這篇文章主要介紹“Java分布式架構(gòu)原理是什么”的相關(guān)知識(shí)，小編通過實(shí)際案例向大家展示操作過程，操作方法簡單快捷，實(shí)用性強(qiáng)，希望這篇“Java分布式架構(gòu)原理是什么”文章能幫助大家解決問題。

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1. 分布式術(shù)語

1.1. 異常

服務(wù)器宕機(jī)

內(nèi)存錯(cuò)誤、服務(wù)器停電等都會(huì)導(dǎo)致服務(wù)器宕機(jī)，此時(shí)節(jié)點(diǎn)無法正常工作，稱為不可用。

服務(wù)器宕機(jī)會(huì)導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)失去所有內(nèi)存信息，因此需要將內(nèi)存信息保存到持久化介質(zhì)上。

網(wǎng)絡(luò)異常

有一種特殊的網(wǎng)絡(luò)異常稱為——網(wǎng)絡(luò)分區(qū) ，即集群的所有節(jié)點(diǎn)被劃分為多個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域內(nèi)部可以通信，但是區(qū)域之間無法通信。

磁盤故障

磁盤故障是一種發(fā)生概率很高的異常。

使用冗余機(jī)制，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到多臺(tái)服務(wù)器。

1.2. 超時(shí)

在分布式系統(tǒng)中，一個(gè)請求除了成功和失敗兩種狀態(tài)，還存在著超時(shí)狀態(tài)。

可以將服務(wù)器的操作設(shè)計(jì)為具有 冪等性 ，即執(zhí)行多次的結(jié)果與執(zhí)行一次的結(jié)果相同。如果使用這種方式，當(dāng)出現(xiàn)超時(shí)的時(shí)候，可以不斷地重新請求直到成功。

1.3. 衡量指標(biāo)

性能

常見的性能指標(biāo)有：吞吐量、響應(yīng)時(shí)間。

其中，吞吐量指系統(tǒng)在某一段時(shí)間可以處理的請求總數(shù)，通常為每秒的讀操作數(shù)或者寫操作數(shù)；響應(yīng)時(shí)間指從某個(gè)請求發(fā)出到接收到返回結(jié)果消耗的時(shí)間。

這兩個(gè)指標(biāo)往往是矛盾的，追求高吞吐的系統(tǒng)，往往很難做到低響應(yīng)時(shí)間，解釋如下：

• 在無并發(fā)的系統(tǒng)中，吞吐量為響應(yīng)時(shí)間的倒數(shù)，例如響應(yīng)時(shí)間為 10 ms，那么吞吐量為 100 req/s，因此高吞吐也就意味著低響應(yīng)時(shí)間。

• 但是在并發(fā)的系統(tǒng)中，由于一個(gè)請求在調(diào)用 I/O 資源的時(shí)候，需要進(jìn)行等待。服務(wù)器端一般使用的是異步等待方式，即等待的請求被阻塞之后不需要一直占用 CPU 資源。這種方式能大大提高 CPU 資源的利用率，例如上面的例子中，單個(gè)請求在無并發(fā)的系統(tǒng)中響應(yīng)時(shí)間為 10 ms，如果在并發(fā)的系統(tǒng)中，那么吞吐量將大于 100 req/s。因此為了追求高吞吐量，通常會(huì)提高并發(fā)程度。但是并發(fā)程度的增加，會(huì)導(dǎo)致請求的平均響應(yīng)時(shí)間也增加，因?yàn)檎埱蟛荒荞R上被處理，需要和其它請求一起進(jìn)行并發(fā)處理，響應(yīng)時(shí)間自然就會(huì)增高。

可用性

可用性指系統(tǒng)在面對各種異常時(shí)可以提供正常服務(wù)的能力?？梢杂孟到y(tǒng)可用時(shí)間占總時(shí)間的比值來衡量，4 個(gè) 9 的可用性表示系統(tǒng) 99.99% 的時(shí)間是可用的。

一致性

可以從兩個(gè)角度理解一致性：從客戶端的角度，讀寫操作是否滿足某種特性；從服務(wù)器的角度，多個(gè)數(shù)據(jù)副本之間是否一致。

可擴(kuò)展性

指系統(tǒng)通過擴(kuò)展集群服務(wù)器規(guī)模來提高性能的能力。理想的分布式系統(tǒng)需要實(shí)現(xiàn)“線性可擴(kuò)展”，即隨著集群規(guī)模的增加，系統(tǒng)的整體性能也會(huì)線性增加。

