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分布式理论-现代框架基石 | 青训营笔记

分布式概论

分布式系统是计算机程序的集合，这些程序利用跨多个独立计算节点的计算资源来实现共同的目标。包括分布式计算、分布式存储、分布式数据库等。

分布式故障衡量的四个维度：正确性、时间、状态、原因大多数分布式系统不解决拜占庭故障，而是加密数据，让数据尽量不被篡改

现实中往往采取方案二。TCP是工程解法而非理论解法，能够近似解决问题。

比特币系统是拜占庭容错的，实际大部分系统是非拜占庭容错的。

为何是三次握手，而不是两次？
无效syn包只要到达服务端就会建立连接，占用服务端资源，造成资源浪费。

最终一致性：写入过程中可能读到不一致的状态，但是写入完成后一定读到一致的数据。
线性一致性（强一致性）：客户端读到更新的版本后，及时把消息同步给其他客户端。

C(consistence)：强一致性，副本间强一致
A(avaliability):可用性，系统提供的服务必须可用
P(network partitioning):分区容错性，分布式网络在遇到任何网络分区故障时，仍能对外提供满足一致性和可用性的服务

无法百分百同时满足C/A/P，可以放弃某一维度，以另外两个维度为主。

在网络发生分区的情况下必须在可用性和一致性间做出选择。近似解决方法：把故障节点的负载转移给备用节点负责。

事务是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单元，保证一个事务中所有操作要么全部执行，要么全部不执行。
数据库事务拥有四个特性ACID：

ACID的一致性是事务一致性，不同于CAP的线性一致性。
原子性强调操作，一致性强调状态。
数据库一定保证A和C，不一定保证I和D

对CAP中一致性和可用性权衡的结果

真正执行事务的是第二阶段commit-ack

参与者成功commit，协调者没收到Ack，仍需要回滚事务。

prepare成功, commit不成功仍然会导致数据不一致。因此commit不成功，要将整个事务回滚一遍。实际中，要在锁的状态中保护操作。

cancommit发现节点故障，不继续后续
参与者没有收到commit命令，一段时间后自动提交

悲观锁：操作数据时直接把数据锁住，直到操作完成才释放锁；上锁期间其他人不能修改数据
乐观锁：不会上锁，只是在执行更新时判断别人是否修改数据，只有冲突时才放弃操作

MVCC是一种并发控制方法，维持一个数据的多个版本使读写操作没有冲突。所以不阻塞写，也不阻塞读。为每个修改保存一个版本，和事务的时间戳相关联。

问题关键是时间戳如何确定？
物理时钟： TrueTime API 软时钟：时间戳预言机(TSO),采用中心化授时方式，所有协调者想中心化节点获取时钟。

N份备份，至少写W份才算更新成功，至少读R份才算读取成功
调整W和R的值进行CAP选择

committed和applied类似于两阶段提交

解决方法：等待老的leader任期结束，才能让新的leader上位，让选举等待两个超时时间。损失一点可用性，因为会有一段无主的状态。