分布式理论与实践

分布式系统的引入带来一个明显的问题是如何实现数据的一致性，以及分布式集群整体可用性。

• 微服务架构中，由于遵循数据存储隔离(Data Storage Segregation, DSS) 原则，当某个业务贯穿多个微服务时，这些微服务的数据分属不同的数据库，彼此的微事务也是独立的。这种情况需要解决的问题是如何实现业务层面的大事务。
• 其次为了提高系统的可用性，以及容错性，数据服务通常采用数据副本（分布式集群）的形式，但在实际的环境中，必然面临网络不可靠、节点故障等问题，这种情况要解决的问题是如何保障集群服务的一致性和高可用。

对于如何构建一个兼顾可用性和一致性的分布式系统，也成了业内一直探索的难题，出现了诸如 CAP、BASE 这样的经典分布式理论。 对于解决分布式事务也出现了 传统两阶段提交（2PC）、补偿机制的 TCC、Saga 等模式以及一系列的共识算法 Paxos、ZAB、Raft 等。

这些分布式理论、算法不仅应用于区块链、后端开发等领域，在常见的中间件开发也能见到它们的身影，因此了解它们，知道它们的优缺点，才能设计出更加适合自己业务场景的系统架构。

5.1 BASE 理论及应用

BASE 是 Basically Available(基本可用)、Soft State（软状态）和 Eventually Consistent（最终一致性）三个短语的缩写。

BASE 理论是分布式系统中一致性和可用性权衡的结果，其核心思想是在某些场景中，无需做到强一致性，以保证系统的可用性，同时业务系统可采用适当的方式使数据达到最终一致性。

BASE 理论的三个方面：

• 基本可用: 是指分布式系统出现不可预知的故障时，允许损失系统部分特性来换取系统可用性。损失系统部分特性通常包括两个方面：响应时间的损失和功能降级。

  • 响应时间的损失：当部分节点宕机时，在请求增加响应时间的基础上返回客户端正常的结果，而不是停止服务。
  • 功能降级：当处于流量高峰时，一部分用户请求会返回降级的数据，而不会真正请求后端的核心数据，以保证后端系统大部分用户访问的可用性。

• 软状态：是指允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态的存在不影响整体系统的可用性。即允许系统在不同节点的数据副本之间进行数据同步时存在延时。对比 ACID 中的原子性，事务结束之后不会存在残留的中间状态，而 BASE 理论的软状态则允许事务出现中间状态。譬如，节点之间的投票协商和多副本之间的数据同步都需要进行网络交互，交互过程中的状态及即是软状态的一种体现。

• 最终一致性：强调系统中所有的数据副本，在经过一段时间同步后，最终能够达到一个一致的状态。BASE 理论允许事务出现中间状态，但经过一定的时间后，要求事务结束，所有的操作要么全部成功、要么全部失败。

BASE 理论应用

BASE 理论应用与多个微服务之间的调用。微服务的架构中，一个用户的请求往往需要多个服务配合才能完成，对于一个强一致性系统的可用性，都是所依赖服务可用性的乘积，例如，在一个事物中，涉及三个服务的操作，假设每个服务的可用性为 99.9%，则整个事务的可用性为 99.9% * 99.9% * 99.9% ≈ 99.7%。

现代的应用架构中，通常由几十甚至几百个微服务组成，对于如何提高整体系统的可用性，可用 BASE 理论进行指导，在允许存在软状态的基础上，我们只需要保证整个事务的基本可用性和最终一致性即可，并不需要保证实时一致性，保障性的设计，通常采用异步补偿机制。

例如，在一个电商系统中，下单需要三个服务支持。

• 访问支付服务，通知银行扣款
• 访问库存服务，扣除购买商品的库存
• 访问积分服务，为用户增加积分。

如果采用异步补偿机制，则需要明确哪些操作属于非关键操作，如果非关键操作失败，允许业务流程继续执行，然后再异步补偿非关键操作，以此降低非关键操作失败对整个事务的影响。

