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从Paxos到Zookeeper（1）
分布式架构
集中制
特点
由一台或多台计算机组成的中心节点，数据集中存储于这个中心节点中，并且整个系统的所有业务单元都集中部署在这个中心节点上，系统的所有功能均由其处理
分布式
分布式是一个硬件或软件分布在不同的网络计算机上，彼此主键仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统
特征
对等性
计算机没有主从之分，副本是分布式系统最常见的概念之一
并发性
并发是非常常见的行为，多个分布式节点并发操作共享的资源
缺乏全局时钟
分布式系统缺乏全局的时钟序列控制
故障总是发生
组成分布式系统的节点，都有可能发生任何形式的故障
典型问题
通信异常
由于网络本身的不可靠性引入的额外问题
网络分区
由于网络发生问题，各个节点网络延迟增大，最终导致只有部分节点之间能通信，另外一些则不能，俗称“脑裂”
三态
成功
失败
超时
请求没有到达接收方，信息丢失
接收方收到请求后，发出的响应没有到达请求方，消息丢失
节点故障
节点宕机或者“僵死”
事务
简介
是由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元
Atomicity（原子性）
事务只允许两个状态
全部成功执行
全部不执行
Consistency（一致性）
事务的执行不能破坏数据库的完整性和一致性
Isolation（隔离性）
并发的事务相互隔离
SQL中4个事务的隔离级别
未授权读取
读未提交，允许脏读取，隔离级别最低
授权读取
读已提交，只允许读已提交的数据
可重复读取
保证事务重复读取同一个数据时，值与事务开始时一致
串行性
最严格，要求所有事务串行执行
Durability（持久性）
事务提交后，对数据进行永久性改变
分布式事务
CAP原理
数据在多个副本之间是否能够保持一致
Availability（可用性）
系统提供的服务必须一致处于可用的状态，对于用户的操作总是能在有限的时间内返回结果
Partition tolerance（分区容错性）
分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，任然可以保证一致性与可用性
BASE理论
Basically Available(基本可用)
分布式系统出现不可预知的错误时，可以损失部分的可用性
典型例子
响应时间损失
响应时间延长
功能上损失
功能降级
Soft state（软状态）
允许数据存在中间状态
Eventually consistent（最终一致性）
数据经过一段时间的同步后，最终到达一个一致的状态
变种
因果一致性
如果进程A更新完某个数据项后通知进程B，那么进程B应该获取到进程A更新后的数据项的最新值
读已知所写
进程A更新完数据项后，后续获取的数据项值应该都为最新值，而不能获取到旧值
会话一致性
保证同一个会话中“读已知所写”
单调读一致性
如果一个进程从系统中读取到一个数据项的值后，后续对于该线程的任何数据访问不应该返回更旧的值。
单调写一致性
应该保证同一个进程中写操作被顺序执行
