分布式知识总结

分布式系统的演进和定义

要理解分布式系统的定义，必须了解应用如何从单体到分布式的演进过程。

单体应用

• 一台机器上部署单一应用
• 受单机性能容量限制
• 单点故障
• 扩展性差

集群应用

• 无状态集群应用
  • 任何一个请求都与之前的请求无关。
  • 集群中的节点可以任意伸缩。
• 有状态的集群应用
  • 单一服务的节点集群
    • 节点间完全隔离，只服务对应的用户。
    • 容错性较差。
  • 共享信息池的节点集群
    • 多个节点共享信息池。
    • 受信息池容量、性能影响。
    • 存在信息池单点故障问题。
  • 信息一致的节点集群
    • 每个节点有独立的信息池。
    • 信息池间同步，存在延迟和一致性问题。
    • 适用于读多写少的场景。

分布式应用

• 将应用拆分成多个子应用。
• 不同节点上可能部署不同的子应用。
• 子应用按需扩展集群。

集群与分布式

• 集群指多个节点做相同的任务。
• 分布式指多个节点协同做一种任务。

广义的分布式

• 判断依据：多个节点是否使用一致的信息池。
• 无论节点部署相同还是不同应用。
• 都面临信息池的同步及数据一致性问题。

分布式系统的基本问题

• 网络通信问题，网络存在抖动断网丢包，通信延迟超时等。
• 节点故障问题，机器宕机、重启等。
• 网络分区问题，集群因为网络问题分裂成多个完全独立的集群。
• 三态问题，每一次请求响应，除成功失败外还存在超时，无法确定请求是否被成功处理。

CAP 定律

• C是Consistency，一致性
  • 指写入成功后，必须保证后续读取到的是最新的数据。如果仍然读取到过期的数据，就是不一致的。
• A是Availability，可用性
  • 指提供正常可用的服务能力，不会发生超时或错误。
• P是Partition tolerance，分区容忍性
  • 指允许集群分裂成多组完全不连通的分区。
• CAP 定律指：分布式系统无法同时满足CAP三种特性，只能满足其二。
• 要保证一致性和可用性，则不能保证分区容忍性，即必须保证网络的可靠性不允许出现分区。
• 事实上，网络是不可靠的，分区容忍性是分布式系统的基本前提。
• 所以只能在一致性和可用性之间做选择。

一致性级别

• 强一致性：承诺始终能读取到最新写入的数据，代价是相对高的延迟。
• 弱一致性：不承诺可以立刻读取到最新写入的数据，但尽可能保证到某个时间级别后读到最新的数据。弱一致性又可分：
  • 会话一致性：保证在同一客户端会话的强一致性，其他会话不保证。
  • 用户一致性：保证在同一用户中的强一致性，其他用户不保证。
• 最终一致性：保证在经过一段时间后最终会达到一致性的特殊弱一致性。

分布式事务

事务具有 ACID 特性：

• A 原子性：要么成功，要么失败，没有中间状态。
• C 一致性：事务执行前后，数据库完整性约束不会被破坏。
• I 隔离性：不同事务之间不会相互影响。
• D 持久性：一旦事务提交，数据将持久保存。

分布式事务是指在分布式系统上实现事务，同样需要保证 ACID，尤其是一致性。 分布式事务保证强一致性，但牺牲可用性。

2PC 协议

• 2PC协议用于实现分布式事务，用于保证分布式系统的强一致性。
• 2PC是两阶段提交，分为准备阶段和提交阶段。
• 其关键点是，在准备阶段尽可能完成所有工作，而提交阶段将是耗时极短失败概率小的操作。
• 其实现，必须存在一个中心化的协调者，负责协调参与者的行为。
• 如果协调者单点故障将出现数据不一致现象。

3PC 协议

• 3PC协议是2PC的改进，目标与2PC相同。
• 3PC是三阶段提交，分为准备阶段、预提交阶段和提交阶段。
• 对比2PC，3PC对协调者和参与者都设置了超时时间，在参与者等待提交超时后会自动提交。
• 在提交阶段，如果协调者发出回滚，但参与者失联会提交，则出现数据不一致情况。

