分布式系统理论总结

前言：

**主要是总结以前学习过相关分布式的知识点，能够一块儿学习，会有比较多口语化的词，以前作的笔记，见谅。文章末尾会贴出相关学习理论资料，能够方便一块儿学习交流 **算法

（真的很气，刚写好的发到网站上，挂掉了，如今要从新总结一次~）docker

1.CAP理论（布鲁尔定理）

1.分区容错性

指的分布式系统中的某个节点或者网络分区出现了故障的时候，整个系统仍然能对外提供知足一致性和可用性的服务。也就是说部分故障不影响总体使用。数据库

事实上咱们在设计分布式系统是都会考虑到bug,硬件，网络等各类缘由形成的故障，因此即便部分节点或者网络出现故障，咱们要求整个系统仍是要继续使用的安全

(不继续使用,至关于只有一个分区,那么也就没有后续的一致性和可用性了)服务器

（网络出现故障这个集群仍是可使用）markdown

P是必定要知足的，是基础的！必须是这个架构网络

2.可用性

一直能够正常的作读写操做。简单而言就是客户端一直能够正常访问并获得系统的正常响应。用户角度来看就是不会出现系统操做失败或者访问超时等问题。（不能超时，在合理的时间内返回正确的结果）架构

3.一致性

在分布式系统完成某写操做后任何读操做，都应该获取到该写操做写入的那个最新的值。至关于要求分布式系统中的各节点时时刻刻保持数据的一致性。(也就是数据同步要快！能读到最新的)分布式

P和C一块儿知足是能够的！若是在PC的基础上还要知足可用的话，基本上不可能；为何呢？（一致性的基础上，A 和B数据进行同步的话，同步是须要一段时间进行同步的，就会有延迟，若是在延迟的时候要返回数据那么就可能会形成可用性不能知足，必须等到同步完成！或者说若是要知足可用性，那么一致性就知足不了，由于必须在这么短的时间内去处理！）学习

总结：不能同时知足 C(一致性)和A(可用性) 只能在里面选一个，由于知足C的时候，若是正在作同步，那么读取的速度就会很慢；要么作一致性要么作可用性

2.Base理论（是对AP的一个扩展）

最终一致性：在当下某个时间内虽然没有同步，可是最后的状态必须是一致的。

牺牲强一致性来得到可用性！

弱一致性：最终一致性(DNS)

强一致性：同步，Paxos,Raft,ZAB

3.强一致性（状态机一致性的共识算法）

1.Paxos

里面的learner是两个备份数据库，中间的Acctpor是数据库节点（最重要的Server），proposer只是服务器？

第一轮接收提案以后去投票，投票经过 Acctpor会写log，而后最后的learner也会去备份

第一轮proposer会选主，当老大无论client有没有提案过来

一开始一轮RPC选总统，两轮RPC；后面都是一轮RPC，只有惟一一个Leader proposer，提出来就必须经过

第一个主机成为Leader，其与的都是slave 简化角色

2.Raft

Follower只是服从的角色，遵从Leader的指挥，Candidate是Leader挂了后填补的

第一轮进行竞选，而后投票

全部的请求先通过写入到Leader，而后同步，何时写系统文件呢？要等待Follower确认以后，或者大多数确认；其余的Follower也要写

会有一个心跳机制 timeout，在必定时间内若是没有Leader发送信息过来，那么就知道这个集群里是没有Leader的，能够竞选Leader

有Leader以后timeout刷新，而后Leader会发送心跳包过来，数据会跟着心跳包一块过来，每次发送心跳都会更新那个定时器

若是Leader掉了，timeout到期就会去竞选Leader

若是两个节点都想成为Leader，平票怎么办？随机的timeout，短的会很快去竞选，长的就会放弃；

全部的写请求都要通过Leader，而后Leader把数据报夹杂着心跳发送给 Follower，知道大多数Follower提交成功之后，本身就会写log到文件系统

分区的状况:

单数个节点

合并的话，会按照最新的系统来作Leader

如何保证安全性的：失败了会什么行为（另一个Leader会竞选，从新提升服务），分区了什么行为

若是某个宕机一段时间，数据后面会补上

没有达到多数派的话，是不会写log的

少数派的leader更新实际上是不会成功的

可能会丢失数据，覆盖掉以前的leader数据，可是整个系统的共识仍是没有问题的！须要客户端达到的！

3.ZAB（Zookeeper）

其实也作不到彻底的强一致性！

leader挂掉了，在选举的时候若是来了请求，怎么处理! 这个时候会超时，实现一致性确定会牺牲一点可用性的；能够失败，只要保持一致性就能够了

4.虚拟机比docker的好处？

很方便！优点很大！容器的管理直接去拉那种环境就能够了

5.为何不能够随机选择一个节点作为leader？

这么多节点由谁来负责随机呢？假设有专门的节点负责随机选举leader，又怎么保证这个节点挂掉后集群能正常工做。