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小明的公司又3个系统系统A系统B和系统C这三个系统所做的业务不同被部署在3个独立的机器上运行他们之间互相调用当然是跨域网络的通力合作完成公司的业务流程。 将不同的业务分部在不同的地方就构成了一个分布式的系统现在问题来了系统A是整个分布式系统的脸面用户直接访问用户访问量大的时候要么是速度巨慢要么直接挂掉怎么办
由于系统A只有一份所以会引起单点失败。。。 2、集群Cluster
小明的公司不差钱就多买几台机器吧 小明把系统A一下子部署了好几份例如下图的3个服务器每一份都是系统A的一个实例对外提供同样的服务这样就不怕其中一个坏掉了还有另外两个呢。
这三个服务器的系统就组成了一个集群。 可是对用户来说一下子出现这么多系统A每个系统的IP地址都不一样到底访问哪一个呢
如果所有人都访问服务器1.1那服务器1.1会被累死剩下两个闲死成了浪费钱的摆设 3、负载均衡Load Balancer
小明要尽可能的让3个机器上的系统A工作均衡一些比如有3万个请求那就让3个服务器各处理1万个理想情况这叫负载均衡
很明显这个负载均衡的工作最好独立出来放到独立的服务器上例如nginx 后来小明发现这个负载均衡的服务器虽然工作内容简单就是拿到请求分发请求但是它还是有可能挂掉单点失败还是会出现。 没办法只好把负载均衡也搞成一个集群bug和系统A的集群有两点不同
1.这个新的集群中虽然有两个机器但是我们可以用某种办法让这个机器对外只提供一个IP地址也就是用户看到的好像只有一个机器。
2.同一时刻我们只让一个负载均衡的机器工作另外一个原地待命如果工作的那个拐到了待命的那个就顶上去。 4、弹性(伸缩性)
如果3个系统A的实例还是满足不了大量请求例如双十一可以申请增加服务器双十一过后新增的服务器闲置成了摆设于是小明决定尝试云计算在云端可以轻松的创建删除虚拟的服务器那样就可以轻松的随着用户的请求动态的增减服务器了。 5、失效转移
上面的系统看起来很美好但是做了一个不切实际的假设
所有的服务都是无状态的换句话说假设用户的两次请求直接是没有关联的。但是现实是大部分服务都是有状态的例如购物车。用户访问系统在服务器上创建了一个购物车并向其中加了几个商品然后服务器1.1挂掉了用户后续访问就找不到服务器1.1了这时候就要做失效转移让另外几个服务器去接管去处理用户的请求。可是问题来了在服务器1.2,1.3上有用户的购物车吗如果没有用户就会抱怨我刚创建的购物车哪里去了还有更严重的假设用户登录过得信息保存到了该服务器1.1上登录的用户登录过的信息保存到了该服务器的session中现在这个服务器挂了用的session就不见了会把用户踢到了登录界面让用户再次登录处理不好状态的问题集群的威力就大打折扣无法完成真正的失效转移甚至无法使用。
怎么办、一种办法是把状态信息在集群的各个服务器之间复制让集群的各个服务器达成一致谁来干这个事情只能像WebspherWeblogic这样的应用服务器了。还有一种办法 就是把状态信息几种存储在一个地方让集群服务器的各个服务器都能访问到小明听说Redis不错那就用Redis来保存吧例如一般把session存到redis里面 认识分布式架构
认识分布式架构 随着计算机系统规模变得越来越大将所有的业务单元集中部署在一个或若干个大型机上的体系结构已经越来越不能满足当今计算机系统尤其是大型互联网系统的快速发展各种灵活多变的系统架构模型层出不穷。分布式的处理方式越来越受到业界的青睐——计算机系统正在经历一场前所未有的从集中式向分布式架构的变革。
集中式与分布式
集中式系统
所谓的集中式系统就是指由一台或多台主计算机组成中心节点数据集中存储于这个中心节点中并且整个系统的所有业务单元都集中部署在这个中心节点上系统的所有功能均由其集中处理。
集中式系统的最大的特点就是部署结构非常简单底层一般采用从IBM、HP等厂商购买到的昂贵的大型主机。因此无需考虑如何对服务进行多节点的部署也就不用考虑各节点之间的分布式协作问题。但是由于采用单机部署很可能带来系统大而复杂、难于维护、发生单点故障单个点发生故障的时候会波及到整个系统或者网络从而导致整个系统或者网络的瘫痪、扩展性差等问题。
分布式系统
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。简单来说就是一群独立计算机集合共同对外提供服务但是对于系统的用户来说就像是一台计算机在提供服务一样。分布式意味着可以采用更多的普通计算机相对于昂贵的大型机组成分布式集群对外提供服务。计算机越多CPU、内存、存储资源等也就越多能够处理的并发访问量也就越大。