2. 數(shù)據(jù)分布

分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分布在多個(gè)節(jié)點(diǎn)中，常用的數(shù)據(jù)分布方式有哈希分布和順序分布。

數(shù)據(jù)庫的水平切分（Sharding）也是一種分布式存儲(chǔ)方法，下面的數(shù)據(jù)分布方法同樣適用于 Sharding。

2.1. 哈希分布

哈希分布就是將數(shù)據(jù)計(jì)算哈希值之后，按照哈希值分配到不同的節(jié)點(diǎn)上。例如有 N 個(gè)節(jié)點(diǎn)，數(shù)據(jù)的主鍵為 key，則將該數(shù)據(jù)分配的節(jié)點(diǎn)序號(hào)為：hash(key)%N。

傳統(tǒng)的哈希分布算法存在一個(gè)問題：當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)量變化時(shí)，也就是 N 值變化，那么幾乎所有的數(shù)據(jù)都需要重新分布，將導(dǎo)致大量的數(shù)據(jù)遷移。

一致性哈希

Distributed Hash Table（DHT）：對于哈希空間 [0, 2n-1]，將該哈?？臻g看成一個(gè)哈希環(huán)，將每個(gè)節(jié)點(diǎn)都配置到哈希環(huán)上。每個(gè)數(shù)據(jù)對象通過哈希取模得到哈希值之后，存放到哈希環(huán)中順時(shí)針方向第一個(gè)大于等于該哈希值的節(jié)點(diǎn)上。

一致性哈希的優(yōu)點(diǎn)是在增加或者刪除節(jié)點(diǎn)時(shí)只會(huì)影響到哈希環(huán)中相鄰的節(jié)點(diǎn)，例如下圖中新增節(jié)點(diǎn) X，只需要將數(shù)據(jù)對象 C 重新存放到節(jié)點(diǎn) X 上即可，對于節(jié)點(diǎn) A、B、D 都沒有影響。

2.2. 順序分布

哈希分布式破壞了數(shù)據(jù)的有序性，順序分布則不會(huì)。

順序分布的數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)連續(xù)的部分，按數(shù)據(jù)的 ID 或者時(shí)間分布到不同節(jié)點(diǎn)上。例如下圖中，User 表的 ID 范圍為 1 ~ 7000，使用順序分布可以將其劃分成多個(gè)子表，對應(yīng)的主鍵范圍為 1 ~ 1000，1001 ~ 2000，...，6001 ~ 7000。

順序分布的優(yōu)點(diǎn)是可以充分利用每個(gè)節(jié)點(diǎn)的空間，而哈希分布很難控制一個(gè)節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)多少數(shù)據(jù)。

但是順序分布需要使用一個(gè)映射表來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)到節(jié)點(diǎn)的映射，這個(gè)映射表通常使用單獨(dú)的節(jié)點(diǎn)來存儲(chǔ)。當(dāng)數(shù)據(jù)量非常大時(shí)，映射表也隨著變大，那么一個(gè)節(jié)點(diǎn)就可能無法存放下整個(gè)映射表。并且單個(gè)節(jié)點(diǎn)維護(hù)著整個(gè)映射表的開銷很大，查找速度也會(huì)變慢。為了解決以上問題，引入了一個(gè)中間層，也就是 Meta 表，從而分擔(dān)映射表的維護(hù)工作。

2.3. 負(fù)載均衡

衡量負(fù)載的因素很多，如 CPU、內(nèi)存、磁盤等資源使用情況、讀寫請求數(shù)等。

分布式系統(tǒng)存儲(chǔ)應(yīng)當(dāng)能夠自動(dòng)負(fù)載均衡，當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)的負(fù)載較高，將它的部分?jǐn)?shù)據(jù)遷移到其它節(jié)點(diǎn)。

每個(gè)集群都有一個(gè)總控節(jié)點(diǎn)，其它節(jié)點(diǎn)為工作節(jié)點(diǎn)，由總控節(jié)點(diǎn)根據(jù)全局負(fù)載信息進(jìn)行整體調(diào)度，工作節(jié)點(diǎn)定時(shí)發(fā)送心跳包（Heartbeat）將節(jié)點(diǎn)負(fù)載相關(guān)的信息發(fā)送給總控節(jié)點(diǎn)。

