这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 三 天

什么是分布式

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。其中包括分布式计算、分布式存储等。
分布式系统有很多优势，比如：去中心化、低成本、弹性、资源共享、可靠性高等等，当然也有一些挑战：普遍的节点故障、不可靠的网络、异构的机器与硬件环境、安全问题。

常见的分布式系统

分布式存储	分布式数据库	分布式计算
Google File System, Ceph, Hadoop HDFS, Zookeeper	Google Spanner, TiDB, HBase, MongoDB	Hadoop, Spark, YARN

故障模型

Byzantine failure: 节点可以任意篡改发送给其他节点的数据。
Authentication detectable byzantine failure: Byzantine failure的特例；节点可以篡改数据，但不能伪造其他节点的数据。
Performance failure: 节点未在特定时间段内收到数据，即时间太早或太晚。
Omission failure: 节点收到数据的时间无限晚，即收不到数据。
Crash failure: 在Omission failure的基础上，增加了节点停止响应的假设，也即持续性地Omission failure。
Fail-stop failure: 在Crash failure的基础上增加了错误可检测的假设。

CAP理论

CAP理论往往运用于数据库领域，同样可以适用于分布式存储方向，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：放弃一致性（这里说的一致性是强一致性），追求分区容错性和可用性，例如一些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，例如与钱财安全相关的系统。

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的所有操作要么全部执行，要么全部不执行。数据库事务拥有四个特性ACID，即分别原子性、一致性、隔离性、和持久性。

BASE理论

Base理论是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，其来源于大型互联网分布式实践的总结，是基于CAP理论逐步演化而来的。其核心思想是：Basically Available：假设系统，出现了不可预知的故障，但还是能用，相比较正常的系统而言：响应时间上的损失，或者功能上的损失。Soft state：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，即允许系统在多个不同节点的数据副本存在数据延时。Eventually consistent：系统能够保证在没有其他新的更新操作的情况下，数据最终一定能够达到一致的状态，因此所有客户端对系统的数据访问最终都能够获取到最新的值。