分布式系统常见定义

CAP

定义

• 一致性(Consistency)
• 可用性(Availability)
• 分区容错性(Partition Tolerance)

一致性

任意时刻，访问任意节点，读取数据一致，否则读取失败。

一致性要求的就是一致，要么读取失败，只要读取成功那么数据就一定是一致的。

可用性

任意时刻，访问任意节点，都能正常返回数据，但数据不保证一致。

可用性要求就是可用，无论你怎么请求，我都能给你返回数据，但是不保证返回的数据是一致的。

分区容错性

当节点间出现任意数量的消息丢失，系统任然可以继续提供服务。

分区容错要求整个集群对内部的节点故障的容错能力。

分区容错性必须保证，对于分布式系统来说这是基础，如果出现节点间的异常而导致整个集群都无法正常工作，这样的分布式系统就如同单点没有区别了。一挂全挂。

Base

定义

• 基本可用 Basically Available
• 软状态 Soft state
• 最终一致 Eventually consistent

基本可用

假设系统出现了不可预知的故障，但是只是原先的体验或者性能受到影响，但是主功能可用

• 流量削峰：将峰值流量平摊到各个时段或者
• 延迟相应：延迟处理的时间，让用户等待排队
• 服务降级：不重要的服务降级，保证主服务正常
• 过载保护：请求排队超过阈值直接丢弃

软状态

允许系统中的数据存在中间状态，这个状态不影响系统的整体可用；允许系统不同节点间，数据副本存在短暂的不一 致。

最终一致性

在没有其他更新操作的情况下，数据最终能够达到一致的状态，所有节点最终都能拿到最新的值。

TCC

定义

• 尝试 Try
• 确认 Confirm
• 取消 Cancel

Try

向每个执行节点发送 需要执行的命令

如果所有节点均同意 -> 则进入 Confirm 阶段

如果存在节点不同意 -> 则进入 Cancel 阶段

Confirm

每个节点执行 命令 并提交

Concel

每个节执行 取消 操作

小合集

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巧妙的 一致性 hash
流言蜚语 Gossip