关于分布式系统

引入了网络

解决方案： 拆

一个单体应用拆分成多个服务，每个服务有自己独立的数据库

单个服务的复杂度降低

服务与服务之间需要通信，协调

单体 -> 分布式系统（微服务架构）

微服务架构风格这种开发方法，是以开发一组小型服务的方式来开发一个独立的应用系统。其中每个小型服务都运行在自己的进程中，并经常采用HTTP资源API这样轻量的机制来相互通信。这些服务围绕业务功能进行构建，并能通过全自动的部署机制来进行独立部署。这些微服务可以使用不同的语言来编写，并且可以使用不同的数据存储技术。对这些微服务，我们仅做最低限度的集中管理。

分布式系统有多种层面的理解，比如，

结论：

1. 微服务架构 是 分布式系统，分布式系统不一定是微服务架构
2. 应用系统当中，这两种的集群模式都有出现

CPA原理

1998年，加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出，分布式系统有三个指标，CAP，而这三个指标无法同时满足，这个结论称为CAP定理

Consistency 一致性

Availability 可用性

Partition tolerance 分区容错性

一致性是指，在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于访问任一节点得到的都是最新的数据副本）

下例是一个分布式存储系统，当某个节点更新时的情况，更新前后符合一致性的

可用性是指，在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能正常响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性）

下例仍然是分布式存储系统，如果某个节点出现故障，集群整体仍然是可用的，满足可用性

当代企业级应用特点：

设备激增，用户增多

功能更多，更新频繁，业务复杂度几何级增长

数据量趋于海量

系统稳定性要求更高，可用性要求极高

微服务架构：

微服务架构风格这种开发方法，是以开发一组小型服务的方式来开发一个独立的应用系统。其中每个小型服务都运行在自己的进程中，并经常采用HTTP资源API这样轻量的机制来相互通信。这些服务围绕业务功能进行构建，并能通过全自动的部署机制来进行独立部署。这些微服务可以使用不同的语言来编写，并且可以使用不同的数据存储技术。对这些微服务，我们仅做最低限度的集中管理。

Basically Available(基本可用)，Soft state（软状态）,和 Eventually consistent（最终一致性）

在分布式系统设计中引入柔性因素，降低设计和实现的难度，但又不影响基本使用

设计上的妥协和折中

算作完全可用和完全不可用中的一种折中，互联网上的应用，如果是完全不可用的，那这个系统就没存在必要了；而在互联网上，用户量等有时候难以预见，就造成了用户超出系统设计的标准，想一直保持完全可用就很难，所以折中下，我们可以通过延迟响应，流量削峰等手段来保障系统的核心功能的正常，从而实现基本可用。

我们希望获取的数据就是正确的，这像一句废话，如果获取到的数据是不确定正确与否，那我们拿这些错误的数据干嘛。但是由于这样那样的问题，我们不能随时都保障数据的一致，所以我们有了数据的中间状态，即软状态，经过一定时间后，数据最终回归于最终一致，这些短暂的数据不一致性，对用户的影响很小，比如你更新一条微博动态，可能有的地方用户可以看到你这条微博消息，另外的用户看不到这条微博消息，这个影响不大，只要最终所有用户都可以看到你这条微博消息就可以了。

最终一致性的系统不承诺写入数据成功后，立刻就从系统中读出最新的数据，也不承诺具体多久之后可以读到最新的数据，而是尽可能保障特定时间级别之后的数据可用，这取决于很多因素，比如网络快慢，比如副本的多少等。如果我们设置过DNS域名就知道，DNS域名我们配置A记录后，域名和IP的关系不是立刻生效的，过多久也不好说，这就是个最新一致性的系统。

软状态故名思意就是可以变动的状态，强调的是数据状态处于一种临界状态。相对于软状态，就是硬状态，就是数据的状态是确定的。对于满足ACID的数据状态是硬状态。最终一致性的系统中，数据的读出来的不一定是最新的，我理解就是一种软状态即一种短暂的临时状态。

微服务架构工具集，提供了搭建微服务架构所需用的各种工具，借由这些工具，开发人员可以快速的搭建一个微服务架构。

Spring Cloud 为开发者提供了工具来快速构建分布式系统中的一些常见模式（例如配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、一次性令牌、全局锁、领导选举、分布式会话，集群状态）。分布式系统协调存在一些通用模式，使用 Spring Cloud 开发人员可以快速建立实现这些模式的服务和应用程序。它们在任何分布式环境中都能很好地工作，包括开发人员自己的笔记本电脑、裸机数据中心以及 Cloud Foundry 等托管平台。

Spring Cloud称为 伞形项目，由多个子项目组成，留意三个子项目

>>>同一个问题，可以有不同的解决方案，使用不同的组件来解决相同的问题