这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 6 天
本节课讲述了分布式理论简介
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目标，可分为分布式计算、分布式存储、分布式数据库等。
CAP理论
C（consistence）：一致性，指数据在多个副本能保持一致的特性
A（availablity）：可用性，指系统提供的服务能一直处于可用状态，每次请求都能得到非错的响应，但是不保证获取的数据为最新数据
P（network partitioning）：分区容错性，指分布式系统在遇到任何分区网络故障时，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务，除非整个网络系统发生故障
现代分布式系统无法同时满足CAP理论的三个特性，最多只能同时满足其中2个
CA:放弃分区容错性，常见于传统单机数据库
AP：放弃强一致性，追求可用性和分区容错性，常见于注重用户体验的系统，能够第一时间为用户提供服务，如网络游戏
CP：放弃可用性，追求一致性和分区容错性，常见于对数据可靠性要求较高的系统，如银行系统
ACID理论
数据库事务的经典理论。ACID分别指原子性，一致性，隔离性，持久性
BASE理论
base理论是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，其核心思想是：
基本可用：出现故障时系统大部分功能仍然可用，可能出现响应时间和系统功能的缺失
软状态：允许系统数据存在中间状态
最终一致性；系统没有进行其他更新操作的情况下，所有客户端访问数据最终都能达到一致的状态
MVCC
多版本并发控制协议，常见于MYSQL数据库中，是保证数据隔离性的重要方法，通过生成系统数据快照和间隙锁的方法，实现数据访问、修改的可重复读级别隔离，加上范围锁可防止幻读
RAFT协议
raft协议是工程上使用较广泛的强一致性、去中心化、高可用的分布式协议
其思想同样用于分布式redis中的集群和哨兵模式，功能体现是即使出现部分节点故障，网络延时等情况，也不影响各节点，提高系统整体可用性
系统节点分为：
leader领导者：负责处理所有客户端请求，并向follower同步请求日志，当日志同步到大部分节点后，通知follower提交日志
follower跟随者：不会发送任何请求，接收并持久化leader同步的日志，当leader出现故障时，主动推荐自己为candidate
candidate备选者：leader选举中的临时角色，向其他节点发送请求投票信息，如果获得大多数选票，则晋升为leader
