十五、分布式相关理论

内容来自JavaGuide

一、CAP 理论

CAP 也就是 Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition Tolerance（分区容错性） 这三个单词首字母组合。

在理论计算机科学中，CAP 定理（CAP theorem）指出对于一个分布式系统来说，当设计读写操作时，只能同时满足以下三点中的两个：

一致性（Consistency） : 所有节点访问同一份最新的数据副本
可用性（Availability）: 非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应（不是错误或者超时的响应）。
分区容错性（Partition Tolerance） : 分布式系统出现网络分区的时候，仍然能够对外提供服务。

什么是网络分区？
分布式系统中，多个节点之前的网络本来是连通的，但是因为某些故障（比如部分节点网络出了问题）某些节点之间不连通了，整个网络就分成了几块区域，这就叫 网络分区。

当发生网络分区的时候，如果我们要继续服务，那么强一致性和可用性只能 2 选 1。也就是说当网络分区之后 P 是前提，决定了 P 之后才有 C 和 A 的选择。也就是说分区容错性（Partition tolerance）我们是必须要实现的。

简而言之就是：CAP 理论中分区容错性 P 是一定要满足的，在此基础上，只能满足可用性 A 或者一致性 C。

因此，分布式系统理论上不可能选择 CA 架构，只能选择 CP 或者 AP 架构。 比如 ZooKeeper、HBase 就是 CP 架构，Cassandra、Eureka 就是 AP 架构，Nacos 不仅支持 CP 架构也支持 AP 架构。

为啥不可能选择 CA 架构呢？ 举个例子：若系统出现“分区”，系统中的某个节点在进行写操作。为了保证 C， 必须要禁止其他节点的读写操作，这就和 A 发生冲突了。如果为了保证 A，其他节点的读写操作正常的话，那就和 C 发生冲突了。

选择 CP 还是 AP 的关键在于当前的业务场景，没有定论，比如对于需要确保强一致性的场景如银行一般会选择保证 CP 。

另外，需要补充说明的一点是： 如果网络分区正常的话（系统在绝大部分时候所处的状态），也就说不需要保证 P 的时候，C 和 A 能够同时保证。

CAP 实际应用案例

• ZooKeeper 保证的是 CP。 任何时刻对 ZooKeeper 的读请求都能得到一致性的结果，但是， ZooKeeper 不保证每次请求的可用性比如在 Leader 选举过程中或者半数以上的机器不可用的时候服务就是不可用的。
• Eureka 保证的则是 AP。 Eureka 在设计的时候就是优先保证 A （可用性）。在 Eureka 中不存在什么 Leader 节点，每个节点都是一样的、平等的。因此 Eureka 不会像 ZooKeeper 那样出现选举过程中或者半数以上的机器不可用的时候服务就是不可用的情况。 Eureka 保证即使大部分节点挂掉也不会影响正常提供服务，只要有一个节点是可用的就行了。只不过这个节点上的数据可能并不是最新的。
• Nacos 不仅支持 CP 也支持 AP。

总结
在进行分布式系统设计和开发时，我们不应该仅仅局限在 CAP 问题上，还要关注系统的扩展性、可用性等等
在系统发生“分区”的情况下，CAP 理论只能满足 CP 或者 AP。要注意的是，这里的前提是系统发生了“分区”

如果系统没有发生“分区”的话，节点间的网络连接通信正常的话，也就不存在 P 了。这个时候，我们就可以同时保证 C 和 A 了。
总结：如果系统发生“分区”，我们要考虑选择 CP 还是 AP。如果系统没有发生“分区”的话，我们要思考如何保证 CA 。

CAP理论的应用案例

二、BASE 理论

BASE 是 Basically Available（基本可用） 、Soft-state（软状态） 和 Eventually Consistent（最终一致性） 三个短语的缩写。BASE 理论是对 CAP 中一致性 C 和可用性 A 权衡的结果，其来源于对大规模互联网系统分布式实践的总结，是基于 CAP 定理逐步演化而来的，它大大降低了我们对系统的要求。

