在討論數據中間件是什么之前，我們先來討論什么是中間件。

維基百科對中間件的定義:

中間件（英語：Middleware），又譯中間件、中介層，是一類提供系統軟件和應用軟件之間連接、便于軟件各部件之間的溝通的軟件，應用軟件可以借助中間件在不同的技術架構之間共享信息與資源。中間件位于客戶機服務器的操作系統之上，管理著計算資源和網絡通信。 

常見的中間件有如下幾類

· RPC框架

· 消息中間件

· 緩存服務

· 配置中心

· 任務調度

· 分布式事務

· 數據庫

數據相關的中間件主要有: 

數據庫：數據庫是數據存儲的主要，由于需要寫到緩存，包括關系型數據庫(常見的mysql、oracal)、非關系型數據等(elasticsearch、hbase等)

緩存服務: 內存數據庫，數據直接運行在內存中，加快訪問速度，常見的比如redis、memcached

消息隊列: 消息的傳輸過程中保存消息的容器。常見的比如rocketmq、kafka

數據中間件能做些什么？

盡管云原生開發存在諸多好處，但它同時也增加了復雜性。從本地系統到公共云，您可能會跨多種基礎架構來部署應用。而應用架構本身也是多種多樣。所以開發人員需要兼顧多種工具、語言和框架，同時還要竭力爭取在更短的時間內以更低的成本完成更多工作，這無疑壓力倍增。

為了應對這種復雜情況，企業紛紛選擇了中間件來保持快速、經濟高效的應用開發。中間件可以有力支持應用環境在高度分布式平臺上平穩、一致地運行。

構建于此，而部署于彼。由于應用下層有中間件，所以跨環境也能穩定運行。

數據庫

數據庫可以直觀的理解為存放數據的倉庫，只不過這個倉庫是在計算機的大容量存儲器上，而且數據必須按照一定的格式存放，因為它不僅需要存放，而且要便于查找。

緩存服務

在計算機領域，緩存技術一般是指，用一個更快的存儲設備存儲一些經常用到的數據，供用戶快速訪問。用戶不需要每次都與慢設備去做交互，因此可以提高訪問效率。

分布式緩存就是指在分布式環境或系統下，把一些熱門數據存儲到離用戶近、離應用近的位置，并盡量存儲到更快的設備，以減少遠程數據傳輸的延遲，讓用戶和應用可以很快訪問到想要的數據。通常在應用訪問數據庫中間加一層緩存提高獲取數據的速率。

圖：緩存服務的場景

消息隊列

消息隊列主要由以下作用：解耦，削峰，異步，其實還有一個作用是提高接收著性能。

· 解耦： 多個交互的應用程度可以獨立變動，而無需太多考慮其他系統

· 削峰： 將流量高的時間平攤到不那么高的時候

· 異步： 異步處理不用阻塞當前線程來等待處理完成，而是允許后續操作

圖：消息隊列的場景

如何建立數據中間件？

數據中間件本質是提高單機/分布式環境下 提交數據交互的速率和穩定性。

那么我們先來回顧一下操作系統原理，計算機系統中包含各類存儲，從CPU寄存器到網絡IO速率是依次遞減。那么就需要在成本限定的前提下盡可能利用好高IO設備。

圖：各類設備的IO速度

在物理資源不變的情況下，對于提高性能無非幾種方法。

在非分布式環境下 通過數據結構優化/緩存/緩沖，分布式環境下數據復制+讀寫分離/數據分片

穩定性主要考慮的就是宕機/網絡故障

數據存儲(數據庫)

數據庫通常需要提供sql進行數據請求，由sql解析器進行語法解析，同時經過優化器進行語法優化，最后根據不同的存儲引擎在緩存中讀取數據。

圖：Mysql數據庫的架構

數據庫中用到了下面幾種重要的原理:

索引

建立索引提高讀取數據尋址的效率, 想想一下同樣大小的文件夾(包含大量小文件)和壓縮包，考慮的速率肯定是壓縮包更快。前置是不連續地址，后者是連續地址。比如mysql主要通過b+樹索引快速定位索引的內存位置并且獲取數據。

