这是我参与「第五届青训营 」笔记创作活动的第6天。
一、本堂课重点内容：
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分布式是什么
- 分布式系统定义：跨多个节点的计算机程序的集合
- 使用分布式系统的五大优势：去中心化、低成本、弹性、资源共享、可靠性高
- 分布式系统的挑战：故障、网络、环境、安全
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常见分布式系统
- 分布式存储：GFS、Ceph、HDFS、Zookeeper
- 分布式数据库：Spanner、TiDB、HBase、MangoDB
- 分布式计算：Hadoop、YARN、Spark
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拜占庭将军问题
- 可类比通讯领域的红军蓝军，但侧重点不同，前者侧重一致性，后者侧重可靠性
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共识和一致性
- 一致性通俗来讲是各分布节点对同一目标、数据的观察与反应是相同的
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事件顺序与理论基础
- CAP理论
- ACID理论
- BASE理论
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分布式事务
- 二阶段提交
- 三阶段提交
- MVCC
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共识协议
- Qunrum NWR模型
- RAFT
- Paxos
二、详细知识点介绍：
CAP
CAP分别是分别代表一致性、可用性、分区容错性，三者不可同时达到。
CAP诞生了三类系统：
- CA系统：传统数据库的代表
- AP系统：放弃强一致性，保证高可用，不少nosql存储系统采用
- CP系统：放弃可用性，保证数据一致性
针对故障场景，可以通过故障转移的方式，做一个相对较优的解决方式，即允许一个进程作为Master，其他进程作为Backup，当故障时将请求转移给Backup进行处理
ACID
ACID分别是原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）
事务
事务是数据库系统中非常重要的概念，它是数据库管理系统执行过程中的一个逻辑单元，它能够保证一个事务中的所有操作要么全部执行，要么全都不执行
BASE
BASE理论是针对AP系统而言的，其来源于对大型互联网分布式实践的总结
- Basically Available(基本可用)：假设系统，出现了不可预知的故障，但还是能用
- Soft state（软状态）：允许系统中的数据存在中间状态，并认为该状态不影响系统的整体可用性
- Eventually consistent（最终一致性）：数据最终一定能够达到一致的状态
三、实践练习例子：
尝试使用Hadoop实现简单的分布式计算，并应用MongoDB实现简单的分布式存储
四、课后个人总结：
分布式系统是当今互联网工业之本，作为后端初学者要养成分布式的思维，不拘泥于单机，并在开发实践中注重使用分布式架构
五、引用参考：
