状态是什么
状态保存着程序一些数据或者上下文
无状态Stateless
无状态表示服务本身不存储任何数据和信息，但是可以借助外部存储数据（redis,mysql,session），但是会增加网络开销。在分布式架构上可以随意增加或删除节点，对系统不会造成影响。
有状态Stateful
和无状态的特点截然相反，数据本地化把数据和状态本地存储，减少延时，对数据密集型程序来说，速度更快。高可用和强一致符合CAP机制的A和C。
CAP机制
Consistency一致性：多个节点访问的数据是一致的 Availability可用性：即使节点挂掉了，系统仍然能对请求作出响应，不会返回错误或超时 Partition Tolerance分区容忍性：即使部分节点出现网络连接失败，系统依然能正常运行
这三个特性只能满足两个，无法同时满足三个
- CP(牺牲可用性)
- AP（牺牲一致性）
- CA（牺牲分区容忍）
CP保证节点数据一致，即使部分节点不可用，常用金融系统 AP保证系统可用，数据存在短时间不一致，常用社交网络 CA分布式系统中不现实
Sticky Session
有状态服务对于客户端的请求，必须保证落在同一个实例。
实现Sticy Session
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长连接会带来节点负载和数据不均问题，连接上了就不会断开。反向压力（当一个节点压力过大时，它会通过限流、排队、降级或拒绝部分请求的方式来减少负载，让请求流向其他负载较小的节点，而不是直接断开连接。）的做法会带来一些问题。 如果要变的均匀，用一个元数据索引映射后端服务实例和请求关系，用一个路由节点会根据元数据索引路由，元数据索引表会根据服务的压力重新映射。
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Gossop协议通过 Gossip 协议在各个节点之间同步元数据，可以使得节点的增加和减少变得更加容易，且能够帮助集群内部进行负载均衡和资源重新分配。
服务容错设计
在分布式系统下，我们已经在运行时进行多节点复制，避免挂掉，把数据持久化到硬盘，这个硬盘可以是挂载到本地硬盘的一个外部分布式的文件卷。当一个节点挂掉了以后，另外一台机器可以启动一个新的实例，把之前的文件系统挂载过来。在启动的过程中就装载好了大多数数据，那么从其他节点上同步少量的数据就可以快速恢复和提供服务。