TCC 协议

• TCC是业务层面的2PC，而2PC和3PC都是分布式数据库事务的协议。
• TCC是Try-Confirm-Cancel。
• Try 阶段是准备阶段尽可能完成所有工作，都成功则 Confirm，否则 Cancel。
• Confirm 和 Cancel 必须保证幂等，而且 Cancel 允许空回滚。

BASE 理论

BASE 是对 CAP中一致性和可用性权衡的结果，核心思想是即使无法做到强一致性，但可以根据自己的业务特点，采用适当的方式达到最终一致性。 BASE 来源于对大规模分布式系统实践的总结。

• BA是 Basically Available，基本可用
  • 如损失响应时间
  • 如保证核心功能可用，损失部分功能的可用性
• S是 Soft State，软状态
  • 允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态不会影响系统整体可用性。
• E是 Eventually Consistent，最终一致性
  • 所有数据副本经过一段时间后，最终会达到一致

共识算法

• 共识算法是对 BASE 理论的实践。
• 目标是使分布式系统在出现各种异常（网络故障、节点故障、网络分区等）时，仍然能够达成最终一致。
• 共识算法和分布式事务区别：分布式事务保证绝对一致性牺牲可用性，而共识算法通过保证共识达成最终一致性。
• 常见共识算法有 Paxos、Raft。
• Paxos 和 Raft 都是解决非拜占庭容错问题，即不存在恶意节点伪造信息。
• Paxos 是最早提出的共识算法，比较复杂。
• Raft 比较新，相对简单。Raft 是当前分布式系统的首选算法。

Paxos 算法

• Paxos 算法是分布式系统中实现一致性的算法。
• 基本思想
  • 将节点分为提议者、接受者、学习者。
  • 提议者提出提案，接受者接受提案并投票，学习者学习已经达成一致的提案。
  • 需经过多轮的消息交换和投票产生一个大家认可的值，然后所有节点执行操作最终达成一致。
• 优点
  • 较高容错性，能容忍节点故障和网络延迟
  • 较高扩展性，适应不同规模的分布式系统，从几个节点到几千个节点
• 缺点
  • 复杂型，理解和实现有一定难度
  • 性能，多轮消息交换有性能开销
• Zookeeper 的zab 算法基于 Paxos 算法改进而来。

Raft 算法

• 比 Paxos 更具可理解性。
• 通过 Leader 选举、心跳机制、日志复制等方式来维护数据一致性。
• Etcd 采用 Raft。

算法细节：

• 日志复制
  • 基于复制状态机模型实现
  • 相同的初始状态 相同的输入=相同的结束状态
  • 相同的输入通过操作日志实现
• Leader 选举
  • 节点角色
    • 领导，负责提交日志，并广播日志
    • 跟随者，负责日志复制
    • 候选人，竞选 Leader
  • 任期
    • 作为逻辑时钟，通过任期 ID 识别过期信息
    • 节点之间通信会对比任期，更新到最大
  • 心跳机制
    • 领导节点通过广播心跳给其他节点
    • 其他节点收到心跳后重置定时器，定时器过期后认为领导不存在开始选举
  • 选举过程
    • 跟随者将自己的任期 ID 加 1，标记自己为候选人，向其他节点拉票。
    • 其他节点根据先到先得原则投票，票数超过节点数的一半则当选。
    • 收到宣称领导的信息时，对比任期 ID 来接受或拒绝。
    • 如果一轮出现多个候选人且票数一样则无法得出领导人，会再次选举。
• 写入过程
  • 只有 Leader 节点可以处理写入请求。
  • Leader 收到请求后，将请求添加到日志中，然后向其他节点复制日志。
  • 只有超过一半节点复制成功 Leader 才认为写入成功。
• 读取过程
  • Raft 共识算法本身并不保证读取的强一致性，需使用额外的手段。
  • 如确保 Leader 的最新日志已复制到当前节点再读取，才能保证强一致性。

