什么是分布式?

什么是分布式?架构的演进过程1、业务简单、系统功能单一、访问量小的场景下:单节点web应用架构。2、业务和系统功能相对复杂、访问量较大的场景下:Nginx负载的多web节点集群架构。3、业务复杂、系统庞大、访问量巨大的场景下:分布式微服务架构。分布式架构的特点分布性对等性并发性缺乏全局时钟故障随时会发生分布式架构中存在的问题通信异常:通讯异常其实就是网络异常,网络…

架构的演进过程

1、业务简单、系统功能单一、访问量小的场景下:单节点web应用架构。

2、业务和系统功能相对复杂、访问量较大的场景下:Nginx负载的多web节点集群架构。

3、业务复杂、系统庞大、访问量巨大的场景下:分布式微服务架构。

分布式架构的特点

分布性

对等性

并发性

缺乏全局时钟

故障随时会发生

分布式架构中存在的问题

通信异常:

通讯异常其实就是网络异常,网络系统本身是不可靠的,由于分布式系统需要通过网络进行数据传输,网络光纤,路由器等硬件难免出现问题。只要网络出现问题,也就会影响消息的发送与接受过程,因此数据消息的丢失或者延长就会变得非常普遍。

网络分区:

网络分区,俗称“脑裂现象”,是指集群中本来只有一个领导者,但由于通信异常,导致某一区域自行推举出另外一个领导,两个领导互为冲突。

三态:

通常情况下,方法执行的结果是一个明确的响应,要么成功,要么失败。而在分布式的场景下,会出现以一种除成功和失败以外的第三种状态—超时态。虽然绝大多数的情况下能够接受到成功或失败的响应,但网络一旦出现异常,就非常有可能超时,这时请求的发起方是无法确定请求是否处理成功的。

节点故障:

组成分布式集群的节点机器比较多,节点出现宕机或“僵死”的现象会经常发生。

分布式协调理论

CAP理论

C  一致性(Consistency):在分布式系统中,一致性是数据在多个副本之间是否能够保证一致的特性。

A  可用性(Availability):系统收到请求后,一定给出响应。

P  分区容错性(Partition tolerance):大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区(partition)。分区容错的意思是,区间通信可能失败。比如,一台服务器放在中国,另一台服务器放在美国,这就是两个区,它们之间可能无法通信。

一个分布式系统不可能同时满足一致性、可用性、分区容错性这三个基本需求,最多只能够满足其中两项。由于分布式系统中P总是成立,所以架构师的精力往往集中在根据业务场景,寻求A和C的平衡。

序号 被放弃的 说明
1 放弃P(满足AC) 将数据和服务都放在一个节点上,避免由于网路问题引起的负面影响,充分保证一致性和可用性。放弃P意味着放弃系统的扩展性。
2 放弃A(满足CP) 当节点故障或网络故障时,受影响的服务需要等待一段时间才能恢复响应,在此期间系统无法对外提供正常服务。
3 放弃C(满足AP) 系统无法保证数据的实时一致性,但是承诺数据最终会保持一致性。因此存在数据不一致的窗口期,窗口期时间的长短取决于系统设计。

BASE理论

即使无法做到强一致性,但分布式系统可以根据自己的业务特点,采用适当的方式来使系统达到最终的一致性。

Basically Avaliable  基本可用:当分布式系统出现不可预见的故障时,允许损失部分可用性,保障系统的“基本可用”;体现在“时间上的损失”和“功能上的损失”;如:部分用户双十一高峰期淘宝页面卡顿或降级处理;

Soft state 软状态:允许系统中的数据存在中间状态,既系统的不同节点的数据副本之间的数据同步过程存在延时,并认为这种延时不会影响系统可用性;如:12306网站卖火车票,请求会进入排队队列。

Eventually consistent 最终一致性:所有的数据在经过一段时间的数据同步后,最终能够达到一个一致的状态;如:理财产品首页充值总金额短时不一致;

分布式协调一致性的算法

序号 算法 说明
1 2p/3p 2P两阶段提交,数据分布式事务经常使用的一种分布式算法,算法简单,但会出现阻塞,数据在某种情况下不一致的问题。
3P对2P进行了完善。
2 paxos 分布式一致性算法,分为两阶段,遵循少数服从多数的原则,并不需要所有参与者都同意某一协议。
3 zab 借鉴paxos的思想,是zookeeper解决分布式一致性所使用的算法。

 

今天的文章什么是分布式?分享到此就结束了,感谢您的阅读。

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