1. 分布式原理
分布式系統是硬體和軟體分布在不同網路計算機上，彼此間通過訊息傳遞進行通信和協調的系統，
1.1 分布式環境存在的問題
- 通信例外：分布式環境存在訊息丟失和訊息延遲的情況，
- 網路磁區：在組成分布式系統的所有節點中只有部分節點能進行正常通信，另一些則不能，形成網路磁區孤島，也稱為腦裂，
- 三態：分布式環境請求有3種狀態，成功、失敗、超時，
- 節點故障：分布式環境中每個節點都有可能出現故障，
1.2 分布式系統特性
- 分布性：服務分布在網路的不同的機器上，可能會變動，
- 副本：
- 資料副本：多節點持久化同一份資料，當某個節點宕機或存盤的資料丟失，可從副本讀取到資料，解決分布式系統資料丟失的問題，
- 服務副本：多節點提供同樣的服務，每個節點都能接收外部的請求并進行相應的處理，
- 并發性：并發情況較單點系統更為復雜，對于共享資源的訪問需要準確和高效地協調，
- 故障：分布式系統中每個節點都有可能發生故障，設計時應該充分考慮可能發生的故障和備案，
1.3 CAP和BASE理論
1.3.1 分布式系統的幾個基本要求
- 一致性：在分布式環境中，多個資料副本之間是否能夠保持一致的特性，如果對一個資料項更新后，所有用戶在集群其他節點都能讀到更新后的值，那么認為系統具備強一致性（嚴格一致性），
- 可用性：對于用戶的每一個請求，系統可以在有限的時間內回傳結果，有限的時間隨系統型別不同而不同，是滿足用戶預期的時間，回傳結果是指系統應該回傳正確的回應，而不是用戶無法理解的結果，比如OutOfMemory，
- 磁區容錯性：分布式系統在遇到任何網路磁區故障時，仍需要保證對外提供一致性和可用性的服務，除非是整個網路發生故障，
1.3.2 CAP理論
CAP理論：一個系統不可能同時滿足一致性（C：Consistency）、可用性（A：Avaliability）和磁區容錯性（P：Partition Tolerance）這三個基本需求，最多只能滿足其中的兩項，
那么為什么會這樣呢？以下2個地方講的都挺好的：
- https://www.zhihu.com/question/54105974
- https://blog.csdn.net/yeyazhishang/article/details/80758354
通過以上2個地方的講解，概括下自己的理解：
磁區容錯性是分布式系統的基礎，放棄則表示失去了系統的擴展性，違背了分布式系統設計的初衷，所以通常提到CAP的取舍，是在CA之間的取舍，
- 保證磁區容錯性：需要用到上文中提到的資料副本，即同一份資料分布到不同的節點上，在網路發生故障時，仍需要保證對外提供一致性和可用性的服務，除非是整個網路發生故障，
- 保證一致性：此時為滿足磁區容錯性的需求，設定了多個資料副本（副本越多，磁區容錯性越強），分布式系統需要承擔資料同步的作業，如果要保證強一致性，那么部分節點需要犧牲可用性，等待資料同步完成后再提供服務，極端情況下，當網路出現故障形成網路孤島的時候，孤島內的節點為保證強一致性，需要徹底停止服務，等待網路恢復，同步最新的資料保證強一致性，
- 保證可用性：同樣是多個資料副本的場景，保證強可用性的一個方法即是犧牲一致性，在資料同步的同時提供服務，此時可能各個節點對同一個資料回傳的值不同（還未完成資料同步），出現資料不一致的情況，
這樣看來，不管單純地犧牲一致性，還是可用性，都是不太可取的，所以會有BASE理論，
1.3.3 BASE理論
BASE理論：基本可用、軟狀態、最終一致性
- 基本可用：分布式系統在遇到問題時，允許損失部分可用性，回應時間上的延長、功能降級，
- 軟狀態：和強一致性相比，軟狀態允許系統中的資料存在中間狀態，允許系統在不同節點的資料副本之間進行資料同步的延遲，
- 最終一致性：系統中的所有資料副本，在經過一段時間的同步后，最終能夠達到一個一致的狀態，
這樣看來，還是可以在一致性和可用性之間做一定的權衡，來達到一個相對滿意的狀態，
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標籤：AI
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