效的修改、如何对有状态的进程进行操作、如何在扩容缩容的过程中保证集群中节点之间通信的正常。作为服务器端程序员，会需要花费大量的经历，来对多个进程的集群状态变化，造成的一系列问题进行专门的开发。

软件服务内容更新

现在都流行用敏捷开发模式中的“迭代”，来表示一个服务不断的更新程序，满足新的需求，修正BUG。如果我们仅仅管理一台服务器，那么更新这一台服务器上的程序，是非常简单的：只要把软件包拷贝过去，然后修改下配置就好。但是如果你要对成百上千的服务器去做同样的操作，就不可能每台服务器登录上去处理。

服务器端的程序批量安装部署工具，是每个分布式系统开发者都需要的。然而，我们的安装工作除了拷贝二进制文件和配置文件外，还会有很多其他的操作。比如打开防火墙、建立共享内存文件、修改数据库表结构、改写一些数据文件等等……甚至有一些还要在服务器上安装新的软件。

如果我们在开发服务器端程序的时候，就考虑到软件更新、版本升级的问题，那么我们对于配置文件、命令行参数、系统变量的使用，就会预先做一定的规划，这能让安装部署的工具运行更快，可靠性更高。

除了安装部署的过程，还有一个重要的问题，就是不同版本间数据的问题。我们在升级版本的时候，旧版本程序生成的一些持久化数据，一般都是旧的数据格式的;而我们升级版本中如果涉及修改了数据格式，比如数据表结果，那么这些旧格式的数据，都要转换改写成新版本的数据格式才行。这导致了我们在设计数据结构的时候，就要考虑清楚这些表格的结构，是用最简单直接的表达方式，来让将来的修改更简单;还是一早就预计到修改的范围，专门预设一些字段，或者使用其他形式存放数据。

除了持久化数据以外，如果存在客户端程序(如受击APP)，这些客户端程序的升级往往不能和服务器同步，如果升级的内容包含了通信协议的修改，这就造成了我们必须为不同的版本部署不同的服务器端系统的问题。为了避免同时维护多套服务器，我们在软件开发的时候，往往倾向于所谓“版本兼容”的协议定义方式。而怎样设计的协议才能有很好的兼容性，又是服务器端程序需要仔细考虑的问题。

数据统计和决策

一般来说，分布式系统的日志数据，都是被集中到一起，然后统一进行统计的。然而，当集群的规模到一定程度的时候，这些日志的数据量会变得非常恐怖。很多时候，统计一天的日志量，要消耗计算机运行一天以上的时间。所以，日志统计这项工作，也变成一门非常专业的活动。

经典的分布式统计模型，有Google的Map Reduce模型。这种模型既有灵活性，也能利用大量服务器进行统计工作。但是缺点是易用性往往不够好，因为这些数据的统计和我们常见的SQL数据表统计有非常大的差异，所以我们最后还是常常把数据丢到MySQL里面去做更细层面的统计。



 

（编辑：宜春站长网）

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