从分布式系统的概念中我们知道各个主机之间通信和协调主要通过网络进行所以分布式系统中的计算机在空间上几乎没有任何限制这些计算机可能被放在不同的机柜上也可能被部署在不同的机房中还可能在不同的城市中对于大型的网站甚至可能分布在不同的国家和地区。但是无论空间上如何分布一个标准的分布式系统应该具有以下几个主要特征
主要特征
分布性
分布式系统中的多台计算机之间在空间位置上可以随意分布同时机器的分布情况也会随时变动。
对等性
分布式系统中的计算机没有主从之分即没有控制整个系统的主机也没有被控制的从机组成分布式系统的所有计算机节点都是对等的。副本Replica是分布式系统最常见的概念之一指的是分布式系统对数据和服务提供的一种冗余方式。在常见的分布式系统中为了对外提供高可用的服务我们往往会对数据和服务进行副本处理。数据副本是指在不同节点上持久化同一份数据当某一个节点上存储的数据丢失时可以从副本上读取该数据这是解决分布式系统数据丢失问题最为有效的手段。另一类副本是服务副本指多个节点提供同样的服务每个节点都有能力接收来自外部的请求并进行相应的处理。
并发性
在一个计算机网络中程序运行过程的并发性操作是非常常见的行为。例如同一个分布式系统中的多个节点可能会并发地操作一些共享的资源如何准确并高效地协调分布式并发操作也成为了分布式系统架构与设计中最大的挑战之一。
缺乏全局时钟
在分布式系统中很难定义两个事件究竟谁先谁后原因就是因为分布式系统缺乏一个全局的时钟序列控制。
故障总是会发生
组成分布式系统的所有计算机都有可能发生任何形式的故障。除非需求指标允许在系统设计时不能放过任何异常情况。
分布式系统面临的问题
通信异常
分布式系统需要在各个节点之间进行网络通信因此网络通信都会伴随着网络不可用的风险或是系统不可用都会导致最终分布式系统无法顺利完成一次网络通信。另外即使分布式系统各节点之间的网络通信能够正常进行其延时也会远大于单机操作会影响消息的收发的过程因此消息丢失和消息延迟变得非常普遍。
网络分区
当网络由于发生异常情况导致分布式系统中部分节点之间的网络延时不断增大最终导致组成分布式系统的所有节点中只有部分节点之间能够进行正常通信而另一些节点则不能——我们将这个现象称为网络分区就是俗称的“脑裂”。当网络分区出现时分布式系统会出现局部小集群在极端情况下这些局部小集群会独立完成原本需要整个分布式才能完成的功能这就对分布式一致性提出类非常大的挑战。
三态
分布式系统的每一次请求与响应存在特有的“三态”概念即成功、失败与超时。当出现超时现象时网络通信的发起方是无法确定当前请求是否被成功处理的。
节点故障
节点故障则是分布式环境下另一个比较常见的问题指的是组成分布式系统的服务器节点出现的宕机或“僵死”现象。 分布式理论(一) - CAP定理
前言 CAP原则又称CAP定理指的是在一个分布式系统中Consistency一致性、 Availability可用性、Partition tolerance分区容错性这三个基本需求最多只能同时满足其中的2个。 1.CAP原则简介
Consistency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 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取到非错的响应不保证获取的数据为最新数据 Partition tolerance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
什么是分区
在分布式系统中不同的节点分布在不同的子网络中由于一些特殊的原因这些子节点之间出现了网络不通的状态但他们的内部子网络是正常的。从而导致了整个系统的环境被切分成了若干个孤立的区域这就是分区。 2.CAP原则权衡
通过CAP理论我们知道无法同时满足一致性、可用性和分区容错性这三个特性那要舍弃哪个呢
3.1. CA without P 如果不要求P不允许分区则C强一致性和A可用性是可以保证的。但其实分区不是你想不想的问题而是始终会存在因此CA的系统更多的是允许分区后各子系统依然保持CA。
3.2. CP without A 如果不要求A可用相当于每个请求都需要在Server之间强一致而P分区会导致同步时间无限延长如此CP也是可以保证的。很多传统的数据库分布式事务都属于这种模式。
3.3. AP wihtout C 要高可用并允许分区则需放弃一致性。一旦分区发生节点之间可能会失去联系为了高可用每个节点只能用本地数据提供服务而这样会导致全局数据的不一致性。现在众多的NoSQL都属于此类。