BASE 理论的核心思想

即使无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。
也就是牺牲数据的一致性来满足系统的高可用性，系统中一部分数据不可用或者不一致时，仍需要保持系统整体“主要可用”。
BASE 理论本质上是对 CAP 的延伸和补充，更具体地说，是对 CAP 中 AP 方案的一个补充。

BASE 理论三要素

基本可用：

基本可用是指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性。但是，这绝不等价于系统不可用。

什么叫允许损失部分可用性呢？
响应时间上的损失: 正常情况下，处理用户请求需要 0.5s 返回结果，但是由于系统出现故障，处理用户请求的时间变为 3 s。
系统功能上的损失：正常情况下，用户可以使用系统的全部功能，但是由于系统访问量突然剧增，系统的部分非核心功能无法使用。

软状态：
软状态指允许系统中的数据存在中间状态（CAP 理论中的数据不一致），并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性，即允许系统在不同节点的数据副本之间进行数据同步的过程存在延时。

最终一致性：
最终一致性强调的是系统中所有的数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能够达到一个一致的状态。因此，最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性。

分布式一致性的 3 种级别：

• 强一致性 ：系统写入了什么，读出来的就是什么。
• 弱一致性 ：不一定可以读取到最新写入的值，也不保证多少时间之后读取到的数据是最新的，只是会尽量保证某个时刻达到数据一致的状态。
• 最终一致性 ：弱一致性的升级版，系统会保证在一定时间内达到数据一致的状态。
  业界比较推崇是最终一致性级别，但是某些对数据一致要求十分严格的场景比如银行转账还是要保证强一致性。

那实现最终一致性的具体方式是什么呢? 《分布式协议与算法实战》 中是这样介绍：

• 读时修复 : 在读取数据时，检测数据的不一致，进行修复。比如 Cassandra 的 Read Repair 实现，具体来说，在向 Cassandra 系统查询数据的时候，如果检测到不同节点的副本数据不一致，系统就自动修复数据。
• 写时修复 : 在写入数据，检测数据的不一致时，进行修复。比如 Cassandra 的 Hinted Handoff 实现。具体来说，Cassandra 集群的节点之间远程写数据的时候，如果写失败 就将数据缓存下来，然后定时重传，修复数据的不一致性。
• 异步修复 : 这个是最常用的方式，通过定时对账检测副本数据的一致性，并修复。
  比较推荐 写时修复，这种方式对性能消耗比较低。

三、分布式相关算法&协议

• 1.Paxos 算法
• 2.Raft 算法
• 3.Gossip 协议

四、微服务API 网关

什么是网关？

微服务背景下，一个系统被拆分为多个服务，但是像安全认证，流量控制，日志，监控等功能是每个服务都需要的，没有网关的话，我们就需要在每个服务中单独实现，这使得我们做了很多重复的事情并且没有一个全局的视图来统一管理这些功能。

网关主要做了两件事情：请求转发 + 请求过滤

我们需要保障网关服务的高可用，避免单点风险。如下图所示，网关服务外层通过 Nginx（其他负载均衡设备/软件也行） 进⾏负载转发以达到⾼可⽤。Nginx 在部署的时候，尽量也要考虑高可用，避免单点风险。