一致性哈希

哈希算法在分布式集群中的应用场景：

• 请求的负载均衡，对于请求IP进行哈希，然后对集群节点数取模，可以映射到具体节点上。
• 分布式存储，对 key 值取哈希，然后对集群节点数取模，可以锁定到具体节点上。

普通哈希算法，如果节点数发生变更（故障或扩容），则映射关系会大量失效：

• 请求的负载均衡，会路由到其他节点，导致原会话丢失。
• 分布式存储，需要迁移大量数据。

使用一致性哈希，可以避免映射关系大规模失效。

算法要点：

• 将节点标识和请求 key 的都进行哈希，然后对 2 ^32 取模，映射到 [0, 2^32-1] 上一个值上。
• [0, 2^32-1]形成了一个哈希环，从 key 的位置在环中顺时针找到第一个节点则是映射的目标节点。
• 为防止分布不均，将节点映射成多个虚拟节点，再将虚拟节点映射到环上。

幂等

• 幂等是指对同一操作发起多次请求时，对系统状态的影响是一致的。
• 分布式系统中，接口有三态问题（成功、失败、超时），为提高系统可靠性，重试是不可避免的。
• 通常查询和删除操作具有幂等性，而新增和修改操作不具有幂等性。
• 将非幂等操作转换为幂等的方法：
  • 唯一约束，生成全局唯一ID（UUID 或雪花算法），利用数据库唯一约束进行防重。
  • 乐观锁，对数据加版本号，写入时把之前读取的版本号作为条件同时对版本号加 1。
  • 防重token，操作前先获取 token，操作时服务端通过token 判断是否重复提交。

分布式锁

• 锁用于控制多线程对同一个资源的并发访问，将访问串行化，避免相互干扰。
• 分布式锁是在分布式系统中实现的锁，控制不同节点上对同一资源的并发访问。
• 分布式锁的实现，本质是通过将锁保存在节点外的共享存储中来实现，如：
  • 数据库悲观锁
  • 数据库乐观锁
  • 基于Redis的分布式锁
  • 基于Zookeeper或 Etcd 的分布式锁

分布式系统的通信

RPC

RPC（Remote Procedure Call），远程过程调用，用于将网络通信简化为本地函数调用。 RPC 可以使分布式应用内部通信更加简单高效。 RPC 是一种方法论，RPC 协议是一组规范或标准，而 RPC 框架则提供了基于协议的实现。

RPC 协议构成

• 接口标准，如通过特定IDL 来定义接口。
• 传输协议标准，如通过TCP、HTTP进行网络传输。
• 序列化协议，如通过JSON、ProtoBuf等进行序列化。

RPC 框架构成

• 客户端接口存根，代理客户端调用。
• 网络传输模块，利用传输协议处理客户端和服务端的数据传输。
• 序列化模块，将请求和返回值转换为网络传输的数据。
• 服务端接口存根，监听网络请求处理服务端调用发送处理结果。
• 框架以客户端和服务端的依赖库、代码生成工具集等形式提供。

一次 RPC 调用的流程

• 客户端以本地函数调用方式调用服务。
• 客户端存根收到请求将方法、入参等信息序列化成能够网络传输的消息体。
• 客户端存根找到远程的服务地址，将消息通过网络发送给服务端。
• 服务端存根收到消息进行反序列化，然后调用本地服务进行处理。
• 服务端本地服务处理后返回结果给服务端存根。
• 服务端存根序列化结果并发送给客户端。
• 客户端存根收到消息进行反序列化。
• 客户端获得最终结果。

服务端IO模型

• 同步阻塞IO：线程阻塞，直到有数据才恢复。
• 同步非阻塞IO：线程不阻塞，需要轮询判断是否有数据。
• 同步多路复用IO：一个线程监听多个 IO，哪个有数据了就交给对应线程处理。
• 异步IO：内核直接将数据复制到用户空间。