內存緩存

雖然索引能夠很大的提高速率，但是無法一次性將所有索引保存在內存中。 雖然linux內部提供page cache等方式提高，但是通常為了更加提高數據讀寫性能，通常自己另外實現一套應用級別的緩沖，比如mysql的buffer pool機制，通過索引在讀數據時可以很大程度上減少磁盤IO的次數，大大提高了數據搜尋的速率。

其他

單機環境，再優化也會有性能瓶頸，同時無法應對宕機和網絡故障問題，只能通過擴展解決。

常規的業務環境往往是讀多寫少，可以通過讀寫分離，大大提高讀的性能，也能做到數據的冗余備份。

緩存服務

這里的緩存不是特應用的內部緩存，而是獨立的緩存服務(也可以叫做內存數據庫)。

圖：緩存與數據庫的讀寫交互

寫流程：

1. 要更新的數據是否在緩存中存在，若存在則直接將數據寫入緩存，之后緩存數據由第三方緩存組件將其更新到DB.

2. 若緩存中不存在，則直接將結果寫入DB，這種稱之為寫穿透

讀流程：

1. 首先讀緩存，如果緩存命中，則直接返回結果

2. 如果緩存未命中，則依賴第三方組件從DB 中加載數據到緩存中，然后將獲取的結果返回。

內存緩存

這里說的內存緩存和數據庫存在差異，由于數據庫的安全性，需要經常落盤，那么就會帶來很多問題；而緩存服務本身就作為內存數據庫落盤不那么頻繁。

當你訪問數據庫，存在大量的qps導致數據庫跟不上性能，那么可以通過緩存解決，相對于數據庫需要經常落盤，緩存大部分時間是無需落盤，內存IO的速度比磁盤IO快了很多，所以緩存往往是作為應用訪問數據庫的中間件層提高性能。

其他

由于緩存讀多，很少使用數據庫的事務，所以在數據分片實現是更加容易，擴展性也相對于數據庫更加方便。

消息隊列

消息隊列是從數據結構中的隊列(FIFO)中演變過來的，作為獨立的隊列，通過網絡寫入和讀取數據。

異步處理：
有些業務不想也不需要立即處理消息。消息隊列提供了異步處理機制，允許用戶把一個消息放入隊列，但并不立即處理它。想向隊列中放入多少消息就放多少，然后在需要的時候再去處理它們，例如短信通知、終端狀態推送、App推送、用戶注冊等。

圖：緩存異步讀寫

系統解耦：

降低工程間的強依賴程度，針對異構系統進行適配。在項目啟動之初來預測將來項目會碰到什么需求，是極其困難的。通過消息系統在處理過程中間插入了一個隱含的、基于數據的接口層，兩邊的處理過程都要實現這一接口，當應用發生變化時，可以獨立的擴展或修改兩邊的處理過程，只要確保它們遵守同樣的接口約束。比如通訊上下行、終端異常監控、分布式事件中心。

圖：緩存用作應用解耦

數據流處理：
分布式系統產生的海量數據流，如：業務日志、監控數據、用戶行為等，針對這些數據流進行實時或批量采集匯總，然后進行大數據分析是當前互聯網的必備技術，通過消息隊列完成此類數據收集是最好的選擇，比如日志服務、監控上報。

圖：緩存用作數據流處理

數據中間件的發展趨勢

1. 基于云原生環境的智能運維和擴展能力

對于中間件設施的開發和運維人員來說，中間件復雜的架構是難點。

目前云原生技術越來越成熟，可以充分利用云原生的聲明式API，控制器模型擴展中間件，使其更加智能穩定。

比如目前開源的各類中間件operator的項目 

https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/extend-kubernetes/operator/

圖：operator 原理

2. 統一的編程模型

對于應用的使用者來說，需要了解不同的中間件如何使用，同時需要考慮很多復雜的場景。編寫高性能、可擴展且可靠的分布式應用程序很困難?？梢允褂猛坏木幊棠Ｐ推帘蔚讓拥膹碗s場景。

Dapr項目是一個有趣的項目，它將事件驅動和參與者語義統一到一個簡單、一致的編程模型中。它支持所有編程語言，沒有框架鎖定。您不會接觸到低級原語，例如線程、并發控制、分區和縮放。相反，您可以通過使用您選擇的熟悉的 Web 框架實現一個簡單的 Web 服務器來編寫代碼。

https://github.com/dapr/dapr

圖：operator hub