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目錄

• 一、分布式鎖

  

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• 數(shù)據(jù)庫的唯一索引

• Redis 的 SETNX 指令

• Redis 的 RedLock 算法

• Zookeeper 的有序節(jié)點

• 二、分布式事務

• 2PC

• 本地消息表

• 三、CAP

• 一致性

• 可用性

• 分區(qū)容忍性

• 權衡

• 四、BASE

• 基本可用

• 軟狀態(tài)

• 最終一致性

• 五、Paxos

• 執(zhí)行過程

• 約束條件

• 六、Raft

• 單個 Candidate 的競選

• 多個 Candidate 競選

• 數(shù)據(jù)同步

一、分布式鎖

在單機場景下，可以使用語言的內(nèi)置鎖來實現(xiàn)進程同步。但是在分布式場景下，需要同步的進程可能位于不同的節(jié)點上，那么就需要使用分布式鎖。

阻塞鎖通常使用互斥量來實現(xiàn)：

• 互斥量為 0 表示有其它進程在使用鎖，此時處于鎖定狀態(tài)；

• 互斥量為 1 表示未鎖定狀態(tài)。

1 和 0 可以用一個整型值表示，也可以用某個數(shù)據(jù)是否存在表示。

數(shù)據(jù)庫的唯一索引

獲得鎖時向表中插入一條記錄，釋放鎖時刪除這條記錄。唯一索引可以保證該記錄只被插入一次，那么就可以用這個記錄是否存在來判斷是否存于鎖定狀態(tài)。

存在以下幾個問題：

• 鎖沒有失效時間，解鎖失敗的話其它進程無法再獲得該鎖。

• 只能是非阻塞鎖，插入失敗直接就報錯了，無法重試。

• 不可重入，已經(jīng)獲得鎖的進程也必須重新獲取鎖。

Redis 的 SETNX 指令

使用 SETNX（set if not exist）指令插入一個鍵值對，如果 Key 已經(jīng)存在，那么會返回 False，否則插入成功并返回 True。

SETNX 指令和數(shù)據(jù)庫的唯一索引類似，保證了只存在一個 Key 的鍵值對，那么可以用一個 Key 的鍵值對是否存在來判斷是否存于鎖定狀態(tài)。

EXPIRE 指令可以為一個鍵值對設置一個過期時間，從而避免了數(shù)據(jù)庫唯一索引實現(xiàn)方式中釋放鎖失敗的問題。

Redis 的 RedLock 算法

使用了多個 Redis 實例來實現(xiàn)分布式鎖，這是為了保證在發(fā)生單點故障時仍然可用。

• 嘗試從 N 個互相獨立 Redis 實例獲取鎖；

• 計算獲取鎖消耗的時間，只有當這個時間小于鎖的過期時間，并且從大多數(shù)（N / 2 + 1）實例上獲取了鎖，那么就認為鎖獲取成功了；

• 如果鎖獲取失敗，就到每個實例上釋放鎖。

Zookeeper 的有序節(jié)點

1. Zookeeper 抽象模型

Zookeeper 提供了一種樹形結構的命名空間，/app1/p_1 節(jié)點的父節(jié)點為 /app1。

2. 節(jié)點類型

• 永久節(jié)點：不會因為會話結束或者超時而消失；

• 臨時節(jié)點：如果會話結束或者超時就會消失；

• 有序節(jié)點：會在節(jié)點名的后面加一個數(shù)字后綴，并且是有序的，例如生成的有序節(jié)點為 /lock/node-0000000000，它的下一個有序節(jié)點則為 /lock/node-0000000001，以此類推。

3. 監(jiān)聽器

為一個節(jié)點注冊監(jiān)聽器，在節(jié)點狀態(tài)發(fā)生改變時，會給客戶端發(fā)送消息。

4. 分布式鎖實現(xiàn)

• 創(chuàng)建一個鎖目錄 /lock；

• 當一個客戶端需要獲取鎖時，在 /lock 下創(chuàng)建臨時的且有序的子節(jié)點；

• 客戶端獲取 /lock 下的子節(jié)點列表，判斷自己創(chuàng)建的子節(jié)點是否為當前子節(jié)點列表中序號最小的子節(jié)點，如果是則認為獲得鎖；否則監(jiān)聽自己的前一個子節(jié)點，獲得子節(jié)點的變更通知后重復此步驟直至獲得鎖；

• 執(zhí)行業(yè)務代碼，完成后，刪除對應的子節(jié)點。

5. 會話超時

如果一個已經(jīng)獲得鎖的會話超時了，因為創(chuàng)建的是臨時節(jié)點，所以該會話對應的臨時節(jié)點會被刪除，其它會話就可以獲得鎖了?？梢钥吹剑琙ookeeper 分布式鎖不會出現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的唯一索引實現(xiàn)的分布式鎖釋放鎖失敗問題。

