什么是中间件？常见中间件有哪些？

这一节我们主要来学习一下什么是中间件，为什么使用中间件和主要中间件的分类。

中间件是什么

中间件是一种独立的系统软件或服务程序，分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源。中间件位于客户机/ 服务器的操作系统之上，管理计算机资源和网络通讯。是连接两个独立应用程序或独立系统的软件。相连接的系统，即使它们具有不同的接口，但通过中间件相互之间仍能交换信息。

执行中间件的一个关键途径是信息传递。通过中间件，应用程序可以工作于多平台或 OS 环境。

中间件是介于操作系统和应用软件之间，为应用软件提供服务功能的软件，有消息中间件，交易中间件，应用服务器等。由于介于两种软件之间，所以，称为中间件。

具体地说，中间件屏蔽了底层操作系统的复杂性，使程序开发人员面对一个简单而统一的开发环境，减少程序设计的复杂性，将注意力集中在自己的业务上，不必再为程序在不同系统软件上的移植而重复工作，从而大大减少了技术上的负担。

中间件带给应用系统的，不只是开发的简便、开发周期的缩短，也减少了系统的维护、运行和管理的工作量，还减少了计算机总体费用的投入。

当一个大的任务由一台机器在规定的时间内不能完成时，人们就要采用分布式计算，即很多台机器联合起来共同完成任务。换句话说，就是把大任务拆分成许多个小任务，然后再把这些小任务分配给多台计算机去完成。参与计算的多台计算机组成一个分布式系统，需要运行一系列的分布式基础算法。

Hadoop 就是一个分布式计算平台，用 Java 语言开发，包含 Common、MapReduce 和 HDFS 三个核心部件（HDFS 和 MapReduce 是最核心的两个部件）。其中：

Common 为 Hadoop 的其他项目提供了一些常用工具，主要包括系统配置工具 Configuration、远程过程调用 RPC、序列化机制和 Hadoop 抽象文件系统等。
MapReduce 是处理海量数据的计算模型。
而 HDFS 用于存储海量数据，它具备高度容错性，能在低成本的通用硬件机器上稳定运行。

Hadoop 实现了分布式计算中的基础算法（如一致算法、选举算法、故障检测、快照等），同时为用户提供了编程和命令接口。程序员调用这些函数能轻松写出分布式应用程序，我们都知道，如果一切从头开始，要完成一个分布式程序的编写是异常艰难的。

Hadoop 在海量非结构化数据处理方面能充分展示它的优势，如消费者购买行为分析、商品推荐、关键词检索、信贷风险评估等。

如图 1 所示，Hadoop 其实就是一个分布式计算平台，它“覆盖”在操作系统之上，向上提供函数调用（API）和命令接口，在水平方向完成分布式系统的基础算法。作为编程人员和用户，只要了解 API 和命令即可。