從Paxos到Zookeeper分散式一致性原理與實踐 讀書筆記之（一） 分散式架構
1.1 從集中式到分散式
1 集中式特點
結構簡單，無需考慮對多個節點的部署和節點之間的協作。
2 分散式特點
分不性：在時間可空間上隨意分佈，機器的分佈情況隨時變動
對等性：計算機之間沒有主從之分，所有計算機之間是對等的。副本是分散式系統對資料和服務提供的一種冗餘手段。
資料副本，是指在不同的節點上持久化同一份資料，只是解決分散式系統資料丟失的最有效手段。
服務副本，多個節點提供同樣的服務，每個節點有能力接受外部的請求並進行處理。
併發性
缺乏全域性時鐘：很難定義兩個事件的順序誰先誰後，原因是缺乏全域性時鐘序列控制。
故障總是會發生：組成分散式系統的所有計算機隨時可能發生各種形式的故障。
3 分散式環境各種問題
通訊異常
網路分割槽：當網路發生異常，系統中部分節點之間網路延時不斷增大，最終導致只有部分節點能夠通訊，另一些節點不能。這一現象叫網路分割槽，或者“腦裂”。
三態：失敗、成功與超時。
節點故障：組成分散式系統的節點宕機或者“殭屍”，每個節點都會發生，每天都在發生。
1.2從ACID到CAP/BASE
1 ACID
原子性
全部成功執行
全部不執行
一致性
隔離性
未授權讀取
授權讀取
可重複讀：事務處理過程中，多次讀取資料是一致的。
序列化：所有事務被序列執行，是最嚴重的事務隔離級別。
| 隔離級別 | 髒讀（Dirty Read） | 不可重複讀（NonRepeatable Read） | 幻讀（Phantom Read） |
|---|---|---|---|
| 未授權讀取 （Read uncommitted） |
可能 | 可能 | 可能 |
| 授權讀取（Read committed） |
不可能 | 可能 | 可能 |
| 可重複讀（Repeatable read） |
不可能 | 不可能 | 可能 |
| 序列化（Serializable ） | 不可能 | 不可能 | 不可能 |
級別越高，資料越安全，但效能越低。（不可重複讀針對的是讀取過程中其他執行緒對資料 update或delete,幻讀針對insert進去符合條件的資料。）
永續性：指一個事務提交，它對資料的修改是永久性的。
2 分散式事務
3 CAP和BASE理論
CAP:一個分散式系統不可能同時滿足一致性、可用性、分割槽容錯性，這三基本要求最多隻能滿足其中的兩個。
一致性：在多個副本中的資料是否能保持一致。
可用性：指系統提供的服務是否一致可用，對使用者的請求是否能在有限的時間內返回結果。
分割槽容錯性：在遇到任何網路故障的時候，仍然滿足一致性和可用性的服務。
對一個分散式系統而言，分割槽容錯性是一個最基本的要求。
Base理論：面向的是大型高可用可擴充套件的分散式系統，和傳統事務的ACID不一樣，它完全不同於ACID的強一致性模型，而是提出通過犧牲強一致性來獲取資料在一段時間內是不一致的，但最終達到一致狀態。
基本可用：分散式系統出現不可預知故障時，允許損失部分可用性。
響應時間上的損失
功能上的損失
弱狀態：允許不同副本資料同步時候的傳輸延時。
最終一致性：指系統中所有的副本，在經過一段時間的同步之後，最終能夠達到一個一致的狀態。