分布式基础
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分布式特点
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为什么使用分布式；
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分布式存在的问题；
- 分布式CAP理论；
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分布式共识以及一致性；
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分布式锁；
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分布式事务；
- 分布式框架；
一、分布式的特点：
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分布式系统 ：一个硬件或软件组件分布在不同的网络节点上，彼此之间通过 消息传递 进行 通信和协调 的系统。
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分布性 ：分布式系统中的多台计算机都会在空间上随意分布，同时机器的分布情况也会随时变动。
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对等性 ：分布式系统中的计算机 没有主/从之分 ：既没有控制整个系统的主机，也没有被控制的从机，组成分布式系统的所有计算机节点都是 对等 的。 副本 （replica）是分布式系统对数据和服务提供的一种 冗余方式 。在常见的分布式系统中，为了对外提供 高可用 的服务，往往会对数据和服务进行副本实现。数据副本是指在不同的节点上持久化同一份数据；服务副本是指多个节点提供同样的服务。这是和集群最大的区别，集群通常有主从之分，且会有全量以及增量的数据复制过程。
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并发性 ：多个线程同时更新内存中的变量的值，为更新操作的并发行。
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缺乏全局时钟 ：由于分布式系统缺乏一个全局的时钟序列控制，所以在分布式系统中，很难定义两个事件究竟谁先谁后。
一个比较著名的关于分布式的定义是： 分布式系统是若干独立计算机的集合，这计算机对用户来说就像单个相关系统。
目前比较成熟的分布式系统有Kafka，Redis-cluster，HDFS,TiDB等等。
Redis-cluster将整个系统的数据平均分配到各个节点中，每个节点负责一定数量的槽位，实现了数据分布式存储和读取。
二、为什么使用分布式
先说一下我们公司曾经发生的事情。
我们是一个精品电商公司，那时候我们的后端服务只有两个应用，一个是订单服务，一个是除了订单服务之外的其他所有服务。此外，就算是两个应用，用的也是同一套数据库，数据库当时只是读写分离。最开始毫无问题，但随着业务和流量不断壮大起来了，在19年米粉节的时候，除了事故。一个负责拼团的哥们在开发中写了慢查询SQL，而且是循环执行慢查询。从而导致把数据库弄挂了，导致影响了全站。用户无法下单，无法浏览商品等等。当时这件事的影响还是比较恶劣的。
2.同样是一次大促活动，有一个哥们开发时写了一个bug，在线上出现了panic，导致后端服务挂掉，它的一个代码影响了整个后端服务。
这几件事也让领导们痛定思痛，认为该到拆分业务的时候了，确定各个业务边界上下文，让各个子业务相互独立，依赖的数据库也相互独立部署，不相互干扰。
在19年上半年就逐渐各个业务开始拆分成微服务了，我记得第一个拆分的是商品服务。
我想从上面的例子中，也多少能看到一些分布式系统存在的意义了，分布式系统主要能够为整个系统提供高可用、高性能、可扩展的服务。
1、分布式中各个系统相互独立部署，不会存在相互干扰的问题，也会便于业务扩展；
2、明确各个子系统责任边界，功能和职责更加清晰；
3、实现各个子系统的解耦，实现高内聚、低耦合的目标；
三、分布式存在的问题
1、一致性的问题
多个子系统，如何能够保证数据一致性的问题。
2、如何保证高可用
当某个服务出现故障了，该如何做。对于调用方是否需要降级熔断，对于提供方是否可以限流等等。
3、面对越来越多的服务，如何统一管理，避免过于错综复杂，没有章法。
因为节点和节点只能通过网络传输，那么很有可能由于网络出错造成数据丢失、数据乱序等等各种各样的问题。
四、分布式CAP
CAP理论是Eric Brewer首次提出来的一种分布式的理论，它主要包括了一致性、高可用性以及分区容错性。
C：强一致性，保证某个节点更改数据，客户端不管从哪个节点都能读到最新的数据。类似于单点的操作；
A：高可用，客户端访问，永远都能得到响应，通常我们会通过冗余备份实现。
P：分区容错性。因为网络的问题，导致节点间不能相互通信，被分割的节点仍然能对外提供服务。
CAP三个最多只能保证两个，不能保证全部。
1、 CA without P:
满足强一致性和可用性的，但不满足分区容错。
如果既要满足强一致性，也要满足可用性，那就必须不会允许分区容错，如果发生容错是无法同时保证CA两点的。
这种
2、CP without A:
满足强一致性和分区容错性，不满足可用性
如果此时发生了网络分区，为了保证一致性，我们这时就会拒绝提供继续写入功能，从而失去了可用性。
3、 AP without C:
满足可用性，分区容错性，不满足强一致性
如果此时发生了分区，那么如果想时时刻刻都保证可用性，那么就不能满足一致性。因为如果依然可以写入，那么某个分区的节点就会造成数据不一致。
虽然上面说了三种，但通常都是在满足P的情况下，我们是需要C和A的哪一个，而不是三选二。因为我们的网络必然是不可靠的，引起网络出错，节点通信异常的因素非常多，整个TCP分层的各个层都有可能导致通信异常，此外节点本身也会出现宕机。所以P是必然存在的。
相比于CAP，还有一种理论叫BASE理论，它强调的是基本可用性、最终一致性以及软状态。
基本可用是说可以暂时牺牲一些非核心的功能，保证核心的功能可用；
最终一致性比较好理解，相比强一致性，它的要求更低一些。
软状态就是指允许数据存在短暂不一致，此时正在不同副本之间进行复制。
五、分布式共识以及一致性
参考资料：
1、 Harvest, Yield, and Scalable Tolerant Systems, Armando Fox , Eric Brewer, 1999
2、 分布式理论基础
参考资料：
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