一、消息队列
一个大型的分布式系统，通常都会异步化，走消息总线。 消息队列作为最主要的基础组件，在整个体系架构中，有着及其重要的作用。kafka是目前最常用的消息队列，尤其是在大数据方面，有着极高的吞吐量。而rocketmq和rabbitmq，都是电信级别的消息队列，在业务上用的比较多。2019年了，不要再盯着JMS不放了（说的就是臃肿的ActiveMQ）。
pulsar是为了解决一些kafka上的问题而诞生的消息系统，比较年轻，工具链有限。有些激进的团队经过试用，反响不错。
mqtt具体来说是一种协议，主要用在物联网方面，能够双向通信，属于消息队列范畴。
二、缓存
数据缓存是减少数据库压力的有效途径，有单机java内缓存，和分布式缓存之分。
对于单机来说，guava的cache和ehcache都是些熟面孔。
对于分布式缓存来说，优先选择的就是redis，别犹豫。由于redis是单线程的，并不适合高耗时操作。所以对于一些数据量比较大的缓存，比如图片、视频等，使用老牌的memcached效果会好的多。
JetCache是一个基于Java的缓存系统封装，提供统一的api和注解来简化缓存的使用。类似SpringCache，支持本地缓存和分布式缓存，是简化开发的利器。
三、分库分表
分库分表，几乎每一个上点规模的公司，都会有自己的方案。目前，推荐使用驱动层的sharding-jdbc，或者代理层的mycat。如果你没有额外的运维团队，又不想花钱买其他机器，那么就选前者。
如果分库分表涉及的项目不多，spring的动态数据源是一个非常好的选择。它直接编码在代码里，直观但不易扩展。
如果只需要读写分离 ，那么mysql官方驱动里的replication协议，是更加轻量级的选择。
上面的分库分表组件，都是大浪淘沙，最终的优胜品。这些组件不同于其他组件选型，方案一旦确定，几乎无法回退，所以要慎之又慎。
分库分表是小case，准备分库分表的阶段，才是重点：也就是数据同步。
四、数据同步
国内使用mysql的公司居多，但postgresql凭借其优异的性能，使用率逐渐攀升。
不管什么数据库，实时数据同步工具，都是把自己模拟成一个从库，进行数据拉取和解析。 具体来说，mysql是通过binlog进行同步；postgresql使用wal日志进行同步。
对mysql来说，canal是国内用的最多的方案；类似的databus也是比较好用的工具。
现在，canal、maxwell等工具，都支持将要同步的数据写入到mq中，进行后续处理，方便了很多。
对于ETL（抽取、清洗、转换）来说，基本上都是source、task、sink路线，与前面的功能对应。gobblin、datax、logstash、sqoop等，都是这样的工具。
它们的主要工作，就是怎么方便的定义配置文件，编写各种各样的数据源适配接口等。这些ETL工具，也可以作为数据同步（尤其是全量同步）的工具，通常是根据ID，或者最后更新时间 等，进行处理。
binlog是实时增量工具，ETL工具做辅助。通常一个数据同步功能，需要多个组件的参与，他们共同组成一个整体。
五、通讯
Java 中，netty已经成为当之无愧的网络开发框架，包括其上的socketio（不要再和我提mina了）。对于http协议，有common-httpclient，以及更加轻量级的工具okhttp来支持。
对于一个rpc来说，要约定一个通讯方式和序列化方式。json是最常用的序列化方式，但是传输和解析成本大，xml等文本协议与其类似，都有很多冗余的信息；avro和kryo是二进制的序列化工具，没有这些缺点，但调试不便。
rpc是远程过程调用的意思 ，其中，thrift、dubbo、gRPC默认都是二进制序列化方式的socket通讯框架；feign、hessian都是onhttp的远程调用框架。
对了，gRPC的序列化工具是protobuf，一个压缩比很高的二进制序列化工具。
通常，服务的响应时间主要耗费在业务逻辑以及数据库上，通讯层耗时在其中的占比很小。可以根据自己公司的研发水平和业务规模来选择。
六、微服务
我们不止一次说到微服务，这一次我们从围绕它的一堆支持框架，来窥探一下这个体系。是的，这里依然是在说spring cloud。
默认的注册中心eureka不再维护，consul已经成为首选。nacos、zookeeper等，都可以作为备选方案。其中nacos带有后台，比较适合国人使用习惯。
熔断组件，官方的hystrix也已经不维护了。推荐使用resilience4j，最近阿里的sentinel也表现强劲。
