什么是分布式

分布式系统是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成的系统。

目的

分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器，处理更多的数据。

分布式的好处（解决了什么问题）

• 解决单机性能瓶颈问题

• 单机扩展的性价比越来越低，并且扩展具有上临界点，而分布式可以使用多台廉价的服务器解决性能问题

• 解决系统高可用问题

带来的问题

分布式带来的问题主要是由于资源隔离和网络问题导致的。

由于进程资源无法互相访问资源，所以带来了以下问题：

• 资源互斥问题需要分布式锁来解决

• 事务问题由分布式事务来解决

• 分布式缓冲代替本都缓冲

• 分布式消息代替本地消息队列

还有一些问题时网络带来的，由于网络是不可靠的，所以会发生：

• 网络通讯失败
• 网络分区/脑裂问题

CAP定理

CAP定理（CAP theorem），又被称作布鲁尔定理（Brewer’s theorem），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（Consistence) （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（Network partitioning）（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

一般来讲分区容错性是前提，所以我们只能在CA和CP之间做相应的选择

所以CAP应该描述成，当发生网络分区的时候，如果我们要继续服务，那么强一致性和可用性只能2选1。

BASE理论

BASE是Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和Eventually consistent（最终一致性）三个短语的简写，BASE是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大规模互联网系统分布式实践的结论，是基于CAP定理逐步演化而来的。

其核心思想是即使无法做到强一致性（Strong consistency），但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性（Eventual consistency）。接下来我们着重对BASE中的三要素进行详细讲解。

基本可用

基本可用是指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性——但请注意，这绝不等价于系统不可用，以下两个就是“基本可用”的典型例子。

响应时间上的损失：正常情况下，一个在线搜索引擎需要0.5秒内返回给用户相应的查询结果，但由于出现异常（比如系统部分机房发生断电或断网故障），查询结果的响应时间增加到了1~2秒。

功能上的损失：正常情况下，在一个电子商务网站上进行购物，消费者几乎能够顺利地完成每一笔订单，但是在一些节日大促购物高峰的时候，由于消费者的购物行为激增，为了保护购物系统的稳定性，部分消费者可能会被引导到一个降级页面。

弱状态

弱状态也称为软状态，和硬状态相对，是指允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性，即允许系统在不同节点的数据副本之间进行数据听不的过程存在延时。

最终一致性

最终一致性强调的是系统中所有的数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能够达到一个一致的状态。 因此，最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性

最终一致表现形式

因果一致性：
因果一致性是指，如果进程A在更新完某个数据项后通知了进程B，那么进程B之后对该数据项的访问都应该能够获取到进程A更新后的最新值，并且如果进程B要对该数据项进行更新操作的话，务必基于进程A更新后的最新值，即不能发生丢失更新情况。与此同时，与进程A无因果关系的进程C的数据访问则没有这样的限制。

读己之所写：
读己之所写是指，进程A更新一个数据项之后，它自己总是能够访问到更新过的最新值，而不会看到旧值。也就是说，对于单个数据获取者而言，其读取到的数据一定不会比自己上次写入的值旧。因此，读己之所写也可以看作是一种特殊的因果一致性。

会话一致性：
会话一致性将对系统数据的访问过程框定在了一个会话当中：系统能保证在同一个有效的会话中实现“读己之所写”的一致性，也就是说，执行更新操作之后，客户端能够在同一个会话中始终读取到该数据项的最新值

单调读一致性：
单调读一致性是指如果一个进程从系统中读取出一个数据项的某个值后，那么系统对于该进程后续的任何数据访问都不应该返回更旧的值。

单调写一致性：
单调写一致性是指，一个系统需要能够保证来自同一个进程的写操作被顺序地执行。

在实际系统实践中，可以将其中的若干个变种互相结合起来，以构建一个具有最终一致性的分布式系统。事实上，可以将其中的若干个变种相互结合起来，以构建一个具有最终一致性特性的分布式系统。

为了解决分布式的一致性问题，在长期的研究探索过程中，涌现出了一大批经典的一致性协议和算法，其中比较著名的有我们上文提到的2PC(二阶段提交协议)，3PC(三阶段提交协议)、Paxos算法、ZAB协议、RAFT协议、Gossip协议等。