分布式相关理论总结

野性酷女 2022-02-03 16:25 346阅读 0赞

### 1、集中式与分布式 ###

**集中式**：80年代主流，IBM大型机，价格昂贵，性能卓越，部署简单，但是单机扩容较为困难。

**分布式**：由多个普通pc机组成，分布在不同的网络上，通过消息传递进行通信和协调的系统

分布式系统五gu大特点：  
**分布性**：多台计算机在空间上随意分布，机器分布也随时变动  
**对等性**：所有计算机节点都是对等的，没有主从之分  
**并发性**：多个节点可能并发的操作访问一些共享资源  
**缺乏全局时钟**：难以定义并发事件发生的先后顺序，没有全局时钟概念  
**故障总会发生**：任何计算机节点任何时候都可能发生任何形式的故障

### 2、分布式理论 ###

#### CAP理论 ####

CAP理论是分布式系统的基本理论，它主要描述了一个分布式系统三种基本需求之前的区别于联系，具体来说如下：  
**C：一致性（consistency）  
A：可用性（availability）  
P：分区容错性（partition tolerance）**

**一致性**：数据在多个副本中能够保持一致的特性，分为三种类型：强一致性，弱一致性，最终一致性

**可用性**：顾名思义，系统对外提供的服务必须一直处于可用的状态，用户的每一个操作总是能够在**有限的时间**内**返回结果**。**有限时间**是指，系统必须在指定的时间内返回对应的处理结果，例如搜索引擎一般搜索关键词时间为0.5s。**返回结果**是指系统能返回成功或者失败，不会返回一个让用户感觉困惑的结果。

**分区容错性**：在任何网络分区故障的时候，仍然能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务，除非是整个网络环境都发生了故障。

三者关系如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTI0MTQxODk_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
**CAP定理**：一个分布式系统不可能同时满足一致性、可用性和分区容错性。如图上所示的CA、CP和AP。

**对于CA**：系统保证了CA，但是放弃了P，即用户希望避免出现分区容错性的问题，一种简单的做法就是将所有的数据都放在一个节点上，即不存在所谓的网络分区现象了。

**对于CP**：系统保证了CP，但是放弃了A，即用户放弃的可用性。常见的是，当系统遇到了网络分区的情况时，受到影响的服务需要等待一段时间，即等待时间对外不提供服务。

**对于AP**：系统保证了AP，但是放弃了C，即用户放弃了一致性。注意这里所说的放弃一致性，并不是完全放弃一致性，因为完全放弃一致性，数据不一致对于存储来说是没有意义的。这里放弃一致性只的是放弃数据的强一致性，而保留数据的最终一致性，即数据在某一段时间之后会处于一致的状态。

**总结：**  
对于绝大多数分布式系统，P特性是必不可少的，因为网络分区问题肯定存在，因此系统设计一定会保留P，剩余的就是**可用性和一致性之间的平衡。**

**不同的业务场景会对此设计不同的系统选择**。例如常见的淘宝购物来看，多用户买同一个商品，并不保证用户都能下单买到，但是最终一定会有一个用户成功买到商品，即所谓一段时间后，数据达到一致，这种系统就只用保证最终一致性。

对于火车票购票系统，则系统显示有票则买到有票，没有则买到无票，这种系统需要保证强一致性，可以牺牲到有效性。

#### BASE理论 ####

BASE理论是CAP理论中一致性和可用性权衡的结果，其核心思想是即时无法做到强一致性，但是每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。

**BA**：基本可用状态（Basically Available）  
**S**：软状态（Soft state）  
**E**：最终一致性（Eventually consistent）

**基本可用状态**  
它是指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分的可用性（例如：响应时间的损失、购物的降级页面）

**弱状态**  
它是指允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态的存在不会影响到系统整体可用性，即允许系统在不同节点副本之间进行数据同步时候的时间延时

**最终一致性**  
不需要实时保证系统的强一致性，在一段时间的同步操作后，最终能够达到一致即可。

**总结：**  
在实际工程设计中，最终一致性主要分为以下几类：  
因果一致性  
会话一致性  
单调读一致性  
单调写一致性

### 参考文献： ###

《从paxos到zookeeper》

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