这是我参与「第五届青训营」伴学笔记创作活动的第4天
分布式概述
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。
可以分为分布式计算、分布式存储、分布式数据库等。
具有去中心化、低成本、高弹性、资源共享、高可靠性等优势。
使用难点：理清规模、负载，一致性要求等；明确稳定性要求，制定好技术方案
学习重点：掌握分布式理论；了解一致性协议
常见分布式系统
分布式存储：Google File System，Ceph，Hadoop HDFS，Zookeeper
分布式数据库：Google Spanner，TiDB，HBase，MongoDB
分布式计算：Hadoop，Spark，YARN
系统模型
理论基础
CAP理论
C：一致性，指数据在多个副本之间能够保持一致的特性
A：可用性，指系统提供服务一直处于可用状态，每次请求都能获取最新数据
P：分区容错性，除非整个网络环境发生故障，否则分布式系统都能对外提供一致性和可用性
ACID理论
原子性（A）：事务包含所有的操作要么全部成功，要么全部回滚
一致性（C）：事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态
隔离性（I）：并发事务不互相干扰
持久性（D）：事务一旦提交，对数据库的改变是永久性的
BASE理论
Basically Available
Soft state：允许系统数据存在中间状态
Eventually consistent
分布式事务
二阶段提交
三阶段提交
将两阶段提交中的Prepare阶段，拆分成CanCommit和PreCommit机制 还引入超时机制。
MVCC
共识协议
Quorum NWR模型
N：有多少份备份数据
W：一次成功更新至少有w份数据写入成功
R：一次成功读数据操作至少有R份数据成功读取
