分布式系統(tǒng)架構(gòu)

分布式系統(tǒng)概念

通常的理解分布式系統(tǒng)，就是一個業(yè)務(wù)拆分成多個子業(yè)務(wù)，分布在不同的服務(wù)器節(jié)點，共同構(gòu)成的系統(tǒng)稱為分布式系統(tǒng)，同一個分布式系統(tǒng)中的服務(wù)器節(jié)點在空間部署上是可以隨意分布的，理論上這些服務(wù)節(jié)點可以存在任意的位置。

分布式系統(tǒng)

分布式與集群的區(qū)別

集群：多個人在一起做同樣事情
分布式：多個人在一起做不同的事

對比

分布式系統(tǒng)的發(fā)展

阿里巴巴發(fā)起的"去 IOE"運動 (IOE 指的是 IBM 小型機、Oracle 數(shù)據(jù)庫、EMC 的高端存儲)。阿里巴巴2009 年“去IOE”戰(zhàn)略技術(shù)總監(jiān)透露，截止到 2013 年 5 月 17 日阿里巴巴最后一臺 IBM 小型機在支付寶下線。 ？為什么要去IOE？
1.升級單機處理能力的性價比越來越低
2.單機處理能力存在瓶頸
3.穩(wěn)定行和可用性指標(biāo)不容易達到

分布式架構(gòu)的演變

• 階段1：單體應(yīng)用架構(gòu)：也就是我們在開始使用的一個Tomcat一個服務(wù)器做了所有的事情
• 階段2：應(yīng)用服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器分離
• 階段3：應(yīng)用服務(wù)器集群
• 階段4：應(yīng)用服務(wù)器負(fù)載用戶
• 階段5：數(shù)據(jù)庫讀寫分離
• 階段6：添加搜索引擎減少讀庫壓力
• 階段7：添加緩存機制緩解數(shù)據(jù)庫壓力
• 階段8：數(shù)據(jù)庫水平/垂直拆分
• 階段9：應(yīng)用拆分
• 階段10：服務(wù)化/微服務(wù)

分布式系統(tǒng)面臨的問題

• 通信異常
  網(wǎng)絡(luò)本身的不可靠性，因此每次網(wǎng)絡(luò)通信都會伴隨著網(wǎng)絡(luò)不可用的風(fēng)險(光纖、路由、DNS等硬件設(shè)備或系統(tǒng)的不可用)，都會導(dǎo)致最終分布式系統(tǒng)無法順利進行一次網(wǎng)絡(luò)通信，另外，即使分布式系統(tǒng)各節(jié)點之間的網(wǎng)絡(luò)通信能夠 正常執(zhí)行，其延時也會大于單機操作，存在巨大的延時差別，也會影響消息的收發(fā)過程，因此消息丟失和消息延遲 變的非常普遍。
• 網(wǎng)絡(luò)分區(qū)
  網(wǎng)絡(luò)之間出現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)不連通，但各個子網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)是正常的，從而導(dǎo)致整個系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境被切分成了若干個孤立的區(qū)域，分布式系統(tǒng)就會出現(xiàn)局部小集群，在極端情況下，這些小集群會獨立完成原本需要整個分布式系統(tǒng)才 能完成的功能，包括數(shù)據(jù)的事務(wù)處理，這就對分布式一致性提出非常大的挑戰(zhàn)。
• 節(jié)點故障
  節(jié)點故障是分布式系統(tǒng)下另一個比較常見的問題，指的是組成分布式系統(tǒng)的服務(wù)器節(jié)點出現(xiàn)的宕機或"僵死"現(xiàn)象，根據(jù)經(jīng)驗來說，每個節(jié)點都有可能出現(xiàn)故障，并且經(jīng)常發(fā)生。
• 三態(tài)
  分布式系統(tǒng)每一次請求與響應(yīng)存在特有的“三態(tài)”概念，即成功、失敗和超時。 分布式系統(tǒng)中，由于網(wǎng)絡(luò)是不可靠的，雖然絕大部分情況下，網(wǎng)絡(luò)通信能夠接收到成功或失敗的響應(yīng)，但當(dāng)網(wǎng)絡(luò)出 現(xiàn)異常的情況下，就會出現(xiàn)超時現(xiàn)象，通常有以下兩種情況:

1. 由于網(wǎng)絡(luò)原因，該請求并沒有被成功的發(fā)送到接收方，而是在發(fā)送過程就發(fā)生了丟失現(xiàn)象。
2. 該請求成功的被接收方接收后，并進行了處理，但在響應(yīng)反饋給發(fā)送方過程中，發(fā)生了消息丟失現(xiàn)象。