网关能提供哪些功能？

• 请求转发 ：将请求转发到目标微服务。
• 负载均衡 ：根据各个微服务实例的负载情况或者具体的负载均衡策略配置对请求实现动态的负载均衡。
• 安全认证 ：对用户请求进行身份验证并仅允许可信客户端访问 API，并且还能够使用类似 RBAC 等方式来授权。
• 参数校验 ：支持参数映射与校验逻辑。
• 日志记录 ：记录所有请求的行为日志供后续使用。
• 监控告警 ：从业务指标、机器指标、JVM 指标等方面进行监控并提供配套的告警机制。
• 流量控制 ：对请求的流量进行控制，也就是限制某一时刻内的请求数。
• 熔断降级：实时监控请求的统计信息，达到配置的失败阈值后，自动熔断，返回默认值。
• 响应缓存：当用户请求获取的是一些静态的或更新不频繁的数据时，一段时间内多次请求获取到的数据很可能是一样的。对于这种情况可以将响应缓存起来。这样用户请求可以直接在网关层得到响应数据，无需再去访问业务服务，减轻业务服务的负担。
• 响应聚合：某些情况下用户请求要获取的响应内容可能会来自于多个业务服务。网关作为业务服务的调用方，可以把多个服务的响应整合起来，再一并返回给用户。
• 灰度发布 ：将请求动态分流到不同的服务版本（最基本的一种灰度发布）。
• 异常处理：对于业务服务返回的异常响应，可以在网关层在返回给用户之前做转换处理。这样可以把一些业务侧返回的异常细节隐藏，转换成用户友好的错误提示返回。
• API 文档： 如果计划将 API 暴露给组织以外的开发人员，那么必须考虑使用 API 文档，例如 Swagger 或 OpenAPI。
• 协议转换 ：通过协议转换整合后台基于 REST、AMQP、Dubbo 等不同风格和实现技术的微服务，面向 Web Mobile、开放平台等特定客户端提供统一服务。

有哪些常见的网关系统？

• Netflix Zuul
• Spring Cloud Gateway
  更多网关介绍

五、分布式 ID 介绍

分布式 ID 是指分布式系统下的 ID

目的：

为不同的数据节点生成全局唯一主键呢？

分布式 ID 需要满足哪些要求?

分布式 ID 作为分布式系统中必不可少的一环，很多地方都要用到分布式 ID。

一个最基本的分布式 ID 需要满足下面这些要求：

全局唯一 ：ID 的全局唯一性肯定是首先要满足的！
高性能 ： 分布式 ID 的生成速度要快，对本地资源消耗要小。
高可用 ：生成分布式 ID 的服务要保证可用性无限接近于 100%。
方便易用 ：拿来即用，使用方便，快速接入！
除了这些之外，一个比较好的分布式 ID 还应保证：

安全 ：ID 中不包含敏感信息。
有序递增 ：如果要把 ID 存放在数据库的话，ID 的有序性可以提升数据库写入速度。并且，很多时候 ，我们还很有可能会直接通过 ID 来进行排序。
有具体的业务含义 ：生成的 ID 如果能有具体的业务含义，可以让定位问题以及开发更透明化（通过 ID 就能确定是哪个业务）。
独立部署 ：也就是分布式系统单独有一个发号器服务，专门用来生成分布式 ID。这样就生成 ID 的服务可以和业务相关的服务解耦。不过，这样同样带来了网络调用消耗增加的问题。总的来说，如果需要用到分布式 ID 的场景比较多的话，独立部署的发号器服务还是很有必要的。

分布式 ID 常见解决方案

分布式 ID 常见解决方案

六、分布式锁

分布式系统下，不同的服务/客户端通常运行在独立的 JVM 进程上。如果多个 JVM 进程共享同一份资源的话，使用本地锁就没办法实现资源的互斥访问了。于是，分布式锁 就诞生了。

一个最基本的分布式锁需要满足：

• 互斥 ：任意一个时刻，锁只能被一个线程持有；
• 高可用 ：锁服务是高可用的。并且，即使客户端的释放锁的代码逻辑出现问题，锁最终一定还是会被释放，不会影响其他线程对共享资源的访问。
• 可重入：一个节点获取了锁之后，还可以再次获取锁。

基于 Redis 实现分布式锁、基于ZooKeeper实现分布式锁

七、分布式事务

分布式事务

八、RPC

RPC（Remote Procedure Call） 即远程过程调用，通过名字我们就能看出 RPC 关注的是远程调用而非本地调用。
常见RPC框架

Dubbo框架常见面试题

九、ZooKeeper

进阶简单应用