本篇主要总结了来自Pat Helland的令人印象深刻的论文《Life beyond Distributed Transactions: an Apostate's Opinion》中的设计模式。
实体唯一标识
在构建大规模分布式系统时，为了确保数据的唯一性和一致性，每个代表着独立数据集的实体都应该具有唯一的标识。这意味着我们需要为每个实体定义一个独一无二的键，以便能够有效地对其进行区分和操作。
多个不相交范围的事务可串行化
分布式系统中的事务管理是一个复杂而关键的问题。为了实现可伸缩性，我们需要确保事务的作用范围是有限的，不涉及多个不相交的数据实体。这样可以避免跨实体的原子事务，从而提高系统的并发性和性能。
至少一次消息传递
在分布式系统中，消息传递是组成不同组件之间通信的重要方式。应用程序必须具备至少一次消息传递的能力，即能够容忍消息的重复发送和消息到达的无序性。这是确保系统鲁棒性的关键因素之一。
消息寻址到实体
为了实现可扩展性，我们需要明确定义消息是如何寻址到特定实体的。这意味着我们不能将实体的唯一键的存在抽象化，而是需要在业务逻辑中考虑这些唯一键，以确保消息能够准确地定位到目标实体。
实体按参与方管理会话状态
为了保证系统的幂等性，每个实体需要能够管理与参与方的会话状态。这涉及到实体必须记住先前已经处理过的消息，以及在没有原子事务的情况下，使用某种工作流能力来“协商”处理结果。
替代索引不能存在于单一范围内
在分布式环境中，不能假设对实体的索引或引用可以原子地更新。由于存在并发操作，不同索引可能会出现不同步的情况。因此，在设计中需要考虑到这一点，以确保系统的一致性。
实体之间的消息传递是临时的
在分布式系统中，实体之间的消息传递必须能够容忍一定程度的不确定性。发送的消息应该被视为提交请求，但也可能会被取消。这种容错性是确保系统在面对各种异常情况时能够继续运行的关键。
与此同时，以上设计原则与构建Amazon S3时采用的设计原则相比较：
- 去中心化：采用完全去中心化的技术，消除系统的扩展瓶颈和单点故障，提高系统的可伸缩性。
- 异步性：确保系统在任何情况下都能取得进展，即使在异步的通信模式下也能够保持高效的运行。
- 自主性：每个组件都能够基于本地信息做出决策，实现系统的分布式自治，降低对全局状态的依赖。
- 本地责任：每个组件都负责自身一致性的维护，不依赖于其他同行的干预，从而提高系统的稳定性。
- 受控并发：通过设计操作，避免或最小化并发控制的需求，提高系统的并发性能。
- 容错性：将组件故障看作是正常操作模式的一部分，系统能够在组件失败时继续运行，保持高可用性。
- 受控并行性：使用精细的抽象粒度，使系统能够利用并行性以提高性能和系统的健壮性。
- 分解成小而易理解的构建块：避免设计一个单一服务尝试做所有事情，而是构建小组件，它们可以作为其他服务的构建块。
- 对称性：确保系统中的节点在功能上是相同的，减少节点特定的配置需求，提高系统的可维护性。
- 简单性：通过保持系统足够简单，但又不过于简单，降低系统的复杂性，提高可理解性。
这些设计原则共同构建了一个强大而高效的分布式系统，旨在应对大规模和高复杂性的挑战。通过理解和应用这些原则，开发者能够更好地构建可靠、可伸缩、高性能的分布式应用。