一個(gè)新上線的工作節(jié)點(diǎn)，由于其負(fù)載較低，如果不加控制，總控節(jié)點(diǎn)會(huì)將大量數(shù)據(jù)同時(shí)遷移到該節(jié)點(diǎn)上，造成該節(jié)點(diǎn)一段時(shí)間內(nèi)無法工作。因此負(fù)載均衡操作需要平滑進(jìn)行，新加入的節(jié)點(diǎn)需要較長的一段時(shí)間來達(dá)到比較均衡的狀態(tài)。

3. 分布式理論

3.1. CAP

分布式系統(tǒng)不可能同時(shí)滿足一致性（C：Consistency）、可用性（A：Availability）和分區(qū)容忍性（P：Partition Tolerance），最多只能同時(shí)滿足其中兩項(xiàng)。

一致性

一致性指的是多個(gè)數(shù)據(jù)副本是否能保持一致的特性。

在一致性的條件下，系統(tǒng)在執(zhí)行數(shù)據(jù)更新操作之后能夠從一致性狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)一致性狀態(tài)。

對系統(tǒng)的一個(gè)數(shù)據(jù)更新成功之后，如果所有用戶都能夠讀取到最新的值，該系統(tǒng)就被認(rèn)為具有強(qiáng)一致性。

可用性

可用性指分布式系統(tǒng)在面對各種異常時(shí)可以提供正常服務(wù)的能力，可以用系統(tǒng)可用時(shí)間占總時(shí)間的比值來衡量，4 個(gè) 9 的可用性表示系統(tǒng) 99.99% 的時(shí)間是可用的。

在可用性條件下，系統(tǒng)提供的服務(wù)一直處于可用的狀態(tài)，對于用戶的每一個(gè)操作請求總是能夠在有限的時(shí)間內(nèi)返回結(jié)果。

分區(qū)容忍性

網(wǎng)絡(luò)分區(qū)指分布式系統(tǒng)中的節(jié)點(diǎn)被劃分為多個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域內(nèi)部可以通信，但是區(qū)域之間無法通信。

在分區(qū)容忍性條件下，分布式系統(tǒng)在遇到任何網(wǎng)絡(luò)分區(qū)故障的時(shí)候，仍然需要能對外提供一致性和可用性的服務(wù)，除非是整個(gè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境都發(fā)生了故障。

權(quán)衡

在分布式系統(tǒng)中，分區(qū)容忍性必不可少，因?yàn)樾枰偸羌僭O(shè)網(wǎng)絡(luò)是不可靠的。因此，CAP 理論實(shí)際在是要在可用性和一致性之間做權(quán)衡。

可用性和一致性往往是沖突的，很難都使它們同時(shí)滿足。在多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行數(shù)據(jù)同步時(shí)，

• 為了保證一致性（CP），就需要讓所有節(jié)點(diǎn)下線成為不可用的狀態(tài)，等待同步完成；

• 為了保證可用性（AP），在同步過程中允許讀取所有節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)可能不一致。

3.2. BASE

BASE 是基本可用（Basically Available）、軟狀態(tài)（Soft State）和最終一致性（Eventually Consistent）三個(gè)短語的縮寫。

BASE 理論是對 CAP 中一致性和可用性權(quán)衡的結(jié)果，它的理論的核心思想是：即使無法做到強(qiáng)一致性，但每個(gè)應(yīng)用都可以根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點(diǎn)，采用適當(dāng)?shù)姆绞絹硎瓜到y(tǒng)達(dá)到最終一致性。

基本可用

指分布式系統(tǒng)在出現(xiàn)故障的時(shí)候，保證核心可用，允許損失部分可用性。

例如，電商在做促銷時(shí)，為了保證購物系統(tǒng)的穩(wěn)定性，部分消費(fèi)者可能會(huì)被引導(dǎo)到一個(gè)降級(jí)的頁面。

軟狀態(tài)

指允許系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)存在中間狀態(tài)，并認(rèn)為該中間狀態(tài)不會(huì)影響系統(tǒng)整體可用性，即允許系統(tǒng)不同節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)副本之間進(jìn)行同步的過程存在延時(shí)。

最終一致性

最終一致性強(qiáng)調(diào)的是系統(tǒng)中所有的數(shù)據(jù)副本，在經(jīng)過一段時(shí)間的同步后，最終能達(dá)到一致的狀態(tài)。

ACID 要求強(qiáng)一致性，通常運(yùn)用在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)上。而 BASE 要求最終一致性，通過犧牲強(qiáng)一致性來達(dá)到可用性，通常運(yùn)用在大型分布式系統(tǒng)中。

在實(shí)際的分布式場景中，不同業(yè)務(wù)單元和組件對一致性的要求是不同的，因此 ACID 和 BASE 往往會(huì)結(jié)合在一起使用。