6. 羊群效應

一個節(jié)點未獲得鎖，只需要監(jiān)聽自己的前一個子節(jié)點，這是因為如果監(jiān)聽所有的子節(jié)點，那么任意一個子節(jié)點狀態(tài)改變，其它所有子節(jié)點都會收到通知（羊群效應），而我們只希望它的后一個子節(jié)點收到通知。

二、分布式事務

指事務的操作位于不同的節(jié)點上，需要保證事務的 ACID 特性。

例如在下單場景下，庫存和訂單如果不在同一個節(jié)點上，就涉及分布式事務。

2PC

兩階段提交（Two-phase Commit，2PC），通過引入?yún)f(xié)調(diào)者（Coordinator）來協(xié)調(diào)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。

1. 運行過程

1.1 準備階段

協(xié)調(diào)者詢問參與者事務是否執(zhí)行成功，參與者發(fā)回事務執(zhí)行結果。

1.2 提交階段

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

需要注意的是，在準備階段，參與者執(zhí)行了事務，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，才進行提交或者回滾。

2. 存在的問題

2.1 同步阻塞

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

2.2 單點問題

協(xié)調(diào)者在 2PC 中起到非常大的作用，發(fā)生故障將會造成很大影響。特別是在階段二發(fā)生故障，所有參與者會一直等待，無法完成其它操作。

2.3 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，此時網(wǎng)絡發(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，使得系統(tǒng)數(shù)據(jù)不一致。

2.4 太過保守

任意一個節(jié)點失敗就會導致整個事務失敗，沒有完善的容錯機制。

本地消息表

本地消息表與業(yè)務數(shù)據(jù)表處于同一個數(shù)據(jù)庫中，這樣就能利用本地事務來保證在對這兩個表的操作滿足事務特性，并且使用了消息隊列來保證最終一致性。

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

2. 之后將本地消息表中的消息轉發(fā)到消息隊列中，如果轉發(fā)成功則將消息從本地消息表中刪除，否則繼續(xù)重新轉發(fā)。

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

三、CAP

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

一致性

一致性指的是多個數(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)轉移到另一個一致性狀態(tài)。

對系統(tǒng)的一個數(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)就被認為具有強一致性。

可用性

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

在可用性條件下，要求系統(tǒng)提供的服務一直處于可用的狀態(tài)，對于用戶的每一個操作請求總是能夠在有限的時間內(nèi)返回結果。

分區(qū)容忍性

網(wǎng)絡分區(qū)指分布式系統(tǒng)中的節(jié)點被劃分為多個區(qū)域，每個區(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)絡分區(qū)故障的時候，仍然需要能對外提供一致性和可用性的服務，除非是整個網(wǎng)絡環(huán)境都發(fā)生了故障。

權衡

在分布式系統(tǒng)中，分區(qū)容忍性必不可少，因為需要總是假設網(wǎng)絡是不可靠的。因此，CAP 理論實際上是要在可用性和一致性之間做權衡。

可用性和一致性往往是沖突的，很難使它們同時滿足。在多個節(jié)點之間進行數(shù)據(jù)同步時，

• 為了保證一致性（CP），不能訪問未同步完成的節(jié)點，也就失去了部分可用性；

• 為了保證可用性（AP），允許讀取所有節(jié)點的數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)可能不一致。

四、BASE

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

BASE 理論是對 CAP 中一致性和可用性權衡的結果，它的核心思想是：即使無法做到強一致性，但每個應用都可以根據(jù)自身業(yè)務特點，采用適當?shù)姆绞絹硎瓜到y(tǒng)達到最終一致性。

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，為了保證購物系統(tǒng)的穩(wěn)定性，部分消費者可能會被引導到一個降級的頁面。

軟狀態(tài)

指允許系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)存在中間狀態(tài)，并認為該中間狀態(tài)不會影響系統(tǒng)整體可用性，即允許系統(tǒng)不同節(jié)點的數(shù)據(jù)副本之間進行同步的過程存在時延。

最終一致性

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

ACID 要求強一致性，通常運用在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)上。而 BASE 要求最終一致性，通過犧牲強一致性來達到可用性，通常運用在大型分布式系統(tǒng)中。

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

五、Paxos

用于達成共識性問題，即對多個節(jié)點產(chǎn)生的值，該算法能保證只選出唯一一個值。

主要有三類節(jié)點：

• 提議者（Proposer）：提議一個值；

• 接受者（Acceptor）：對每個提議進行投票；

• 告知者（Learner）：被告知投票的結果，不參與投票過程。

執(zhí)行過程

規(guī)定一個提議包含兩個字段：[n, v]，其中 n 為序號（具有唯一性），v 為提議值。

1. Prepare 階段

下圖演示了兩個 Proposer 和三個 Acceptor 的系統(tǒng)中運行該算法的初始過程，每個 Proposer 都會向所有 Acceptor 發(fā)送 Prepare 請求。

