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前言

学习一个知识之前,我觉得比较好的方式是先理解它的来龙去脉:即这个知识产生的过程,它解决了什么问题,它是怎么样解决的,还有它引入了哪些新的问题(没有银弹),这样我们才能比较好的抓到它的脉络和关键点,不会一开始就迷失在细节中。 所以,在学习分布式系统之前,我们需要解决的第一个问题是:分布式系统解决了什么问题?

分布式系统解决了什么问题?

第一个是单机性能瓶颈导致的成本问题,由于摩尔定律失效,廉价 PC 机性能的瓶颈无法继续突破,小型机和大型机能提高更高的单机性能,但是成本太大高,一般的公司很难承受;
第二个是用户量和数据量爆炸性的增大导致的成本问题,进入互联网时代,用户量爆炸性的增大,用户产生的数据量也在爆炸性的增大,但是单个用户或者单条数据的价值其实比软件时代(比如银行用户)的价值是只低不高,所以必须寻找更经济的方案;

第三个是业务高可用的要求,对于互联网的产品来说,都要求 7 * 24 小时提供服务,无法容忍停止服务等故障,而要提供高可用的服务,唯一的方式就是增加冗余来完成,这样就算单机系统可以支撑的服务,因为高可用的要求,也会变成一个分布式系统。
基于上面的三个原因可以看出,在互联网时代,单机系统是无法解决成本和高可用问题的,但是这两个问题对几乎对所有的公司来说都是非常关键的问题,所以,从单机系统到分布式系统是无法避免的技术大潮流。

分布式计算引入了哪些新的问题

接下来我们再来看分布式存储(有状态)的内部的协调是怎么做的,同时,前面介绍的分布式计算的协调方式在分布式存储中同样适用,就不再重复了:

1、分布式系统的理论与衡权

ACID、BASE 和 CAP 理论,了解这三个主题,推荐这一篇文章以及文章后面相关的参考文献: 英文版本:www.infoq.com/articles/ca… 中文版本:www.infoq.cn/article/cap…

2、怎么样做数据分片?

接下来我们再来看分布式存储(有状态)的内部的协调是怎么做的,同时,前面介绍的分布式计算的协调方式在分布式存储中同样适用,就不再重复了:

接下来我们再来看分布式存储(有状态)的内部的协调是怎么做的,同时,前面介绍的分布式计算的协调方式在分布式存储中同样适用,就不再重复了:

2、怎么样做数据分片?

为什么满足系统的高可用要求,需要对数据做冗余处理,目前的方案主要为:中心化方案(主从复制、一致性协议比如 Raft 和 Paxos 等)和 去中心化的方案(Quorum 和 Vector Clock)了解一下它们的优缺点和各自的应用场景,以及对系统外部表现出来的数据一致性级别(线性一致性、顺序一致性、最终一致性等);

总结

本文从分布式系统解决的问题开始,再讨论它是怎么样来解决问题的,最后讨论了它引入了哪些新的问题,并且讨论这些新问题的解决办法,这个就是分布式系统大概的知识脉络。掌握这个知识脉络后,那么就可以从实践和理论两个角度结合起来深入细节研究分布式系统了。

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