分布式系統必須要知道的CAP和BASE理論

前言：

沒有完美的架構，隻有滿足了業務需求的架構才是好架構。

什麼是分布式系統？

 分布式系統是相對于單台應用來說的，建站初期考慮到資金，使用者，技術等各方面原因，搭建了一套簡單的系統，所有的服務都部署到一台機器，包含負載均衡，反向代理，應用伺服器，資料庫等，後期由于系統的複雜性的提升和使用者的增加，需要采用叢集和拆分服務的方式，并且各個服務分别部署到不同的機器上，這裡所說的分布式系統應該包含兩種：

1 大系統下不同的服務的分布式部署  2 同一個服務的叢集部署  

分布式帶來的問題？ 

1  分布式架構的選擇 

   如何讓部署到不同伺服器之間的服務通信，需要選擇一個合适的分布式架構，目前主流的dubbo,spring cloud以及各個大廠自研的架構都能很好的滿足分布式的日常開發需求，當然對于架構的選擇，需要結合業務，以及通信的協定，具體是七層協定HTTP還是四層的rpc，tcp，socket需要綜合衡量。

2 分布式鎖

   傳統的鎖以及jvm層面的鎖，在單jvm執行個體下能夠很好的工作，但是在分布式環境下，就需要借助于中間庫來實作，常用的分布式鎖中間價有：redis ，zookeeper ，memcache ，mysql等

3 分布式事務

   傳統的事務單機的，當涉及到多個服務或者多伺服器的時候，需要考慮使用2PC，3PC , 基于MQ的事務控制，TCC等，根據業務類型進行選擇，是強一緻性還是最終一緻性。

4 分布式id算法

 單業務的id算法，對于效率要求沒那麼高，分布式id算法主要關注幾點：全局唯一，趨勢遞增，業務隔離，高效 ，常用的算法有：UUID,資料庫自增，redis，雪花算法-Snowflake，百度-UidGenerator，美團Leaf等

5 分布式日志的處理

  傳統的日志都在一台機器或者幾台機器中友善查閱，但是在分布式環境下，由于海量的日志導緻排查日志異常困難，此時正常的做法是：集中化處理 ，常用的方案有ELK，Flume等，基本思路就是先收集，再分類，最後檢視。

6  分布式消息處理

   單機應用我們依賴于一些常用的容器，例如各種queue或者容器，分布式系統中，不僅需要考慮消息的傳遞，還需要考慮可達性，并且還有其他複雜的場景，例如釋出訂閱，ACK等，此時可以采用RabbitMQ，ZeroMQ等消息中間件來實作。

7 其他分布式需要考慮技術場景

   分布式緩存，分布式搜尋系統，一緻性hash算法，分布式服務架構,分布式任務排程，上傳，分布式會話，分布式存儲，監控，分布式配置中心等

CAP原則：

  CAP原則又稱CAP定理，指的是在一個分布式系統中，Consistency（一緻性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分區容錯性），三者不可得兼，隻能至多滿足其中2個。

1. C（Consistency）. 一緻性 

    狀态和資料的一緻性，例如在分布式事務操作中，某一個操作的狀态沒有及時的同步到其他節點上，進而帶來一定的不一緻現象，這種成為時延一緻性，這種随着時間的推移最終會達到一緻性，是以大多數系統盡可能的縮短這種時延一緻性，或者采用補償的機制，達成最終一緻性。

2. A（Availability）, 可用性,

在特定的時間内，請求正常的傳回，抛開時間粒度，說可用性沒有意義，對于和使用者互動的事務，30s傳回對于使用者是不可用的，258時間原則可以作為使用者體驗的參考。

3. P（Partition tolerance）.分區容錯性

   在節點間通信失敗時保證系統不受影響. 對容錯的要求提高會降低對可用性或一緻性, 要麼停止系統用于錯誤恢複, 要麼繼續服務但是降低一緻性，例如系統部署到兩個不同的機房AB ,網絡的因素導緻AB無法互通，導緻AB成為兩個獨立的個體，是以p必然存在，即所謂的”腦裂“。故分布式設計的時候我們需要考慮CP或者AP ，我們需要在AC做出平衡。

BASE理論

  BASE 是 Basically Available(基本可用)、Soft state(軟狀态)和 Eventually consistent (最終一緻性)，BASE理論是對CAP中AP的一個擴充，除非特定的事務類型，大多數的系統都是AP系統，滿足使用者的可用性和服務的可用性，C隻需達到最終一緻性即可。

 1. Basically Available(基本可用)

   指分布式系統在出現故障的時候，保證核心可用和主要功能可用，允許損失部分可用性，大多數系統會采用熔斷，降級，兜底的方案。

2. Soft state(軟狀态)

     事務存在的中間狀态，我們成為軟狀态，例如檔案上傳過程中，開始長傳，上傳中，上傳完成，所有的軟狀态都滿足時延一緻性。

  3. Eventually consistent (最終一緻性)

    最終一緻性是軟狀态的最終狀态，為了達到資料在各個系統的顯示一緻，并且保證各個資料副本也最終一緻，滿足時延一緻性的随着時間會自動同步，異常的我們可以采用補償機制，達到最終一緻性。

備注：CAP和BASE原理是ACID事務在分布式系統的理論基礎和延申，後續會講下具體說下ACID原理。