分布式系统特点

分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统。

• 分布性
• 对等性
  没有主从之分
• 并发性
• 缺乏全局时钟
• 故障总是会发生

分布式环境的各种问题

• 通信异常
  消息丢失和消息延迟
• 网络分区
• 三态
  成功、失败、超时。分布式环境中，网络异常可能会造成超时，接收方收到之前消息丢失；接收方的回复传输过程中丢失。
• 节点故障

分布式一致性问题

分布式系统一般会对一份数据进行多份备份，这样做的原因有：

• 高可用，解决单点故障引起的不可用
• 读高性能，多份副本可以同时提供读服务
  但是引入数据复制机制后，就可能会出现数据不一致的情况。

CAP理论

• 一致性C
  无论访问哪个节点，得到都是一致的数据，但是有些情况下可能无法返回
• 可用性A
  在有限的时间内返回结果，但是不保证数据是一致的
• 分区容错性P
  当节点间出现任意数量的消息丢失或高延迟的时候，系统仍然可以继续提供服务。

一个分布式系统无法同时满足这三个需求。只要有网络交互就一定会有延迟和数据丢失，而这种状况我们必须接受，还必须保证系统不能挂掉。所以分区容错性（P）是前提，是必须要保证的。

• 当选择了一致性（C）的时候，如果因为消息丢失、延迟过高发生了网络分区，那么这个时候，当集群节点接收到来自客户端的写请求时，因为无法保证所有节点都是最新信息，所以系统将返回写失败错误，也就是说集群拒绝新数据写入。
• 当选择了可用性（A）的时候，系统将始终处理客户端的查询，返回特定信息，如果发生了网络分区，一些节点将无法返回最新的特定信息，它们将返回自己当前的相对新的信息。
  只有当发生分区故障的时候，也就是说需要 P 时，才会在 C 和 A 之间做出选择。而且如果各节点数据不一致，影响到了系统运行或业务运行（也就是说会有负面的影响），推荐选择 C，否则选 A。

事务

传统事务ACID

原子性、一致性、隔离性、持久性

分布式事务BASE

分布式系统无法实现一套严格满足ACID特性的分布式事务。为了构建一个兼顾可用性、一致性的分布式系统，提出了BASE理论。其核心思想是即使无法做到强一致性，每个系统可以根据自己的业务特点，采用适当方式使系统达到最终一致性。牺牲强一致性，换取可用性。

• BA基本可用
  响应比较慢或者功能降级
• S弱状态
  允许数据中间状态的存在，即允许数据同步存在延时
• E最终一致性
  因果一致性、读己之所写、会话一致性、单调读一致性、单调写一致性