服务端线程模型

• 单线程模型
  • 一个线程处理所有请求
  • 同个时间只能处理一个请求
  • 仅开发调试用
• 多线程短连接模型
  • 一个线程处理一个请求，完成后关闭连接
  • 有多少并发请求就有多少线程，线程数有限
  • 频繁建立网络连接开销大
• 多线程长连接模型
  • 一个线程处理一个连接上的多个请求，服务端不关闭连接。
  • 请求频率低时浪费资源，并发量大时无法处理。
• 线程池模型
  • 提前创建好一定数量的线程，请求来了分配给空闲线程处理。
  • 本质上是生产者-消费者模型
  • 同样可以支持短连接或长连接。

服务端 reactor 模式

• 在多路复用IO模型的epoll方式基础上的模式。
• reactor 为反应堆，表示一个多路复用器。
• 单 reactor 单线程模式：
  • 只有一个主线程运行 reactor（一个epoll） 和处理事件。
• 单 reactor 多线程（协程）模式：
  • 一个主线程运行 reactor（一个epoll），通过工作线程（或协程）处理事件。
• 主从 reactor 多线程模式：
  • 一个主reactor负责建立连接，多个从reactor负责处理 IO 操作。

常用 RPC 框架

• gRPC
  • Google 开发的开源 RPC 框架，属于云原生 CNCF 的一部分。
  • 通过 protobuf 定义接口，支持为各种开发语言自动生成客户端和服务端存根。
  • 高性能，支持二进制序列化协议。
  • 通信协议基于 HTTP2，支持双向流，消息头压缩，多路复用，服务端推送等。
  • 支持请求响应式和流式 RPC。

消息队列

• 消息队列（Message Queue）是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回，由消息系统来确保消息的可靠传递。
• 消息发布者只管发布消息，消息是否到达队列取决于消息队列本身的功能和稳定性。
• 消息队列中间件是分布式系统中重要的组件，主要解决应用耦合，异步消息，流量削锋等问题。
• 常用的消息队列有 RabbitMQ，Kafka，RocketMQ 等。

分布式系统中间件

Etcd

• 是分布式一致性的键值对存储系统。
• 适用于存储分布式系统中的控制数据或少量变更频繁的应用数据。
• Go开发，Apache开源协议。
• 特点：
  • 简单：基于 HTTP JSON 的 API，用 curl 命令就可以使用。
  • 安全：可选SSL认证机制。
  • 快速：官方给的 QPS 测试数据相对较高。
  • 可信：使用 Raft 算法实现分布式一致性。
• 适用场景：
  • 服务发现。
  • 消息发布与订阅。
  • 负载均衡。
  • 分布式锁，分布式队列
• 业界应用：
  • k8s使用etcd存储docker集群的配置信息。
  • apisix使用etcd存储配置信息。
• etcd对比zookeeper：
  • 一致性协议：etcd使用raft，zk基于paxos，raft更简单。
  • 运维：etcd容易，zk难。
  • 社区活跃度，etcd比较活跃。
  • api：etcd提供 http json，gRPC接口，zk 需要使用客户端。
  • 安全：etcd支持ssl，zk不支持。
• etcd对比redis：
  • 定位不同，etcd目标是分布式系统配置数据一致性，redis目标是内存数据库。
  • 数据持久性：前者可以确保数据不丢失，后者虽然也提供持久化机制但极端场景仍然会丢失。
  • 数据一致性：前者通过raft保证分布式各节点强一致性，后者属于单一结点设计，仅支持主从复制不支持强一致性。
  • 数据类型和模型：前者模型相对简单，后者提供复杂结构适应更多场景。
• etcd 的 watch 原理：
  • v2：使用 HTTP1协议，每一个 Watcher 对应一个TCP长连接，通过轮训来获取最新的变化事件。
  • v3：基于 HTTP2的 gRPC 自己双向流的 WatchAPI，服务端向客户端流式推送。