003.聊聊系统设计：有状态、无状态

上一期从线程安全的角度聊了聊系统设计要注意的事情，此次换个角度继续聊聊系统设计 
此次主题围绕系统设计：有状态、无状态

惯例，先看栗子

网站登陆校验，很普通的一个功能 
对于这个功能咱们要如何实现？

先分析一下登陆校验是个啥意思 
举个栗子，好比咱们在登录页输入用户名密码，登陆了社交网站 
这时候想去看本身的新鲜事，却告诉我请先输入用户名密码进行验证。。 
这时候想去吐槽下这个2B体验，发个新鲜事，点完发布按钮时，又弹出框说请输入用户名密码进行验证。。。这时候脑子里上千个草泥马奔腾而过

这样的产品能够说拜拜了

对咱们的用户来讲，登陆操做其实完成一次就够了，后续的操做服务应该可以自动识别出是这个合法用户 
所以，咱们就须要对用户的状态进行记录，后续直接在后台里自动帮用户进行校验

OK，需求分析完了，那该怎么实现呢？

in the old time 
咱们直接经过session的方式，单机时代很方便，也够用了 

用户登陆后咱们经过session来保存，简单高效，done

随着用户量和访问量的增大，单机彷佛不够用了，加一台机器吧 
这时候也引入了负载均衡服务，对应用服务器上的session也增长了同步的逻辑 

比之前稍稍复杂了些，但也还好。可是若是用户量不断增长，访问量不断变多 
继续加应用服务器，加一台，两台。。十台。。。？ 
这个session同步机制怎么保证依然快速有效？ 
这么大量的数据同步，带宽资源的消耗很可观啊 
另外，N台应用服务器都有相同的session副本，这是对内存资源的极大糟蹋啊

那么有没有更加优雅的方案呢？

这里举一个方案 
采用cookie + session服务器的方案 

1.用户在登陆页完成登陆操做后，服务器会生成一个登陆session信息，保存起来，设置个失效时间，并设置到用户的cookie里 
2.用户后续的每次请求里会带着这个cookie信息，服务端会对这个cookie信息进行校验，经过了就认为是合法用户，执行请求操做

这个方案的好处比较明显 
应用服务器变成无状态了，对session的统一管理由专门的服务来处理

引出了今天的主题：有状态和无状态

什么是有状态和无状态 
这个话题结合系统设计，拿应用服务器来讲会容易理解

像刚才介绍的，应用服务器里持有用户的session，这时应用服务器是有状态的 
由于保存了用户会话这个上下文信息，后续的用户请求都会须要访问这个session信息 
多个应用服务器之间是副本的关系，须要保持session数据的同步

无状态的应用服务器，像刚才把session挪出应用服务器，由专门的服务进行管理 
此时应用服务器不保存上下文信息，只负责对用户的每次请求提交数据进行处理而后返回处理结果 
无状态应用服务器之间是对等的关系，无依赖，请求到哪一个服务器，处理结果都同样的

有状态的服务，会有比较明显的缺点，服务间数据须要同步，成为副本关系，逻辑复杂也浪费资源 
相对来讲，无状态的服务，就会简单多了 
能够来作个比较 

对于高可用服务的构建要求来讲，快速failover以及快速扩容是很是重要的 
服务有状态，服务当机就可能会存在数据丢失 
关键是快速扩容，有状态服务会有冷启动的问题，还须要先加载数据才能对外提供服务，太麻烦了

因此你们在进行系统设计时，时刻要有这个意识，咱们的应用服务器，要设计成无状态 
不保存任何上下文信息

拓展学习： CAP理论 
其实有状态服务也有其自身的好处，数据状态在服务中保存，无需额外的调用，低延迟 
不须要额外的存储，服务自己已经存了

关于构建可伸缩的有状态服务，能够看下这篇文章的介绍 
http://www.infoq.com/cn/news/2015/12/scaling-stateful-services

若是要构建有状态的服务，那就有必要了解CAP理论了 
先看下维基百科对CAP的介绍： 
In theoretical computer science, the CAP theorem also known as Brewer’s theorem, states that it is impossible for a distributed computer system to simultaneously provide all three of the following guarantees

Consistency (all nodes see the same data at the same time)
Availability (a guarantee that every request receives a response about whether it succeeded or failed)
Partition tolerance (the system continues to operate despite arbitrary partitioning due to network failures)
大名鼎鼎的CAP理论的意思是说，一个分布式系统没法同时知足三个条件 
一致性、可用性、分区容忍性

一致性，数据要保证一致，保证准确性 
可用性，咱们的服务要保证24小时可用 
分区容忍性，访问量太大了，要扩容，体现为系统的可伸缩性了，部署多个实例或副本

可是呢，扩容了，保证了可用性，数据一致性怎么保证？ 
副本这么多，同步机制太难作好了。有个经典有趣的问题：拜占庭将军问题，感谢能够去了解

互联网公司通常会选择保证AP，保证高可用，可是一致性呢，该怎么办 
CAP理论并不彻底适用于指导实际的工程开发，因此对于一致性，通常会这样去考虑

强一致性，必须保证一致性，任意时刻都能读到最新值。这个，呵呵 
弱一致性，写入新值后，在副本上可能读出来，也可能读不出来 
最终一致性，在某个时间后，可以读到最新的值

CAP理论相关的知识涉及面比较广，你们感兴趣能够多看看，这里就先介绍到这里 
左耳朵耗子有篇文章，对分布式系统的理论进行了些介绍，感兴趣能够看看 
http://coolshell.cn/articles/10910.html

最后回到今天的主题，咱们在系统设计上，遵循的原则仍是简单为主 
经过简单的设计来知足咱们的业务需求 
如何简单？非特殊状况，都设计成无状态的吧

最后再补充个题外话：  开头所讲的栗子里提到使用cookie，这个可能会存在安全的问题  好比XSS，跨站脚本攻击。可能会致使cookie信息被窃取，因此须要对XSS进行安全防御了  web安全又是一大块知识啊，感兴趣能够本身深刻学习 ---------------------  做者：zhoumingp  来源：CSDN  原文：https://blog.csdn.net/zhoumingp/article/details/50457203  版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文连接！