分布式理論

一致性

• 什么是分布式一致性
  分布式數(shù)據(jù)一致性，指的是數(shù)據(jù)在多份副本中存儲時，個副本的數(shù)據(jù)是一致的。
• 副本一致性
  分布式系統(tǒng)當(dāng)中，數(shù)據(jù)往往存在多個副本。如果是一臺數(shù)據(jù)庫處理所有的數(shù)據(jù)請求。那么通過ACID原則，基本是可以保證數(shù)據(jù)的一致性。而多個副本就涉及到了數(shù)據(jù)的copy，這就帶來了數(shù)據(jù)的同步問題。因為我們沒有辦法保證可是同時更新所有機器當(dāng)中的包括備份的所有數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)延遲，即使我在同一時間給所有機器發(fā)送了更新數(shù)據(jù)的請求，也不能保證這些請求被響應(yīng)的時間保持一致，依然會存在時間差，那么就會存在某些機器數(shù)據(jù)不一致的情況。
  總的來說，我們無法找到一種能滿足分布式系統(tǒng)所有系統(tǒng)屬性的分布式一致性解決方案。因此如何既保證數(shù)據(jù)的一致性，又保證系統(tǒng)的運行性能，是每個分布式系統(tǒng)都需要權(quán)衡和考慮的。也正如此，才誕生了數(shù)據(jù)一致性級別。

一致性分類

• 強一致性
  這種一致性級別是最符合用戶直覺的，它要求系統(tǒng)寫入什么，讀出來的也會是什么，用戶體驗好，但實現(xiàn)起來往往是對系統(tǒng)的性能影響大。強一致性很難實現(xiàn)。
• 弱一致性：這種一致性級別約束了系統(tǒng)在寫入成功后，不承諾立即可以讀取到寫入的數(shù)據(jù)，也不承諾多久后可以達到數(shù)據(jù)的一致，但是會盡可能的保證某個時間級別（比如秒級別）后數(shù)據(jù)可以達到最終一致。
• 讀寫一致性：用戶讀取自己寫入結(jié)果的一致性，保證用戶永遠能夠第一時間看到自己更新的內(nèi)容。 比如我們發(fā)一條朋友圈，朋友圈的內(nèi)容是不是第一時間被朋友看見不重要，但是一定要顯示在自己的列表上。
• 單調(diào)讀一致性: 本次讀到的數(shù)據(jù)不能比上次讀到的舊。 由于主從節(jié)點更新數(shù)據(jù)的時間不一致，導(dǎo)致用戶在不停地刷新的時候，有時候能刷出來，再次刷新之后會發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)不見 了，再刷新又可能再刷出來，就好像遇見靈異事件一樣
• 因果一致性：指的是:如果節(jié)點 A 在更新完某個數(shù)據(jù)后通知了節(jié)點 B，那么節(jié)點 B 之后對該數(shù)據(jù)的訪問和修改都是基于 A 更新后 的值。于此同時，和節(jié)點 A 無因果關(guān)系的節(jié)點 C 的數(shù)據(jù)訪問則沒有這樣的限制。
• 最終一致性：最終一致性是所有分布式一致性模型當(dāng)中最弱的。可以認(rèn)為是沒有任何優(yōu)化的“最”弱一致性，它的意思是說，我不考慮 所有的中間狀態(tài)的影響，只保證當(dāng)沒有新的更新之后，經(jīng)過一段時間之后，最終系統(tǒng)內(nèi)所有副本的數(shù)據(jù)是正確的。 它最大程度上保證了系統(tǒng)的并發(fā)能力，也因此，在高并發(fā)的場景下，它也是使用最廣的一致性模型。

CAP定理

CAP 理論含義是，一個分布式系統(tǒng)不可能同時滿足一致性(C:Consistency)，可用性(A:Availability)和分區(qū)容錯 性(P:Partition tolerance)這三個基本需求，最多只能同時滿足其中的2個。 為什么這么說？我們先看下面的表格。

商品案例

C

Consistency：一致性是值寫操作后讀操作可以讀到最新的數(shù)據(jù)狀態(tài),當(dāng)數(shù)據(jù)分布在多個節(jié)點上時,從任意節(jié)點讀取到的數(shù)據(jù)都是最新的。

• 商品信息滿足一致性需要實現(xiàn)如下目標(biāo)

1. 商品寫入主數(shù)據(jù)庫成功，則想從數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)據(jù)也成功
2. 商品服務(wù)寫入主數(shù)據(jù)庫失敗,則向從數(shù)據(jù)庫查詢也失敗

• 那么如何實現(xiàn)一致性呢？

1. 主庫寫入數(shù)據(jù)要同步到從庫
2. 寫入主庫后，在向從庫同步期間要將從庫鎖定。等待同步完成后再釋放鎖，以免在寫入新數(shù)據(jù)后向從庫中查詢到舊的數(shù)據(jù)。

• 分布式一致性特點

1. 由于存在數(shù)據(jù)同步，寫操作響應(yīng)會存在一定延時
2. 為了保證數(shù)據(jù)一致性對資源暫時鎖定，等待數(shù)據(jù)同步完進行鎖釋放
3. 如果請求了同步失敗的數(shù)據(jù)庫節(jié)點，那么該節(jié)點一定不能返回舊數(shù)據(jù)，進行錯誤信息提示

A

Availability：可用性是指任何操作都可以得到響應(yīng)的結(jié)果,且不會出現(xiàn)響應(yīng)超時或響應(yīng)錯誤

• 商品信息讀寫滿足可用性需要實現(xiàn)如下目標(biāo)