在上述电商案例中，我们可以将积分服务定义为非关键操作，非关键操作失败后，可以通过定时任务或者消息队列在下单完成后再给用户增加积分。而支付以及库存操作为关键操作，当其中任意一个发生故障时，我们都需要回滚本次事务。

采用异步补偿机制需要注意以下几点：
- 每个补偿操作都应该设置重试机制，且需要实现幂等。
- 整个事务应由工作流驱动，记录每个分支操作的处理结果。
- 对于所有分支事务，都需要提供回滚事务的接口。

5.2 CAP 定理

首先，CAP 是学术描述性的理论，它并不解决工程问题。在设计分布式系统架构中，通常基于 CAP 理论，并结合业务特点进行设计指导，通过适当取舍最大限度提升整体架构可用性。

CAP 是在 ACID 的一致性（Consistency，简写 C），BASE 的可用性（Availability，简写 A）两者基础上扩展出了一个新的维度：即分区容错性（Partition tolerance，简写 P），以此组成 CAP 定理。

CAP 定理的核心思想是：一个分布式系统其一致性（C）、可用性（A）和分区容错性（P），最多只能同时满足其中两项。

1. CAP 定理描述

• 一致性：被形容为原子性和串行化，每个读写操作都像是一个原子操作，并且像全局排好序一样，后面的读操作一定能读到前面的写操作。这意味着在分布式系统中执行一个操作就像在单节点执行一样。

• 可用性：是指系统提供的服务必须还一直处于可用的状态，对于用户的每一个操作请求总是能够在有限的时间内返回结果。这里需要注意“有限时间内”和“返回结果”。如果时间处理的延时以及结果匹配性存在异常，那么我们认为系统是不可用的。

• 分区容错性：分布式的存储系统会有很多的节点，这些节点都是通过网络进行通信。而网络是不可靠的，当节点和节点之间的通信出现了问题，此时，就称当前的分布式存储系统出现了分区。分区容错性约束了一个分布式系统需要具有如下特征：分布式系统在遇到任何网络分区故障时，仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务，除非整个网络环境发生故障。

2. CAP 定理的应用

CAP 的指导作用是在架构设计中，不要浪费精力去设计一个满足一致性、可用性、分区容错性三者完美的系统，而是根据自己业务的特点就行取舍。值得注意的是，CAP 中的一致性和可用性表现为强一致性和完全(100%)可用性。

对于一个分布式系统而言，因为网络必然会出现异常情况，一旦发生分区错误，整个分布式系统就完全无法使用，分区容错性也就成了必然要面对和解决的问题，因此系统架构师往往需要把精力花在如何根据业务特点在 C(一致性)和 A（可用性）之间寻求平衡。

而根据一致性和可用性的选择不同，开源的分布式系统往往又被分为 CP 系统和 AP 系统。例如 CP 系统 Zookeeper，任何时刻对 ZooKeeper 的访问请求保证能得到一致的数据结果，而另外的 AP 系统 Eureka，则保证 A，当分区发生故障时，保证可用性但无法保证数据一致性。

5.3 事务处理特性 ACID

事务处理几乎是每一个信息系统中都会涉及到的问题，它存在的意义就是保证系统中不同数据间不会产生矛盾，数据修改后的结果是我们期望的，也就是保证数据状态的一致性（Consistency）。

想要达成数据状态的一致性，需要三个方面的努力：

• 原子性（Atomic）：在一组操作中，要么全部操作执行成功，要么全部执行失败，不存在中间数据，也不存在部分操作成功部分操作失败的情况。在执行事务的过程中，如果某一个操作失败，那么整个事务都将回滚（Rollback），恢复至事务开始的状态。
• 隔离性（Isolation）：多个事务在执行期间，事务与事务之间互不影响。
• 持久性（Durability）：事务执行成功后，所有的操作都是永久的，哪怕服务器发生故障。

这也就是事务中 ACID 的概念，A I D 是手段，C（Consistency） 是三者协作的目标。