3.小结
对于多数大型互联网应用的场景主机众多、部署分散。而且现在的集群规模越来越大所以节点故障、网络故障是常态。这种应用一般要保证服务可用性达到N个9即保证P和A只有舍弃C退而求其次保证最终一致性。虽然某些地方会影响客户体验但没达到造成用户流程的严重程度。
对于涉及到钱财这样不能有一丝让步的场景C必须保证。网络发生故障宁可停止服务这是保证CA舍弃P。貌似这几年国内银行业发生了不下10起事故但影响面不大报到也不多广大群众知道的少。还有一种是保证CP舍弃A例如网络故障时只读不写。
孰优孰劣没有定论只能根据场景定夺适合的才是最好的。 分布式理论(二) - BASE理论
前言 BASE理论是由eBay架构师提出的。BASE是对CAP中一致性和可用性权衡的结果其来源于对大规模互联网分布式系统实践的总结是基于CAP定律逐步演化而来。其核心思想是即使无法做到强一致性但每个应用都可以根据自身业务特点用适当的方式来使系统达到最终一致性。
正文 CAP的3选2伪命题 实际上不是为了P分区容错性必须在C一致性和A可用性之间任选其一。分区的情况很少出现CAP在大多时间能够同时满足C和A。
对于分区存在或者探知其影响的情况下需要提供一种预备策略做出处理
探知分区的发生 进入显示的分区模式限制某些操作 启动恢复过程恢复数据一致性补偿分区发生期间的错误。 BASE理论简介 BASE理论是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。
其核心思想是
既是无法做到强一致性Strong consistency但每个应用都可以根据自身的业务特点采用适当的方式来使系统达到最终一致性Eventual consistency。 BASE理论的内容 基本可用Basically Available 软状态Soft State 最终一致性Eventually Consistent 下面展开讨论
3.1. 基本可用 什么是基本可用呢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
响应时间上的损失正常情况下的搜索引擎0.5秒即返回给用户结果而基本可用的搜索引擎可以在2秒作用返回结果。
功能上的损失在一个电商网站上正常情况下用户可以顺利完成每一笔订单。但是到了大促期间为了保护购物系统的稳定性部分消费者可能会被引导到一个降级页面。
3.2. 软状态 什么是软状态呢相对于原子性而言要求多个节点的数据副本都是一致的这是一种“硬状态”。
软状态指的是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。
3.3. 最终一致性 上面说软状态然后不可能一直是软状态必须有个时间期限。在期限过后应当保证所有副本保持数据一致性从而达到数据的最终一致性。这个时间期限取决于网络延时、系统负载、数据复制方案设计等等因素。
而在实际工程实践中最终一致性分为5种
3.3.1. 因果一致性Causal consistency
因果一致性指的是如果节点A在更新完某个数据后通知了节点B那么节点B之后对该数据的访问和修改都是基于A更新后的值。于此同时和节点A无因果关系的节点C的数据访问则没有这样的限制。
3.3.2. 读己之所写Read your writes
读己之所写指的是节点A更新一个数据后它自身总是能访问到自身更新过的最新值而不会看到旧值。其实也算一种因果一致性。
3.3.3. 会话一致性Session consistency
会话一致性将对系统数据的访问过程框定在了一个会话当中系统能保证在同一个有效的会话中实现 “读己之所写” 的一致性也就是说执行更新操作之后客户端能够在同一个会话中始终读取到该数据项的最新值。
3.3.4. 单调读一致性Monotonic read consistency
单调读一致性指的是如果一个节点从系统中读取出一个数据项的某个值后那么系统对于该节点后续的任何数据访问都不应该返回更旧的值。
3.3.5. 单调写一致性Monotonic write consistency
单调写一致性指的是一个系统要能够保证来自同一个节点的写操作被顺序的执行。
在实际的实践中这5种系统往往会结合使用以构建一个具有最终一致性的分布式系统。
实际上不只是分布式系统使用最终一致性关系型数据库在某个功能上也是使用最终一致性的。比如备份数据库的复制过程是需要时间的这个复制过程中业务读取到的值就是旧的。当然最终还是达成了数据一致性。这也算是一个最终一致性的经典案例。