4. 分布式事務(wù)問題

4.1. 兩階段提交（2PC）

兩階段提交（Two-phase Commit，2PC）

主要用于實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)，分布式事務(wù)指的是事務(wù)操作跨越多個(gè)節(jié)點(diǎn)，并且要求滿足事務(wù)的 ACID 特性。

通過引入?yún)f(xié)調(diào)者（Coordinator）來調(diào)度參與者的行為，并最終決定這些參與者是否要真正執(zhí)行事務(wù)。

運(yùn)行過程

準(zhǔn)備階段

協(xié)調(diào)者詢問參與者事務(wù)是否執(zhí)行成功，參與者發(fā)回事務(wù)執(zhí)行結(jié)果。

提交階段

如果事務(wù)在每個(gè)參與者上都執(zhí)行成功，事務(wù)協(xié)調(diào)者發(fā)送通知讓參與者提交事務(wù)；否則，協(xié)調(diào)者發(fā)送通知讓參與者回滾事務(wù)。

需要注意的是，在準(zhǔn)備階段，參與者執(zhí)行了事務(wù)，但是還未提交。只有在提交階段接收到協(xié)調(diào)者發(fā)來的通知后，才進(jìn)行提交或者回滾。

問題

同步阻塞

所有事務(wù)參與者在等待其它參與者響應(yīng)的時(shí)候都處于同步阻塞狀態(tài)，無法進(jìn)行其它操作。

單點(diǎn)問題

協(xié)調(diào)者在 2PC 中起到非常大的作用，發(fā)生故障將會(huì)造成很大影響，特別是在階段二發(fā)生故障，所有參與者會(huì)一直等待狀態(tài)，無法完成其它操作。

數(shù)據(jù)不一致

在階段二，如果協(xié)調(diào)者只發(fā)送了部分 Commit 消息，此時(shí)網(wǎng)絡(luò)發(fā)生異常，那么只有部分參與者接收到 Commit 消息，也就是說只有部分參與者提交了事務(wù)，使得系統(tǒng)數(shù)據(jù)不一致。

太過保守

任意一個(gè)節(jié)點(diǎn)失敗就會(huì)導(dǎo)致整個(gè)事務(wù)失敗，沒有完善的容錯(cuò)機(jī)制。

2PC 優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)：盡量保證了數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致，適合對數(shù)據(jù)強(qiáng)一致要求很高的關(guān)鍵領(lǐng)域。（其實(shí)也不能 100%保證強(qiáng)一致） 缺點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)復(fù)雜，犧牲了可用性，對性能影響較大，不適合高并發(fā)高性能場景。

4.2. 補(bǔ)償事務(wù)（TCC）

補(bǔ)償事務(wù)（TCC）其核心思想是：針對每個(gè)操作，都要注冊一個(gè)與其對應(yīng)的確認(rèn)和補(bǔ)償（撤銷）操作。它分為三個(gè)階段：

1. Try 階段主要是對業(yè)務(wù)系統(tǒng)做檢測及資源預(yù)留。

2. Confirm 階段主要是對業(yè)務(wù)系統(tǒng)做確認(rèn)提交，Try 階段執(zhí)行成功并開始執(zhí)行 Confirm 階段時(shí)，默認(rèn) Confirm 階段是不會(huì)出錯(cuò)的。即：只要 Try 成功，Confirm 一定成功。

3. Cancel 階段主要是在業(yè)務(wù)執(zhí)行錯(cuò)誤，需要回滾的狀態(tài)下執(zhí)行的業(yè)務(wù)取消，預(yù)留資源釋放。

舉個(gè)例子，假設(shè) Bob 要向 Smith 轉(zhuǎn)賬，思路大概是：

1. 首先在 Try 階段，要先調(diào)用遠(yuǎn)程接口把 Smith 和 Bob 的錢給凍結(jié)起來。

2. 在 Confirm 階段，執(zhí)行遠(yuǎn)程調(diào)用的轉(zhuǎn)賬的操作，轉(zhuǎn)賬成功進(jìn)行解凍。

3. 如果第 2 步執(zhí)行成功，那么轉(zhuǎn)賬成功，如果第二步執(zhí)行失敗，則調(diào)用遠(yuǎn)程凍結(jié)接口對應(yīng)的解凍方法 (Cancel)。

TCC 優(yōu)缺點(diǎn)

