分布式理论

分布式架构系统回顾

分布式系统概念

分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。
通俗的理解，所谓分布式系统，就是一个业务拆分成多个子业务，分布在不同的服务器节点，共同构成的系统称为分布式系统，同一个分布式系统中的服务器节点在空间部署上是可以随意分布的，这些服务器可能放在不同的机柜中，也可能在不同的机房中，甚至分布在不同的城市。

分布式系统的演变

分布式系统面临的问题

1）通信异常

网络本身的不可靠性，因此每次网络通信都会伴随着网络不可用的风险（光纤、路由、DNS等硬件设备或系统的不可用），都会导致最终分布式系统无法顺利进行一次网络通信，另外，即使分布式系统各节点之间的网络通信能够正常执行，其延时也会大于单机操作，存在巨大的延时差别，也会影响消息的收发过程，因此消息丢失和消息延迟变的非常普遍。

2）网络分区

网络之间出现了网络不连通，但各个子网络的内部网络是正常的，从而导致整个系统的网络环境被切分成了若干个孤立的区域，分布式系统就会出现局部小集群，在极端情况下，这些小集群会独立完成原本需要整个分布式系统才能完成的功能，包括数据的事务处理，这就对分布式一致性提出非常大的挑战。

3）节点故障

节点故障是分布式系统下另一个比较常见的问题，指的是组成分布式系统的服务器节点出现的宕机或"僵死"现象，
根据经验来说，每个节点都有可能出现故障，并且经常发生.

4）三态

分布式系统每一次请求与响应存在特有的“三态”概念，即成功、失败和超时。
分布式系统中，由于网络是不可靠的，虽然绝大部分情况下，网络通信能够接收到成功或失败的响应，但当网络出
现异常的情况下，就会出现超时现象，通常有以下两种情况：

1. 由于网络原因，该请求并没有被成功的发送到接收方，而是在发送过程就发生了丢失现象。
2. 该请求成功的被接收方接收后，并进行了处理，但在响应反馈给发送方过程中，发生了消息丢失现象。

分布式理论：一致性

1）什么是分布式一致性

分布式数据一致性，指的是数据在多份副本中存储时，各副本中的数据是一致的。

2）副本一致性

分布式系统当中，数据往往会有多个副本。如果是一台数据库处理所有的数据请求，那么通过ACID四原则，基本
可以保证数据的一致性。而多个副本就需要保证数据会有多份拷贝。这就带来了同步的问题，因为我们几乎没有办
法保证可以同时更新所有机器当中的包括备份所有数据。 网络延迟，即使我在同一时间给所有机器发送了更新数据
的请求，也不能保证这些请求被响应的时间保持一致存在时间差，就会存在某些机器之间的数据不一致的情况。

总得来说，我们无法找到一种能够满足分布式系统所有系统属性的分布式一致性解决方案。因此，如何既保证数据
的一致性，同时又不影响系统运行的性能，是每一个分布式系统都需要重点考虑和权衡的。于是，一致性级别由此
诞生。

3）一致性分类

• 强一致性
  这种一致性级别是最符合用户直觉的，它要求系统写入什么，读出来的也会是什么，用户体验好，但实现起来往往
  对系统的性能影响大。但是强一致性很难实现。

• 弱一致性
  这种一致性级别约束了系统在写入成功后，不承诺立即可以读到写入的值，也不承诺多久之后数据能够达到一致，
  但会尽可能地保证到某个时间级别（比如秒级别）后，数据能够达到一致状态。
  读写一致性
  用户读取自己写入结果的一致性，保证用户永远能够第一时间看到自己更新的内容。
  比如我们发一条朋友圈，朋友圈的内容是不是第一时间被朋友看见不重要，但是一定要显示在自己的列表上.
  解决方案:
  方案1：一种方案是对于一些特定的内容我们每次都去主库读取。 （问题主库压力大）
  方案2：我们设置一个更新时间窗口，在刚刚更新的一段时间内，我们默认都从主库读取，过了这个窗口之后，我们会挑选最近有过更新的从库进行读取
  方案3：我们直接记录用户更新的时间戳，在请求的时候把这个时间戳带上，凡是最后更新时间小于这个时间戳的从库都不予以响应。

  单调读一致性
  本次读到的数据不能比上次读到的旧。
  由于主从节点更新数据的时间不一致，导致用户在不停地刷新的时候，有时候能刷出来，再次刷新之后会发现数据不见了，再刷新又可能再刷出来，就好像遇见灵异事件一样
  解决方案:就是根据用户ID计算一个hash值，再通过hash值映射到机器。同一个用户不管怎么刷新，都只会被映射到同一台机器上。这样就保证了不会读到其他从库的内容，带来用户体验不好的影响。
  
  因果一致性
  指的是：如果节点 A 在更新完某个数据后通知了节点 B，那么节点 B 之后对该数据的访问和修改都是基于 A 更新后的值。于此同时，和节点 A 无因果关系的节点 C 的数据访问则没有这样的限制。
  最终一致性
  最终一致性是所有分布式一致性模型当中最弱的。可以认为是没有任何优化的“最”弱一致性，它的意思是说，我不考虑所有的中间状态的影响，只保证当没有新的更新之后，经过一段时间之后，最终系统内所有副本的数据是正确的。它最大程度上保证了系统的并发能力，也因此，在高并发的场景下，它也是使用最广的一致性模型。