本文共 1938 字，大约阅读时间需要 6 分钟。
- 分布式系统带来的问题
如果把分布式系统和平时的交通系统进行对比，哪怕再稳健的交通系统也会有交通事故，分布式系统也有很多需要攻克的问题，比如：通讯异常，网络分区，三态，节点故障等。
- 通信异常
通讯异常其实就是网络异常，网络系统本身是不可靠的，由于分布式系统需要通过网络进行数据传输，网络光纤，路由器等硬件难免出现问题。只要网络出现问题，也就会影响消息的发送与接受过程，因此数据消息的丢失或者延长就会变得非常普遍。
- 网络分区
网络分区，其实就是脑裂现象，本来有一个交通警察，来管理整个片区的交通情况，一切井然有序，突然出现了停电，或者出现地震等自然灾难，某些道路接受不到交通警察的指令，可能在这种情况下，会出现一个零时工，片警零时来指挥交通。
但注意，原来的交通警察其实还在，只是通讯系统中断了，这时候就会出现问题了，在同一个片区的道路上有不同人在指挥，这样必然引擎交通的阻塞混乱。
这种由于种种问题导致同一个区域（分布式集群）有两个相互冲突的负责人的时候就会出现这种精神分裂的情况，在这里称为脑裂，也叫网络分区。
- 三态
三态是什么？三态其实就是成功，与失败以外的第三种状态，当然，肯定不叫变态，而叫超时态。
在一个jvm中，应用程序调用一个方法函数后会得到一个明确的相应，要么成功，要么失败，而在分布式系统中，虽然绝大多数情况下能够接受到成功或者失败的相应，但一旦网络出现异常，就非常有可能出现超时，当出现这样的超时现象，网络通讯的发起方，是无法确定请求是否成功处理的。
- 节点故障
这个其实前面已经说过了，节点故障在分布式系统下是比较常见的问题，指的是组成服务器集群的节点会出现的宕机或“僵死”的现象，这种现象经常会发生。
- CAP理论
CAP三个字母分别代表：
C - Consistent ，一致性A - Availability ，可用性P - Partition tolerance ，分区容错性分布式系统之所以叫分布式，是因为提供服务的各个节点分布在不同机器上，相互之间通过网络交互。那么必然存在网络故障断开的风险，这个网络断开的专业场景成为网络分区。
前面花费了很大的篇幅来了解分布式的特点以及会碰到很多会让人头疼的问题，这些问题肯定会有一定的理论思想来解决问题的。
接下来花点时间来谈谈这些理论，其中CAP和BASE理论是基础，也是面试的时候经常会问到的
首先看下CAP，CAP其实就是一致性，可用性，分区容错性这三个词的缩写
- 一致性
一致性是事务ACID的一个特性【原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）】，学习数据库优化的时候deer老师讲过。
这里讲的一致性其实大同小异，只是现在考虑的是分布式环境中，还是不单一的数据库。
在分布式系统中，一致性是数据在多个副本之间是否能够保证一致的特性，这里说的一致性和前面说的对等性其实差不多。如果能够在分布式系统中针对某一个数据项的变更成功执行后，所有用户都可以马上读取到最新的值，那么这样的系统就被认为具有【强一致性】。
- 可用性
可用性指系统提供服务必须一直处于可用状态，对于用户的操作请求总是能够在有限的时间内访问结果。
这里的重点是【有限的时间】和【返回结果】
为了做到有限的时间需要用到缓存，需要用到负载，这个时候服务器增加的节点是为性能考虑；
为了返回结果，需要考虑服务器主备，当主节点出现问题的时候需要备份的节点能最快的顶替上来，千万不能出现OutOfMemory或者其他500，404错误，否则这样的系统我们会认为是不可用的。
- 分区容错性
分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够对外提供满足一致性和可用性的服务，除非是整个网络环境都发生了故障。
不能出现脑裂的情况
- 具体描述
来看下CAP理论具体描述：
一个分布式系统不可能同时满足一致性、可用性和分区容错性这三个基本需求，最多只能同时满足其中的两项
TIPS：不可能把所有应用全部放到一个节点上，因此架构师的精力往往就花在怎么样根据业务场景在A和C直接寻求平衡；
- 哪些常见需要用到ZK（why）
数据发布订阅
负载均衡
命名服务
Master选举
集群管理
配置管理
分布式队列
分布式锁
2.zk的目的
- 简单的数据结构：共享的树形结构，类似文件系统，存储于内存；
- 可以构建集群：避免单点故障，3-5台机器就可以组成集群，超过半数正常工作就能对外提供服务；
- 顺序访问：对于每个读请求，zk会分配一个全局唯一的递增编号，利用这个特性可以实现高级协调服务；
- 高性能：基于内存操作，服务于非事务请求，适用于读操作为主的业务场景。3台zk集群能达到13w QPS
转载地址：http://plwad.baihongyu.com/