• 優(yōu)點(diǎn)：跟 2PC 比起來，實(shí)現(xiàn)以及流程相對簡單了一些，但數(shù)據(jù)的一致性比 2PC 也要差一些。

• 缺點(diǎn)：缺點(diǎn)還是比較明顯的，在 2,3 步中都有可能失敗。TCC 屬于應(yīng)用層的一種補(bǔ)償方式，所以需要程序員在實(shí)現(xiàn)的時(shí)候多寫很多補(bǔ)償?shù)拇a，在一些場景中，一些業(yè)務(wù)流程可能用 TCC 不太好定義及處理。

4.3. 本地消息表（異步確保）

本地消息表與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)表處于同一個(gè)數(shù)據(jù)庫中，這樣就能利用本地事務(wù)來保證在對這兩個(gè)表的操作滿足事務(wù)特性。

1. 在分布式事務(wù)操作的一方完成寫業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的操作之后向本地消息表發(fā)送一個(gè)消息，本地事務(wù)能保證這個(gè)消息一定會(huì)被寫入本地消息表中。

2. 之后將本地消息表中的消息轉(zhuǎn)發(fā)到 Kafka 等消息隊(duì)列（MQ）中，如果轉(zhuǎn)發(fā)成功則將消息從本地消息表中刪除，否則繼續(xù)重新轉(zhuǎn)發(fā)。

3. 在分布式事務(wù)操作的另一方從消息隊(duì)列中讀取一個(gè)消息，并執(zhí)行消息中的操作。

這種方案遵循 BASE 理論，采用的是最終一致性。

本地消息表利用了本地事務(wù)來實(shí)現(xiàn)分布式事務(wù)，并且使用了消息隊(duì)列來保證最終一致性。

本地消息表優(yōu)缺點(diǎn)

• 優(yōu)點(diǎn)：一種非常經(jīng)典的實(shí)現(xiàn)，避免了分布式事務(wù)，實(shí)現(xiàn)了最終一致性。

• 缺點(diǎn)：消息表會(huì)耦合到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，如果沒有封裝好的解決方案，會(huì)有很多雜活需要處理。

4.4. MQ 事務(wù)消息

有一些第三方的 MQ 是支持事務(wù)消息的，比如 RocketMQ，他們支持事務(wù)消息的方式也是類似于采用的二階段提交。但是市面上一些主流的 MQ 都是不支持事務(wù)消息的，比如 RabbitMQ 和 Kafka 都不支持。

以阿里的 RocketMQ 中間件為例，其思路大致為：

1. Prepared 消息，會(huì)拿到消息的地址。

2. 執(zhí)行本地事務(wù)。

3. 通過第一階段拿到的地址去訪問消息，并修改狀態(tài)。

也就是說在業(yè)務(wù)方法內(nèi)要想消息隊(duì)列提交兩次請求，一次發(fā)送消息和一次確認(rèn)消息。如果確認(rèn)消息發(fā)送失敗了 RocketMQ 會(huì)定期掃描消息集群中的事務(wù)消息，這時(shí)候發(fā)現(xiàn)了 Prepared 消息，它會(huì)向消息發(fā)送者確認(rèn)，所以生產(chǎn)方需要實(shí)現(xiàn)一個(gè) check 接口，RocketMQ 會(huì)根據(jù)發(fā)送端設(shè)置的策略來決定是回滾還是繼續(xù)發(fā)送確認(rèn)消息。這樣就保證了消息發(fā)送與本地事務(wù)同時(shí)成功或同時(shí)失敗。

MQ 事務(wù)消息優(yōu)缺點(diǎn)

• 優(yōu)點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)了最終一致性，不需要依賴本地?cái)?shù)據(jù)庫事務(wù)。

• 缺點(diǎn)：實(shí)現(xiàn)難度大，主流 MQ 不支持。

5. 共識(shí)性問題

5.1. Paxos

用于達(dá)成共識(shí)性問題，即對多個(gè)節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的值，該算法能保證只選出唯一一個(gè)值。

主要有三類節(jié)點(diǎn)：

• 提議者（Proposer）：提議一個(gè)值；

• 接受者（Acceptor）：對每個(gè)提議進(jìn)行投票；

• 告知者（Learner）：被告知投票的結(jié)果，不參與投票過程。

算法需要滿足 safety 和 liveness 兩方面的約束要求（實(shí)際上這兩個(gè)基礎(chǔ)屬性是大部分分布式算法都該考慮的）：

• safety：保證決議結(jié)果是對的，無歧義的，不會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤情況。

