簡述

前期博文主要是針對一些分散式系統資料的學習筆記.

首先需要說明關於分散式中的一些認知誤區：

• 網路是可靠的
• 延遲為零
• 頻寬無限
• 網路非常安全
• 網路拓撲不會改變
• 只有一個管理者
• 傳輸開銷為零
• 網路同構（使用相同的配置和協議）

以上所述均為人生錯覺

這本書中，作者提出了自己對於分散式中所要解決的兩個終極問題

1. 資訊以光速傳輸（時序問題）
2. 錯誤之間相互獨立（容錯問題）

分散式系統主要為了完成兩個任務
1. 儲存
2. 計算

關於為了到達更好的計算能力，最直接的辦法就是上更好的機器（縱向擴充套件），但是在增加到一定程度後會面臨無法在單機到達可接受效率的問題.

同時，關於分散式系統中的機器選擇.在假設均勻訪存模型（Uniform memory architecture）（處理器訪問所有記憶體儲存器的時間是一樣的），隨著叢集中機器數量的增加，高階機器和普通機器的效能牆逐漸接近.其原因主要在於機器間的資料複製開銷和計算的協調開銷.

目標

可擴充套件性

Everything starts with size - scalability

需要重點關注的三個方面（擴充套件性）：

• 規模擴充套件性：增加更多節點使得系統線性增長（不增長延遲）
• 地理伸縮性：可以使用多個異地的資料中心以解決使用者訪問（不增長延遲）
• 管理的伸縮性：增加更多節點不應該增加系統的管理開銷

都是需要在保證一定延遲和開銷下的擴充套件.

效能及延遲

效能通過系統完成一定工作所使用的時間和資源來衡量.依據所需，應該達到以下的一點或多點：

1. 低延遲
2. 高吞吐量
3. 低資源使用率

這幾者之間需要進行權衡，如為了達到更高的吞吐量，可以使用批處理的手段，但是在這種情況下，延遲就會相應地延長.

另外，延遲指的是操作發生至真正產生影響的時間.這一定義，主要解決問題：如果你發起一個計算所有資料的操作，但是同時有資料新增入系統，如果計算的速度和寫入速度一樣的話，….，延遲就是無限大.

可用性

如果一個使用者無法訪問系統，則表示該系統不可用.通常分散式系統相較於單機系統有更高的可用性，因為其具有更好的容錯性.

What prevents us from achieving good things

作者在這裡提出了兩個限制分散式系統的物理因素.

• 分散式系統節點的數量
• 節點間的距離

由此帶來的：

• 降低可用性和提升了管理開銷
• 隨著規模增大降低了效能（通訊開銷）
• 異地的資料中心增加了延遲，降低效能

關於分散式系統的評價標準則是依據SLA（service level agreement）（服務的品質、水準、效能等方面所達成的雙方共同認可的協議或契約），另外一個沒有被經常提及的則是：理解度

Abstractions and models

抽象能夠將將現實中於問題無關的因素移除，幫助理解把握整個問題，模型則是能夠精確地描述分散式系統中的關鍵部分.例如，本書後面將會提到的一些模型的例子:

• 系統模型（非同步/同步）
• 失敗模型（拜占庭問題、分割槽問題）
• 一致性模型（強一致、最終一致）

設計技巧：分割槽+冗餘

分割槽

資料分割槽後減少資料量能夠並行處理提高效能，保證了資料片間相互獨立

複製

複製得到的冗餘資料能夠提升系統容錯性，同時降低延遲，但是也帶來了資料的一致性問題.