工欲善其事，必先利其器
所有中间件及工具都是基于开源
集中式缓存 Redis
缓存是计算机的难题之一，分布式缓存亦是如此。Redis 看起来非常简单，但它影响着系统的效率、性能、数据一致性。
用好它不容易，涉及到的问题包括：缓存时长（复杂多维度的计算）、缓存失效处理（主动更新）、缓存键（Hash 和方便人工干预）、缓存内容及数据结构的选择、缓存雪崩的处理、缓存穿透的处理等。
Redis 除了缓存的功能，还有其它功能如 Lua 计算能力、Limit 与 Session 时间窗口、分布式锁等。
消息队列 RabbitMQ
消息队列好比葛洲坝，有大量数据的堆积能力，然后再可靠地进行异步输出。它是 EDA 事件驱动架构的核心，也是 CQRS 同步数据的关键。为什么选择 RabbitMQ 而没有选择 Kafka，因为业务系统有对消息的高可靠性要求，以及对复杂功能如消息确认 Ack 的要求。
集中式日志ELK
日志主要分为系统日志和应用日志两类。试想一下，你该如何在一个具有几百台服务器的集群中定位到问题？如何追踪每天产生的几 G 甚至几 T 的数据？集中式日志就是此类问题的解决方案。
早期我们使用自主研发的 Log4Net+MongoDB 来收集和检索日志信息，但随着数据量的增加，查询速度却变得越来越慢。后期改为开源的 ELK，虽然易用性有所下降，但它支持海量数据以及与编程语言无关的特征。下面是 ELK 的架构图。
任务调度 Job
任务调度 Job 如同数据库作业或 Windows 计划任务，是分布式系统中异步和批处理的关键。我们的 Job 分为 WinJob 和 HttpJob：WinJob 是操作系统级别的定时任务，使用开源的框架 Quartz.NET 实现；而 HttpJob 则是自主研发实现，采用 URL 方式可定时调用微服务。
HttpJob 借助集群巧妙地解决了 WinJob 的单点和发布问题，并集中管理所有的调度规则，调度规则有简单规则和 Cron 表达式。HttpJob 它简单易用，但间隔时间不能低于 1 分钟，毕竟通过 URL 方式来调度并不高效。下图是 HttpJob 的管理后台。
应用监控 Metrics
“没有度量就没有提升”，度量是改进优化的基础，是做好一个系统的前置条件。Zabbix 一般用于系统级别的监控，Metrics 则用于业务应用级别的监控。
业务应用是个黑盒子，通过数据埋点来收集应用的实时状态，然后展示在大屏或看板上。它是报警系统和数字化管理的基础，还可以结合集中式日志来快速定位和查找问题。我们的业务监控系统使用 Metrics.NET+InfluxDB+Grafana。
微服务框架 SpringCloud
搜索利器 Solr
分库分表后的关联查询，大段文本的模糊查询，这些要如何实现呢？显然传统的数据库没有很好的解决办法，这时可以借助专业的检索工具。
全文检索工具 Solr 不仅简单易用性能好，而且支持海量数据高并发，只需实现系统两边数据的准实时或定时同步即可。下图是 Solr 的工作原理。