• 決議（value）只有在被 proposers 提出的 proposal 才能被最終批準(zhǔn)；

• 在一次執(zhí)行實(shí)例中，只批準(zhǔn)（chosen）一個(gè)最終決議，意味著多數(shù)接受（accept）的結(jié)果能成為決議；

• liveness：保證決議過程能在有限時(shí)間內(nèi)完成。

• 決議總會(huì)產(chǎn)生，并且 learners 能獲得被批準(zhǔn)（chosen）的決議。

基本過程包括 proposer 提出提案，先爭取大多數(shù) acceptor 的支持，超過一半支持時(shí)，則發(fā)送結(jié)案結(jié)果給所有人進(jìn)行確認(rèn)。一個(gè)潛在的問題是 proposer 在此過程中出現(xiàn)故障，可以通過超時(shí)機(jī)制來解決。極為湊巧的情況下，每次新的一輪提案的 proposer 都恰好故障，系統(tǒng)則永遠(yuǎn)無法達(dá)成一致（概率很?。?。

Paxos 能保證在超過 $1/2$ 的正常節(jié)點(diǎn)存在時(shí)，系統(tǒng)能達(dá)成共識(shí)。

單個(gè)提案者+多接收者

如果系統(tǒng)中限定只有某個(gè)特定節(jié)點(diǎn)是提案者，那么一致性肯定能達(dá)成（只有一個(gè)方案，要么達(dá)成，要么失?。Ｌ岚刚咧灰盏搅藖碜远鄶?shù)接收者的投票，即可認(rèn)為通過，因?yàn)橄到y(tǒng)中不存在其他的提案。

但一旦提案者故障，則系統(tǒng)無法工作。

多個(gè)提案者+單個(gè)接收者

限定某個(gè)節(jié)點(diǎn)作為接收者。這種情況下，共識(shí)也很容易達(dá)成，接收者收到多個(gè)提案，選第一個(gè)提案作為決議，拒絕掉后續(xù)的提案即可。

缺陷也是容易發(fā)生單點(diǎn)故障，包括接收者故障或首個(gè)提案者節(jié)點(diǎn)故障。

以上兩種情形其實(shí)類似主從模式，雖然不那么可靠，但因?yàn)樵砗唵味粡V泛采用。

當(dāng)提案者和接收者都推廣到多個(gè)的情形，會(huì)出現(xiàn)一些挑戰(zhàn)。

多個(gè)提案者+多個(gè)接收者

既然限定單提案者或單接收者都會(huì)出現(xiàn)故障，那么就得允許出現(xiàn)多個(gè)提案者和多個(gè)接收者。問題一下子變得復(fù)雜了。

一種情況是同一時(shí)間片段（如一個(gè)提案周期）內(nèi)只有一個(gè)提案者，這時(shí)可以退化到單提案者的情形。需要設(shè)計(jì)一種機(jī)制來保障提案者的正確產(chǎn)生，例如按照時(shí)間、序列、或者大家猜拳（出一個(gè)數(shù)字來比較）之類。考慮到分布式系統(tǒng)要處理的工作量很大，這個(gè)過程要盡量高效，滿足這一條件的機(jī)制非常難設(shè)計(jì)。

另一種情況是允許同一時(shí)間片段內(nèi)可以出現(xiàn)多個(gè)提案者。那同一個(gè)節(jié)點(diǎn)可能收到多份提案，怎么對他們進(jìn)行區(qū)分呢？這個(gè)時(shí)候采用只接受第一個(gè)提案而拒絕后續(xù)提案的方法也不適用。很自然的，提案需要帶上不同的序號(hào)。節(jié)點(diǎn)需要根據(jù)提案序號(hào)來判斷接受哪個(gè)。比如接受其中序號(hào)較大（往往意味著是接受新提出的，因?yàn)榕f提案者故障概率更大）的提案。

如何為提案分配序號(hào)呢？一種可能方案是每個(gè)節(jié)點(diǎn)的提案數(shù)字區(qū)間彼此隔離開，互相不沖突。為了滿足遞增的需求可以配合用時(shí)間戳作為前綴字段。

此外，提案者即便收到了多數(shù)接收者的投票，也不敢說就一定通過。因?yàn)樵诖诉^程中系統(tǒng)可能還有其它的提案。

5.2. Raft

Raft 算法是 Paxos 算法的一種簡化實(shí)現(xiàn)。

包括三種角色：leader、candidate 和 follower，其基本過程為：

• Leader 選舉 - 每個(gè) candidate 隨機(jī)經(jīng)過一定時(shí)間都會(huì)提出選舉方案，最近階段中得票最多者被選為 leader；

