这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 5 天
今天学习分布式理论，本次大项目也想将各种微服务进行分布式部署的实践。
分布式理论--现代架构基石
分布式系统是计算机程序的集合，利用跨多个独立计算节点的计算资源来实现共同的目标，分为：分布式计算（Hadoop、Spark、YARN）、分布式存储（GFS、Ceph、Hadoop HDFS、Zookeeper）、分布式数据库（Google Spanner、TiDB、HBase、MongoDB）等。
学习者视角目的：
1、后端开发必备技能。2、帮助理解后台服务器之间协作的机理。3、掌握分布式理论。2、了解一致性协议。
故障模型
讲解了故障模型。
拜占庭将军问题引出TCP三次握手和共识一致性问题
Eventually consistent（最终一致性）：当C写入完成后，A和B最终能读到一致的数据。
Linearizability（线性一致性）：将版本更新的x=1后，即使将信息同步给其他客户端。
CAP理论：
- C（Consistence):一致性，指数据在多个副本之间能够保持一致的特性（严格的一致性）
- A（Availability):可用性，指系统提供的服务必须一直处于可用的状态，每次请求都能获得到非错的响应--但是不保证获取的数据为最新数据。
- P（Network Partitioning）：分区容错性，分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务，除非整个网络环境都发生了故障。 CAP理论只能三选二。
- CA：放弃分区容错性，加强一致性和可用性，其实就是传统的单机数据库的选择。
- AP：放弃强一致性，注重用户体验的系统。
- CP：放弃可用性，追求一致性和分区容错性，与钱财安全相关的系统。
中场总结：
后续还有ACID理论和BASE理论，下一笔记再做阐述。这些理论都是较为经典的，也是经实践检验的。