对于调用链来说，由于OpenTracing的兴起，有了很多新的面孔。推荐使用jaeger或者skywalking。spring cloud集成的sleuth+zipkin功能稍弱，甚至不如传统侵入式的cat。
配置中心是管理多环境配置文件的利器，尤其在你不想重启服务器的情况下进行配置更新。目前，开源中做的最好的要数apollo，并提供了对spring boot的支持。disconf使用也较为广泛。相对来说，spring cloud config功能就局限了些，用的很少。
网关方面，使用最多的就是nginx，在nginx之上，有基于lua脚本的openrestry。由于openresty的使用非常繁杂，所以有了kong这种封装级别更高的网关。
对于spring cloud来说，zuul系列推荐使用zuul2，zuul1是多线程阻塞的，有硬伤。spring-cloud-gateway是spring cloud亲生的，但目前用的不是很广泛。
七、分布式工具
大家都知道分布式系统zookeeper能用在很多场景，与其类似的还有基于raft协议的etcd和consul。
由于它们能够保证极高的一致性，所以用作协调工具是再好不过了。用途集中在：配置中心、分布式锁、命名服务、分布式协调、master选举等场所。
对于分布式事务方面，则有阿里的fescar工具进行支持。但如非特别的必要，还是使用柔性事务，追寻最终一致性，比较好。
八、监控系统
监控系统组件种类繁多，目前，最流行的大概就是上面四类。
zabbix在主机数量不多的情况下，是非常好的选择。
prometheus来势凶猛，大有一统天下的架势。它也可以使用更加漂亮的grafana进行前端展示。
influxdata的influxdb和telegraf组件，都比较好用，主要是功能很全。
使用es存储的elkb工具链，也是一个较好的选择。我所知道的很多公司，都在用。
九、调度
大家可能都用过cron表达式。这个表达式，最初就是来自linux的crontab工具。
quartz是java中比较古老的调度方案，分布式调度采用数据库锁的方式，管理界面需要自行开发。
elastic-job-cloud应用比较广泛，但系统运维复杂，学习成本较高。相对来说，xxl-job就更加轻量级一些。中国人开发的系统，后台都比较漂亮。
十、入口工具
为了统一用户的访问路口，一般会使用一些入口工具进行支持。
其中，haproxy、lvs、keepalived等，使用非常广泛。
服务器一般采用稳定性较好的centos，并配备ansible工具进行支持，那叫一个爽。
十一、OLT（A）P
现在的企业，数据量都非常大，数据仓库是必须的。
搜索方面，solr和elasticsearch比较流行，它们都是基于lucene的。solr比较成熟，稳定性更好一些，但实时搜索方面不如es。
列式存储方面，基于Hadoop 的hbase，使用最是广泛；基于LSM的leveldb写入性能优越，但目前主要是作为嵌入式引擎使用多一些。
tidb是国产新贵，加容mysql协议，公司通过培训向外输出dba，未来可期。
时序数据库方面，opentsdb用在超大型监控系统多一些。druid和kudu，在处理多维度数据实时聚合方面，更胜一筹。
cassandra在刚出现时火了一段时间，虽然有facebook弃用的新闻，但生态已经形成，常年霸占数据库引擎前15名。
十二、CI/CD
为了支持持续集成和虚拟化，除了耳熟能详的docker，我们还有其他工具。
jenkins是打包发布的首选，毕竟这么多年了，一直是老大哥。当然，写Idea的那家公司，还出了一个叫TeamCity的工具，操作界面非常流畅。
sonar（注意图上的错误）不得不说是一个神器，用了它之后，小伙伴们的代码一片飘红，我都快被吐沫星子给淹没了。
对于公司内部来说，一般使用gitlab搭建git服务器。其实，它里面的gitlab CI，也是非常好用的。
十三、问题排查
java经常发生内存溢出问题。使用jmap导出堆栈后，我一般使用mat进行深入分析。
如果在线上实时分析，有arthas和perf两款工具。
当然，有大批量的linux工具进行支持。比如下面这些：
《Linux上，最常用的一批命令解析（10年精选）》
十四、本地工具
本地使用的jar包和工具，那就多了去了。下面仅仅提一下最最常用的几个。
数据库连接池方面，国内使用druid最多。目前，有号称速度最快的hikari数据库连接池，以及老掉牙的dbcp和c3p0。
json方面，国内使用fastjson最多，三天两头冒出个漏洞；国外则使用jackson多一些。它们的api都类似，jackson特性多一些，但fastjson更加容易使用。