• 同步 log - leader 會(huì)找到系統(tǒng)中 log 最新的記錄，并強(qiáng)制所有的 follower 來刷新到這個(gè)記錄；

注：此處 log 并非是指日志消息，而是各種事件的發(fā)生記錄。

單個(gè) Candidate 的競選

有三種節(jié)點(diǎn)：Follower、Candidate 和 Leader。Leader 會(huì)周期性的發(fā)送心跳包給 Follower。每個(gè) Follower 都設(shè)置了一個(gè)隨機(jī)的競選超時(shí)時(shí)間，一般為 150ms~300ms，如果在這個(gè)時(shí)間內(nèi)沒有收到 Leader 的心跳包，就會(huì)變成 Candidate，進(jìn)入競選階段。

• 下圖表示一個(gè)分布式系統(tǒng)的最初階段，此時(shí)只有 Follower，沒有 Leader。Follower A 等待一個(gè)隨機(jī)的競選超時(shí)時(shí)間之后，沒收到 Leader 發(fā)來的心跳包，因此進(jìn)入競選階段。

• 此時(shí) A 發(fā)送投票請求給其它所有節(jié)點(diǎn)。

• 其它節(jié)點(diǎn)會(huì)對請求進(jìn)行回復(fù)，如果超過一半的節(jié)點(diǎn)回復(fù)了，那么該 Candidate 就會(huì)變成 Leader。

• 之后 Leader 會(huì)周期性地發(fā)送心跳包給 Follower，F(xiàn)ollower 接收到心跳包，會(huì)重新開始計(jì)時(shí)。

多個(gè) Candidate 競選

• 如果有多個(gè) Follower 成為 Candidate，并且所獲得票數(shù)相同，那么就需要重新開始投票，例如下圖中 Candidate B 和 Candidate D 都獲得兩票，因此需要重新開始投票。

• 當(dāng)重新開始投票時(shí)，由于每個(gè)節(jié)點(diǎn)設(shè)置的隨機(jī)競選超時(shí)時(shí)間不同，因此能下一次再次出現(xiàn)多個(gè) Candidate 并獲得同樣票數(shù)的概率很低。

同步日志

• 來自客戶端的修改都會(huì)被傳入 Leader。注意該修改還未被提交，只是寫入日志中。

• Leader 會(huì)把修改復(fù)制到所有 Follower。

• Leader 會(huì)等待大多數(shù)的 Follower 也進(jìn)行了修改，然后才將修改提交。

• 此時(shí) Leader 會(huì)通知的所有 Follower 讓它們也提交修改，此時(shí)所有節(jié)點(diǎn)的值達(dá)成一致。

6. 分布式緩存問題

6.1. 緩存雪崩

緩存雪崩是指：在高并發(fā)場景下，由于原有緩存失效，新緩存未到期間(例如：我們設(shè)置緩存時(shí)采用了相同的過期時(shí)間，在同一時(shí)刻出現(xiàn)大面積的緩存過期)，所有原本應(yīng)該訪問緩存的請求都去查詢數(shù)據(jù)庫了，而對數(shù)據(jù)庫 CPU 和內(nèi)存造成巨大壓力，嚴(yán)重的會(huì)造成數(shù)據(jù)庫宕機(jī)。從而形成一系列連鎖反應(yīng)，造成整個(gè)系統(tǒng)崩潰。

解決方案：

• 用加鎖或者隊(duì)列的方式保證來保證不會(huì)有大量的線程對數(shù)據(jù)庫一次性進(jìn)行讀寫，從而避免失效時(shí)大量的并發(fā)請求落到底層存儲(chǔ)系統(tǒng)上。

• 還有一個(gè)簡單的方案，就是將緩存失效時(shí)間分散開，不要所有緩存時(shí)間長度都設(shè)置成 5 分鐘或者 10 分鐘；比如我們可以在原有的失效時(shí)間基礎(chǔ)上增加一個(gè)隨機(jī)值，比如 1-5 分鐘隨機(jī)，這樣每一個(gè)緩存的過期時(shí)間的重復(fù)率就會(huì)降低，就很難引發(fā)集體失效的事件。

緩存失效時(shí)產(chǎn)生的雪崩效應(yīng)，將所有請求全部放在數(shù)據(jù)庫上，這樣很容易就達(dá)到數(shù)據(jù)庫的瓶頸，導(dǎo)致服務(wù)無法正常提供。盡量避免這種場景的發(fā)生。

