这是我参与「第五届青训营 」笔记创作活动的第8天

「分布式理论 - 现代架构基石」

分布式概述

分布式计算、分布式存储、分布式数据库

分布式存在的挑战

1.普遍的节点故障

2.不可靠的网络

3.异构的机器与硬件环境

4.安全

学习者视角：

1.后端开发的必备技能

2.帮助理解后台服务器之间协作的机理

HOW:

掌握分布式理论

了解一致性协议

常见的分布式系统

系统模型

故障模型

拜占庭故障（即第一个故障）一般最难处理，所以实际生活中，我们会对数据进行加密来去防篡改

拜占庭将军问题

共识和一致性

理论基础

CAP理论

在实际中，我们不可能同时满足CAP

所以就产生了CA\AP\CP三种

ACID理论

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所有的操作要么全部执行，要么全部不执行

事务具有四个特性：

原子性、一致性、隔离性、持久性

分布式事务

分布式事务往往采用两阶段提交的方式

有三个假设

MVCC

悲观锁和乐观锁

乐观锁，它是一种相对悲观锁而言的，非常乐观的机制，这个乐观锁机制会假设数据一般情况下不会造成冲突，所以数据已经在进行提交更新的时候，乐观锁才会正式对数据的冲突与否进行检测，如果发现冲突，就会返回给用户错误的信息，让用户自己决定如何去做。

乐观锁相信事务之间数据竞争概率是比较小的，因此它会尽可能的直接做下去，一直到提交的时候才去锁定，所以不会产生任何锁和死锁

比较

1、乐观锁并未真正加锁（不是真正的锁），效率高。一旦锁的粒度掌握不好，更新失败的概率就会比较高，容易发生业务失败。 2、悲观锁依赖数据库锁，效率低。更新失败的概率比较低。 3、悲观锁阻塞事务，乐观锁回滚重试，它们各有优缺点，不要认为一种一定好于另一种。像乐观锁适用于写比较少的情况下，即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。但如果经常产生冲突，上层应用会不断的进行重试，这样反倒是降低了性能，所以这种情况下用悲观锁就比较合适。

MVCC是一种并发控制的方法，维持一个数据的多个版本使读写操作没有冲突，不会阻塞读和写

为每个修改保存一个版本，和事务的时间戳相关。可以提高并发性能