分布式系统

随着互联网的发展，单一节点部署的方式已经无法满足需求，需要通过增加节点来线性扩展系统的负载和性能，因此系统架构也由原来的集中式架构向分布式架构转变。

分布式

分布式系统主要由以下几个特征：

1. 分布性：分布式节点在空间上任意分布
2. 对等性：节点没有主从之分。数据副本冗余数据，防止数据丢失，服务副本指多个节点提供相同服务，一个节点宕机，服务仍然可用
3. 并发性
4. 缺乏全局时钟：分布式系统很难定义事件的先后顺序
5. 故障总是发生

分布式环境面临的主要问题：

1. 通信异常：分布式系统需要各个节点之间相互通信，因此引入了网络这个不确定因素，一旦网络发生异常，通信将不再可用，同时网络延迟也增加了系统的响应时间
2. 网络分区：假如网络发生异常，将会导致分布式系统的节点被划分为若干个小区域，区域内可以相互通信，但跨区域的通信将不可用。
3. 三态：成功、失败和超时。当发生超时时，调用方将无法确定请求是否被正确处理
4. 节点故障

分布式事务

在单机的数据库中，实现基于ACID的事务较为容易，但是系统一旦拆分为分布式，分布式事务将是一个巨大的挑战。

分布式事务是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的节点，通常该事物会涉及对多个数据源和业务系统的操作。

CAP和BASE理论

为了构建一个兼顾可用性和一致性的分布式系统，诞生了CAP和BASE理论。

CAP理论

CAP理论：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，最多只能满足两个。

1. 一致性：数据在多个副本中保持一致
2. 可用性：系统提供的服务必须一直可用，对于用户的请求在有效的时间内给出正确的响应结果
3. 分区容错性：分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然要保证对外提供服务满足一致性和可用性。

在分布式系统中，分区容错性应该是必选的，然后再在一致性和可用性中寻求平衡。

BASE理论

BASE理论指的是：基本可用，软状态，最终一致性

1. 基本可用：指的是当分布式节点发生故障时，允许损失部分可用性，如网络延迟增加，限流降级逻辑
2. 软状态：允许系统中的数据存在中间状态，允许副本间的数据同步存在延迟
3. 最终一致性：强调的系统中的副本数据，在经过一定的时间后，最终能够达到一致的状态