6.2. 緩存穿透

緩存穿透是指：用戶查詢的數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)庫沒有，自然在緩存中也不會(huì)有。這樣就導(dǎo)致用戶查詢的時(shí)候，在緩存中找不到，每次都要去數(shù)據(jù)庫再查詢一遍，然后返回空（相當(dāng)于進(jìn)行了兩次無用的查詢）。這樣請求就繞過緩存直接查數(shù)據(jù)庫，這也是經(jīng)常提的緩存命中率問題。

當(dāng)在流量較大時(shí)，出現(xiàn)這樣的情況，一直請求 DB，很容易導(dǎo)致服務(wù)掛掉。

解決方案：

1. 在封裝的緩存 SET 和 GET 部分增加個(gè)步驟，如果查詢一個(gè) KEY 不存在，就以這個(gè) KEY 為前綴設(shè)定一個(gè)標(biāo)識(shí) KEY；以后再查詢該 KEY 的時(shí)候，先查詢標(biāo)識(shí) KEY，如果標(biāo)識(shí) KEY 存在，就返回一個(gè)協(xié)定好的非 false 或者 NULL 值，然后 APP 做相應(yīng)的處理，這樣緩存層就不會(huì)被穿透。當(dāng)然這個(gè)驗(yàn)證 KEY 的失效時(shí)間不能太長。

2. 如果一個(gè)查詢返回的數(shù)據(jù)為空（不管是數(shù)據(jù)不存在，還是系統(tǒng)故障），我們?nèi)匀话堰@個(gè)空結(jié)果進(jìn)行緩存，但它的過期時(shí)間會(huì)很短，一般只有幾分鐘。

3. 采用布隆過濾器，將所有可能存在的數(shù)據(jù)哈希到一個(gè)足夠大的 bitmap 中，一個(gè)一定不存在的數(shù)據(jù)會(huì)被這個(gè) bitmap 攔截掉，從而避免了對底層存儲(chǔ)系統(tǒng)的查詢壓力。

6.3. 緩存預(yù)熱

緩存預(yù)熱這個(gè)應(yīng)該是一個(gè)比較常見的概念，相信很多小伙伴都應(yīng)該可以很容易的理解，緩存預(yù)熱就是系統(tǒng)上線后，將相關(guān)的緩存數(shù)據(jù)直接加載到緩存系統(tǒng)。這樣就可以避免在用戶請求的時(shí)候，先查詢數(shù)據(jù)庫，然后再將數(shù)據(jù)緩存的問題！用戶直接查詢事先被預(yù)熱的緩存數(shù)據(jù)！

解決方案：

1. 直接寫個(gè)緩存刷新頁面，上線時(shí)手工操作下；

2. 數(shù)據(jù)量不大，可以在項(xiàng)目啟動(dòng)的時(shí)候自動(dòng)進(jìn)行加載；

3. 定時(shí)刷新緩存；

6.4. 緩存更新

除了緩存服務(wù)器自帶的緩存失效策略之外（Redis 默認(rèn)的有 6 中策略可供選擇），我們還可以根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求進(jìn)行自定義的緩存淘汰，常見的策略有兩種：

1. 定時(shí)去清理過期的緩存；

2. 當(dāng)有用戶請求過來時(shí)，再判斷這個(gè)請求所用到的緩存是否過期，過期的話就去底層系統(tǒng)得到新數(shù)據(jù)并更新緩存。

兩者各有優(yōu)劣，第一種的缺點(diǎn)是維護(hù)大量緩存的 key 是比較麻煩的，第二種的缺點(diǎn)就是每次用戶請求過來都要判斷緩存失效，邏輯相對比較復(fù)雜！具體用哪種方案，大家可以根據(jù)自己的應(yīng)用場景來權(quán)衡。

6.5. 緩存降級(jí)

當(dāng)訪問量劇增、服務(wù)出現(xiàn)問題（如響應(yīng)時(shí)間慢或不響應(yīng)）或非核心服務(wù)影響到核心流程的性能時(shí)，仍然需要保證服務(wù)還是可用的，即使是有損服務(wù)。系統(tǒng)可以根據(jù)一些關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)降級(jí)，也可以配置開關(guān)實(shí)現(xiàn)人工降級(jí)。

降級(jí)的最終目的是保證核心服務(wù)可用，即使是有損的。而且有些服務(wù)是無法降級(jí)的（如加入購物車、結(jié)算）。

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