漫谈分布式架构

分布式架构的难点

1. 三态（成功、失败、超时或未知）
2. 分布式事务（多个存储节点下的数据一致性问题）
3. 负载均衡（领域服务层的负载、服务发现）
4. 一致性（CAP）
5. 故障独立性（隔离）

领域驱动设计

分布式架构的基本理论 CAP、BASE

分布式一致性问题

对于不同的业务，一致性要求是不一样的。比如对于 12306 这样的票务网站，对一致性要求是很高的，用户A在买完从上海到南京的票之后，用户B是不能买到同样的票的。

还比如对于银行转账业务，对一致性要求是不高的，用户A转一笔钱到用户B的账户下，银行会提示钱会在24小时内到账，这块业务对数据的一致性要求就不高，只需要在24小时内保证数据一致性就可以了。

CAP

分布式系统的三个指标

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。

• C（Consistency）：一致性，意思是，写操作之后的读操作，必须返回该值。
• A（Availability）：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。
• P（Partition tolerance）：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。

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。

理解 CAP 理论

我们通过一个简单的例子来理解 CAP 理论。比如数据库的主从设计，用户A请求应用更新数据，Master 会把更新的数据同步到 Slave 库，假如在同步数据的过程中，用户B刚好来读数据，读到的是旧数据，这个时候就存在副本一致性的问题。

因为数据库节点存在两个（Master 和 Slave），Master 在同步数据到 Slave 的过程中，数据是远程传输的，肯定会存在网络延迟的情况，所以分区容错是一定存在的。

在分区容错一定存在的情况下，要保证高一致性，则 Master 在同步数据到 Slave 的时候，Slave 库是不能访问的，用户B的请求会阻塞在应用中，直到数据同步完成，用户B才能访问到更新后的数据，这个时候如果用户B的请求比较多，很多请求阻塞在应用中，会导致应用节点宕机。

在分区容错一定存在的情况下，一致性和可用性存在了冲突，所以只能满足两个点，CP or AP。

BASE

什么是 Base 理论

BASE 全称 Basically Available（基本可用），Soft State（软状态）和 Eventually Consistent（最终一致性）三个短语的缩写，来自 ebay 的架构师提出。

BASE 理论是对 CAP 中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大型互联网分布式实践的总结，是基于 CAP 定理逐步演化而来的。

其核心思想是：既是无法做到强一致性（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）。

Basically Available（基本可用）

基本可用是指分布式系统在出现故障的时候，允许损失部分可用性（例如响应时间、功能上的可用性），允许损失部分可用性。需要注意的是，基本可用绝不等价于系统不可用。

响应时间上的损失：正常情况下搜索引擎需要在0.5秒之内返回给用户相应的查询结果，但由于出现故障（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：购物网站在购物高峰（如双十一）时，为了保护系统的稳定性，部分消费者可能会被引导到一个降级页面。

Soft State（软状态）

软状态是指允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性。分布式存储中一般一份数据会有多个副本，允许不同副本同步的延时就是软状态的体现。MySQL Replication 的异步复制也是一种体现。

Eventually Consistent（最终一致性）

最终一致性是指系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态。弱一致性和强一致性相反，最终一致性是弱一致性的一种特殊情况。

分布式架构下的高可用设计

设计指导

1. 避免单点故障（负载均衡）

   1. 负载均衡技术（failover/选址/硬件负载/软件负载/去中心化的软件负载 gossip，Redis Cluster）
   2. 热备（Linux HA）
   3. 多机房（同城灾备、异地灾备）

2. 应用的高可用性

   1. 故障监控（系统监控/链路监控/日志监控）
   2. 应用的容错设计、自我保护能力（服务降级/限流）
   3. 数据量（数据分片/读写分离）

可用性指标

所谓网站可用性（availability）也即网站正常运行时间的百分比，业界用 N 个9来量化可用性，最常说的就是类似“4个9（也就是99.99%）”的可用性。

分布式架构下的可伸缩设计

1. 垂直伸缩：提升硬件能力
2. 水平伸缩：增加服务器

CDN（Content Delivery Network，即内容分发网络）

在没有 CDN 之前，用户访问静态资源的结构如下所示：

用户通过域名访问 DNS 服务器，获得主机 IP，再访问主机。这种传统的访问模式有什么缺点呢？

比如我们的主机在北京，而用户在海南，从用户到主机会经历多次路由节点跳跃，网络延迟比较大，所以我们需要引入 CDN 静态内容分发网络。

在引入 CDN 技术之后，用户访问静态资源（JS/CSS/HTML/Image）的结构如下所示：

用户通过域名访问 DNS 服务器，DNS 通过配置的 CNAME 转发到 CDN DNS，返回全局负载均衡地址，通过这个地址访问到 CDN 全局负载均衡，在该负载均衡里面会根据用户的 IP 地址选在一个离用户最近的 CDN 区域负载均衡，返回给用户，然后用户根据返回的地址访问 CDN 缓存服务器。

作者：殷建卫 链接：https://www.yuque.com/yinjianwei/vyrvkf/kx05fs 来源：殷建卫 - 架构笔记 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。