當 Acceptor 接收到一個 Prepare 請求，包含的提議為 [n1, v1]，并且之前還未接收過 Prepare 請求，那么發(fā)送一個 Prepare 響應，設置當前接收到的提議為 [n1, v1]，并且保證以后不會再接受序號小于 n1 的提議。

如下圖，Acceptor X 在收到 [n=2, v=8] 的 Prepare 請求時，由于之前沒有接收過提議，因此就發(fā)送一個 [no previous] 的 Prepare 響應，設置當前接收到的提議為 [n=2, v=8]，并且保證以后不會再接受序號小于 2 的提議。其它的 Acceptor 類似。

如果 Acceptor 接收到一個 Prepare 請求，包含的提議為 [n2, v2]，并且之前已經(jīng)接收過提議 [n1, v1]。如果 n1 > n2，那么就丟棄該提議請求；否則，發(fā)送 Prepare 響應，該 Prepare 響應包含之前已經(jīng)接收過的提議 [n1, v1]，設置當前接收到的提議為 [n2, v2]，并且保證以后不會再接受序號小于 n2 的提議。

如下圖，Acceptor Z 收到 Proposer A 發(fā)來的 [n=2, v=8] 的 Prepare 請求，由于之前已經(jīng)接收過 [n=4, v=5] 的提議，并且 n > 2，因此就拋棄該提議請求；Acceptor X 收到 Proposer B 發(fā)來的 [n=4, v=5] 的 Prepare 請求，因為之前接收到的提議為 [n=2, v=8]，并且 2 <= 4，因此就發(fā)送 [n=2, v=8] 的 Prepare 響應，設置當前接收到的提議為 [n=4, v=5]，并且保證以后不會再接受序號小于 4 的提議。Acceptor Y 類似。

2. Accept 階段

當一個 Proposer 接收到超過一半 Acceptor 的 Prepare 響應時，就可以發(fā)送 Accept 請求。

Proposer A 接收到兩個 Prepare 響應之后，就發(fā)送 [n=2, v=8] Accept 請求。該 Accept 請求會被所有 Acceptor 丟棄，因為此時所有 Acceptor 都保證不接受序號小于 4 的提議。

Proposer B 過后也收到了兩個 Prepare 響應，因此也開始發(fā)送 Accept 請求。需要注意的是，Accept 請求的 v 需要取它收到的大提議編號對應的 v 值，也就是 8。因此它發(fā)送 [n=4, v=8] 的 Accept 請求。

3. Learn 階段

Acceptor 接收到 Accept 請求時，如果序號大于等于該 Acceptor 承諾的最小序號，那么就發(fā)送 Learn 提議給所有的 Learner。當 Learner 發(fā)現(xiàn)有大多數(shù)的 Acceptor 接收了某個提議，那么該提議的提議值就被 Paxos 選擇出來。

約束條件

1. 正確性

指只有一個提議值會生效。

因為 Paxos 協(xié)議要求每個生效的提議被多數(shù) Acceptor 接收，并且 Acceptor 不會接受兩個不同的提議，因此可以保證正確性。

2. 可終止性

指最后總會有一個提議生效。

Paxos 協(xié)議能夠讓 Proposer 發(fā)送的提議朝著能被大多數(shù) Acceptor 接受的那個提議靠攏，因此能夠保證可終止性。

六、Raft

Raft 也是分布式一致性協(xié)議，主要是用來競選主節(jié)點。

單個 Candidate 的競選

有三種節(jié)點：Follower、Candidate 和 Leader。Leader 會周期性的發(fā)送心跳包給 Follower。每個 Follower 都設置了一個隨機的競選超時時間，一般為 150ms~300ms，如果在這個時間內(nèi)沒有收到 Leader 的心跳包，就會變成 Candidate，進入競選階段。

• 下圖展示一個分布式系統(tǒng)的最初階段，此時只有 Follower 沒有 Leader。Node A 等待一個隨機的競選超時時間之后，沒收到 Leader 發(fā)來的心跳包，因此進入競選階段。

• 此時 Node A 發(fā)送投票請求給其它所有節(jié)點。

• 其它節(jié)點會對請求進行回復，如果超過一半的節(jié)點回復了，那么該 Candidate 就會變成 Leader。

• 之后 Leader 會周期性地發(fā)送心跳包給 Follower，F(xiàn)ollower 接收到心跳包，會重新開始計時。

多個 Candidate 競選

• 如果有多個 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 Node B 和 Node D 都獲得兩票，需要重新開始投票。

• 由于每個節(jié)點設置的隨機競選超時時間不同，因此下一次再次出現(xiàn)多個 Candidate 并獲得同樣票數(shù)的概率很低。

數(shù)據(jù)同步

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

• Leader 會把修改復制到所有 Follower。

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

• 此時 Leader 會通知的所有 Follower 讓它們也提交修改，此時所有節(jié)點的值達成一致。

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