一、分散式系統的理論

1、CAP原理

  CAP原理指的是，一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分割槽容忍性(Partition tolerance)這三個要素最多隻能同時實現兩點，不可能三者兼顧。因此在進行分散式架構設計時，必須做出取捨。而對於分散式資料系統，分割槽容忍性是基本要求 ，否則就失去了價值。因此設計分散式資料系統，就是在一致性和可用性之間取一個平衡。

  其中：
 一致性（C）：在分散式系統中的所有資料備份，在同一時刻是否同樣的值。（等同於所有節點訪問同一份最新的資料副本）

 可用性（A）：在叢集中一部分節點故障後，叢集整體是否還能響應客戶端的讀寫請求。（對資料更新具備高可用性）

 分割槽容錯性（P）：以實際效果而言，分割槽相當於對通訊的時限要求。系統如果不能在時限內達成資料一致性，就意味著發生了分割槽的情況，必須就當前操作在C和A之間做出選擇。

2、BASE理論

   BASE是Basically Available（基本可用）、Soft state（軟狀態）和Eventually consistent（最終一致性）三個短語的簡寫，BASE是對CAP中一致性和可用性權衡的結果，其來源於對大規模網際網路系統分散式實踐的結論，是基於CAP定理逐步演化而來的，其核心思想是即使無法做到強一致性（Strong consistency），但每個應用都可以根據自身的業務特點，採用適當的方式來使系統達到最終一致性（Eventual consistency）。

二、資料分割方式

 1、雜湊方式

  優點：

    雜湊性：好

    元資訊：只需要函式+伺服器總量

 缺點：

   可擴充套件性：差。一旦叢集規模擴充套件，大多數資料都需要被遷移並重新分佈

   資料傾斜：當某個使用者id的資料量異常龐大時，容易達到單臺伺服器處理能力的上限

 2、按資料範圍分佈

   將資料按特徵值的值域範圍劃分資料。

  優點：

    可擴充套件性：好。靈活根據資料量拆分原有資料區間

  缺點：

    元資訊：大。容易成為瓶頸

 3、按資料量分佈

   與按範圍分佈資料方式類似，元資訊容易成為瓶頸

 4、一致性雜湊

   用一個hash函式計算資料（特徵）的hash值，令該hash函式的值域成為一個封閉的環，將節點隨機分佈在環上。每個節點負責處理從自己開始順時針到下一節點的值域上的資料

   優點：

    可擴充套件性：極好。任意動態新增、刪除節點，隻影響相鄰節點

   缺點：

    元資訊：大而且複雜

    隨機分佈節點容易造成不均勻

    動態增加節點後只能緩解相鄰節點

    一個接點異常時壓力全轉移到相鄰節點

三、副本策略

1、中央化副本控制協議

  副本控制協議指按特定的協議流程控制副本資料的讀寫行為，使得副本滿足一定的可用性和一致性要求的分散式協議。副本控制協議可以分為兩大類“中心化(centralized)副本控制協議”和“去中心化(decentralized)副本控制協議”。

  中心化副本控制協議的基本思路：由一箇中心節點協調副本資料的更新、維護副本之間的一致性。所有副本相關的控制交由中心節點完成，併發控制由中心節點完成，從而簡化一個分散式併發控制問題為一個單機併發控制問題。而所謂併發控制，即多個節點同時需要修改副本資料時，需要解決“WW”,"RW"等併發衝突。

2、副本的一致性

 副本的consistency是針對分散式系統而言的，不是針對某一個副本而言。根據強弱程度分為：

  ①強一致性：任何時刻任何使用者/節點都可以讀到最近一次更新成功的副本資料

  ②單調一致性：任何時刻任何使用者一旦讀到某個資料某次更新後的值，就不會再讀到更舊的值

  ③會話一致性：任何時刻任何使用者在某次會話內一旦讀到某個資料某次更新後的值，就不會在這次會話再讀到更舊的值

  ④最終一致性：各個副本的資料最終將達到一致狀態，但時間不保證

  ⑤弱一致性：沒有實用價值

3、Primary-secondary協議

  Primary-secondary協議是中心化副本控制協議中常常用到的，該協議將副本分為兩大類：其中有且僅有一個副本作為primary副本，除primary意外的副本都作為secondary副本。維護primary副本的節點作為中心節點，中心節點負責維護資料的更新、併發控制、協同副本的一致性。

 1）Primary-secondary協議資料更新基本流程：

  ①資料更新都由primary節點協調完成

  ②外部節點將更新操作發給primary節點

  ③primary節點進行併發控制即確定併發更新操作的先後順序

  ④primary節點將更新操作傳送給secondary節點

  ⑤primary根據secondary節點的完成情況決定更新是否成功並將結果返回外部節點

 2）資料讀取方式

  與資料更新流程類似，讀取方式也與一致性高度相關。使用primary-secondary比較困難的是實現強一致性。實現強一致性一般有如下幾個思路：

  ①始終只讀primary副本的資料

  ②由primary控制節點secondary節點的可用性。

  ③基於Quorum機制

 3）Primary副本的確定和切換

  primary副本的確定通常由原資訊管理，由專門的元資料伺服器維護，執行更新操作時，首先查詢元資料伺服器獲取副本的primary資訊，從而進一步執行資料更新流程。

  primary副本的切換通常可以使用lease機制來完成。

 4）資料同步

  資料同步是因為primary副本可能會存在於secondary副本不一致的問題。通常有如下三種形式：

  ①由於網路分化等異常，secondary上的資料落後於primary上的資料。—— redo primary副本上的操作日誌。

  ②在某些協議下，secondary上的資料有可能是髒資料，需要被丟棄。—— undo日誌的方法刪除髒資料

  ③secondary是一個新增加的副本，完全沒有資料，需要從其他副本上拷貝資料。—— 使用primary副本的snapshot（快照）功能

4、Paxos協議

  多個節點直接通過操作日誌同步資料，如果只有一個節點稱為主節點，就很容易在多個節點之間維護資料一致性。然後主節點可能出現故障，那麼就需要選出主節點。Paxos協議就是用於解決多個節點之間的一致性問題。

 在paxos演算法中，分為4種角色：

  Proposer ：提議者

  Acceptor：決策者

  Client：產生議題者

  Learner：最終決策學習者

 最終決策的paxos演算法行為

  ①Proposer提出議題

  ②Acceptor初步接受 或者 Acceptor初步不接受

  ③如果上一步Acceptor初步接受則Proposer再次

  ④向Acceptor確認是否最終接受

  ⑤Acceptor 最終接受 或者Acceptor 最終不接受