系统架构基础

系统架构基础 #

分布式系统的最大难点,就是各个节点的状态如何同步。CAP 定理是这方面的基本定理,也是理解分布式系统的起点。

1998年,加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出,分布式系统有三个指标。

Consistency
Availability
Partition tolerance

它们的第一个字母分别是 CAP。Eric Brewer 说,这三个指标不可能同时做到。这个结论就叫做 CAP 定理。

CAP #

它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点:

  • 一致性(Consistency) (等同于所有节点访问同一份最新的数据副本)
  • 可用性(Availability)(每次请求都能获取到非错的响应——但是不保证获取的数据为最新数据)
  • 分区容错性(Partition tolerance)(以实际效果而言,分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性,就意味着发生了分区的情况,必须就当前操作在C和A之间做出选择。)

数据一致性模型 #

一些分布式系统通过复制数据来提高系统的可靠性和容错性,并且将数据的不同的副本存放在不同的机器,由于维护数据副本的一致性代价高,因此许多系统采用弱一致性来提高性能,一些不同的一致性模型也相继被提出。

  • 强一致性: 要求无论更新操作实在哪一个副本执行,之后所有的读操作都要能获得最新的数据。
  • 弱一致性:用户读到某一操作对系统特定数据的更新需要一段时间,我们称这段时间为“不一致性窗口”。
  • 最终一致性:是弱一致性的一种特例,保证用户最终能够读取到某操作对系统特定数据的更新。

一致性解决方案 #

  1. 分布式事务:两段提交
  2. 分布式锁
  3. MQ 消息持久化 重试 幂等
  4. Paxos 算法

服务可用性 #

可用性,意思是只要收到用户的请求,服务器就必须给出回应。

高可用解决方案 #

  • 负载均衡
  • 降级:当服务器压力剧增的情况下,根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级,以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行。
  • 熔断:对于目标服务的请求和调用大量超时或失败,这时应该熔断该服务的所有调用,并且对于后续调用应直接返回,从而快速释放资源,确保在目标服务不可用的这段时间内,所有对它的调用都是立即返回,不会阻塞的。再等到目标服务好转后进行接口恢复。
  • 流量控制
  • 异地多活

熔断是减少由于下游服务故障对自己的影响;而降级则是在整个系统的角度上,考虑业务整体流量,保护核心业务稳定。

分区容错性 #

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。

般来说,分区容错无法避免,因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我们,剩下的 CA 无法同时做到。