1. 從庫接收到查詢請求一定可以返回查詢結(jié)果
2. 數(shù)據(jù)庫不允許出現(xiàn)響應(yīng)超時或者錯誤

• 如何實現(xiàn)可用性

1. 寫入主庫要將數(shù)據(jù)同步到從庫
2. 要保證數(shù)據(jù)庫的可用性，不能將資源鎖定
3. 即使數(shù)據(jù)沒有同步過來，從庫也要返回查詢結(jié)果，哪怕是舊數(shù)據(jù)。但是絕對不允許超時或者出現(xiàn)錯誤

P

Partition tolerance：分布式系統(tǒng)的各個節(jié)點部署在不同的子網(wǎng)中, 不可避免的會出現(xiàn)由于網(wǎng)絡(luò)問題導(dǎo)致節(jié)點之間通信失敗,此時仍可以對外提供服務(wù), 這個就是分區(qū)容錯性 (分區(qū)容忍性)

• 商品信息讀寫要滿足分區(qū)容錯性需要如下目標(biāo)

1. 主數(shù)據(jù)庫想從數(shù)據(jù)庫同步數(shù)據(jù)失敗不影響寫操作
2. 其中一個節(jié)點掛掉不會影響另一個節(jié)點對外提供服務(wù)

• 如何實現(xiàn)分區(qū)容錯性

1. 盡量使用異步取代同步操作，使用異步方式將數(shù)據(jù)從主數(shù)據(jù)庫同步到從數(shù)據(jù)庫，這樣節(jié)點之間能有效的實現(xiàn)松耦合
2. 添加數(shù)據(jù)庫節(jié)點，其中一個從節(jié)點掛掉由其他節(jié)點提供服務(wù)

思考：CAP定理為什不能同時滿足？

用戶向N1發(fā)送了請求更改了數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)庫從V0更新成了V1。由于網(wǎng)絡(luò)斷開，所以N2數(shù)據(jù)庫依然是V0，如果這個時候 有一個請求發(fā)給了N2，但是N2并沒有辦法可以直接給出最新的結(jié)果V1，這個時候該怎么辦呢?

這個時候有兩種解決辦法：一種是將錯就錯，N2直接將V0返回給用戶。另一種就是等到N1和N2的通信恢復(fù)，將更新之后的數(shù)據(jù)返回給用戶。顯然第一種方式犧牲了一致性，第二種方式犧牲了可用性。

我們在對CAP進行取舍的時候一定要對實際的情況進行分析，當(dāng)然P是肯定存在的，沒有P也就意味著沒有了分布式。當(dāng)然看到這里證明你在思考，那么就不能最大限度的滿足這個三個嗎？我們繼續(xù)往下看。

BASE理論

• 什么是BASE理論
  全稱:Basically Available(基本可用)，Soft state(軟狀態(tài)),和 Eventually consistent(最終一致性)三個 短語的縮寫，來自 ebay 的架構(gòu)師提出
  BASE是對CAP中一致性和可用性權(quán)衡的結(jié)果，BASE理論的核心思想是：即使無法做到強一致性，但是每個應(yīng)用可以根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點，采用適當(dāng)?shù)姆绞絹硎瓜到y(tǒng)達到最終一致性
• Basically Available：基本可用
  基本可用是指分布式系統(tǒng)在出現(xiàn)不可預(yù)知故障的時候，允許損失部分可用性。但請注意，這絕不等價于系統(tǒng)不可用。

1. 響應(yīng)時間損失：例如系統(tǒng)正常狀態(tài)下0.3s將數(shù)據(jù)返回，出現(xiàn)問題后需要1-2s將數(shù)據(jù)進行返回
2. 功能上損失：例如淘寶網(wǎng)站在雙11進行大促，或者活動秒殺，當(dāng)你點擊某個功能的時候出現(xiàn)"被擠爆了稍后再試.."等等..都是功能上損失

• Soft state：軟狀態(tài)
  什么是軟狀態(tài)呢?相對于一致性，要求多個節(jié)點的數(shù)據(jù)副本都是一致的，這是一種 “硬狀態(tài)”。軟狀態(tài)指的是:允許系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)存在中間狀態(tài)，并認(rèn)為該狀態(tài)不影響系統(tǒng)的整體可用性，即允許系統(tǒng)在多個不同 節(jié)點的數(shù)據(jù)副本之間進行數(shù)據(jù)同步的過程中存在延遲。
• Eventually consistent：最終一致性
  最終一致性強調(diào)的是系統(tǒng)中所有的數(shù)據(jù)副本，在經(jīng)過一段時間的同步后，最終能夠達到一個一致的狀態(tài)。因此最終一致性的本質(zhì)是需要系統(tǒng)保證最終數(shù)據(jù)能夠達到一致，而不需要實時保證系統(tǒng)數(shù)據(jù)的強一致性。

結(jié)束語

分布式理論對于我們來說主要是思想，知其然更要知其所以然。“革命先烈”已經(jīng)將成熟的東西交給了我們，那么我們一定要去珍惜。希望這篇文章可以給“干飯人”帶來“干飯魂”。歡迎下方留言討論。