分布式系统的状态就两种：有和没有
什么是有状态服务，什么是无状态服务？
无状态服务和有状态服务是分布式系统中两种主要的服务类型，它们在处理请求时有着不同的特性和要求。
1、无状态服务（Stateless Service）：
1）无状态服务在处理请求时不依赖其他请求，每个请求都是独立的。
2）处理一个请求所需的全部信息要么包含在请求本身中，要么可以从外部资源（如数据库）中获取。
3）服务器本身不存储任何与请求相关的状态信息，因此不需要在请求之间保持状态的一致性。
4）由于无状态服务的独立性，它们通常更容易扩展和部署，因为不需要考虑状态迁移或同步的问题。
2、有状态服务（Stateful Service）：
1）有状态服务会在自身保存一些数据，因此先后的请求是有关联的。
2）处理一个请求可能需要依赖之前请求的结果或上下文信息，这些信息被保存在服务的状态中。
3）由于有状态服务需要维护状态的一致性，因此在扩展或部署时需要考虑状态迁移和同步的问题。
4）有状态服务通常用于需要维护用户会话、事务处理或需要保持数据一致性的场景。
上面的定义太刻板化了，在生产实际中，比如电商这样的系统中，关于有状态服务的例子是怎样的？
在电商领域，一个典型的有状态服务的例子是购物车功能。
购物车是电商网站或应用中的一个重要功能，允许用户将商品添加到购物车中，并在后续的步骤中完成结算和购买。在这个过程中，购物车需要保存用户的购物状态，包括用户所选的商品、商品数量以及其他可能的自定义设置。
由于购物车需要在用户的多次请求之间保持状态的一致性，因此它是一个有状态服务。在用户将商品添加到购物车时，服务器会保存这些信息，并在后续的请求中恢复和更新购物车的状态。例如，如果用户再次访问购物车页面，服务器需要能够识别用户的身份并恢复其之前的购物状态，包括已添加的商品和数量等。
在分布式系统中实现购物车功能时，需要考虑如何维护购物车状态的一致性。这可以通过使用分布式缓存、数据库或其他存储系统来实现，确保不同节点之间的数据同步和一致性。同时，还需要考虑系统的容错性和可扩展性，以避免单点故障和性能瓶颈等问题。
因此，购物车功能是一个典型的电商领域中有状态服务的例子，需要在分布式系统中采取一些技术和机制来维护状态的一致性和可用性。
到这里可能会问，上面列举的购物的例子感觉太单一了，还有没有多个系统服务之间关联在一起相互依赖的状态？
在电商系统里，其中包含了用户服务、库存服务、订单服务和支付服务等多个服务。在这个系统中，用户服务负责管理用户的账户信息和登录状态，库存服务负责管理商品的库存数量，订单服务负责管理用户的订单信息，而支付服务则负责处理用户的支付操作。
现在，考虑一个具体的交易场景：用户下单购买一件商品。在这个过程中，需要多个服务共享一些数据才能完成这笔交易。具体来说，以下是需要共享的状态数据：
1、用户账户信息：用户服务需要验证用户的身份和账户余额是否足够支付订单金额。
2、商品库存信息：库存服务需要验证所选商品的库存数量是否足够，并在下单成功后扣减库存。
3、订单信息：订单服务需要创建一个新的订单，并保存订单的状态（如待支付、已支付、已发货等）。
4、支付状态：支付服务需要处理用户的支付操作，并更新订单的支付状态。
由于这些数据需要在多个服务之间共享和保持一致，因此它们被称为状态数据。而依赖这些状态数据的服务（用户服务、库存服务、订单服务和支付服务）则被称为有状态服务。
在实际的交易过程中，这些有状态服务需要进行一系列的交互和协调，以确保数据的一致性和交易的准确性。例如，用户服务需要与支付服务进行通信，验证用户的支付信息并更新订单的支付状态；库存服务需要与订单服务进行通信，验证商品的库存数量并在下单成功后扣减库存；订单服务需要与用户服务和库存服务进行通信，创建新的订单并保存订单的状态。
因此，这个电商系统中的交易过程是一个典型的有状态服务的案例，其中多个服务需要共享和依赖一些状态数据来完成一笔交易。在实际的系统设计和实现中，需要考虑如何维护这些状态数据的一致性、可用性和性能等方面的要求。
如果一个数据需要被多个服务共享，才能完成一笔交易，那么这个数据被称为状态。进而依赖这个“状态”数据的服务被称为有状态服务，反之称为无状态服务。
还有一个思考，我看了无状态服务的定义和自己的理解，那么无状态的服务的请求和幂等操作之间有什么关系？
无状态的服务和幂等操作之间存在一定的关系。
首先，无状态的服务是指在处理请求时不依赖其他请求或状态数据，并且每次请求都是独立的。这意味着服务器不会保存任何与请求相关的状态信息，因此可以轻松地处理和响应来自不同客户端的请求，而无需考虑先前请求的上下文或历史。
幂等操作是指对于同一个请求的多次执行会产生相同的结果，不会对系统状态产生影响。这意味着无论对请求执行多少次，系统的状态都会保持一致。幂等性对于保证系统的可靠性和可伸缩性非常重要，因为它允许对请求进行重试和并发执行，而不会导致不一致的结果。
由于无状态的服务不保存任何状态信息，它们可以更容易地实现幂等操作。因为每次请求都是独立的，服务器不需要考虑先前请求的上下文或历史，只需根据请求本身的信息来处理请求即可。这意味着即使对同一个请求执行多次，服务器的响应也会是相同的，因此满足了幂等性的要求。
无状态的服务和幂等操作在分布式系统中都是重要的概念。无状态的服务通过不保存状态信息来保持独立性和可扩展性，而幂等操作通过确保对同一个请求的多次执行产生相同的结果来保证系统的可靠性和可伸缩性。