分布式基础理论

简介: 分布式基础理论

分布式使用场景


集群部署:把我们同样的一个单体应用部署到很多服务器上去,最后在前面加一个负载均衡。


不让厨师做所有的事情,而是根据领域雇佣相对应的人(专业人做专业的事)。


将一个大的服务进行拆分成多个功能,不同的功能只负责自己的事情。未来我们在需要多个商品目录系统的时候,只需要多加几个商品目录的模块,更加不需要将整套服务来进行部署,此时我们完成了将单体应用变为集群升级成了分布式架构!

实际项目:


一开始时候往往不会直接进行分布式,而是一个大而全的项目;

之后业务发展了我们将项目部署到多台服务器上,也就是建立集群通过负载均衡来进行浏览量控制;但是到后期其效率并不高,例如请假系统或者其他系统用的不是很多,建立集群相当于将整个系统复制了多份,对应其请假系统也同样会被复制;

对于此时我们可以将其升级为分布式的,权限只管权限,员工只管员工,请假只管请假,此时这种情况,各个服务之间都是相互独立的,并且对应接口是进行相互调用的。此时就可以只有一个请假系统,多个员工系统,根据自己的实际需要来进行分布式拆分。


分布式作用


实际工作痛点:工程臃肿、 测试上线繁琐、开发效率低。

单体应用问题:①应用代码耦合严重,功能扩展难。②新需求开发交互周期长,测试工作量大。③升级维护困难,改动任何一点地方就要升级整个系统。④系统性能提升艰难,可用性低,不稳定。

分布式好处:①增大系统容量。②加强系统可用。③模块化后,系统模块重用度更高。④软件服务模块被拆分,开发和发布速度可以并行变得更快。⑤系统扩展性更高。⑥团队协作流程将会得到改善。⑦技术升级

CAP定理

CAP重要性:分布式中最基础最关键的理论


CAP理论:分区容错、一致性、可用性


C(Consistency,一致性):读操作是否总能读到前一个写操作的结果。
A(Avaliability,可用性):非故障节点应该在合理的时间内作出合理的响应。
P(Partition tolerance,分区容错性):当出现网络分区现象后,系统能够继续运行。


CAP如何选择?


CAP理论中不存在CAP三个内容重叠的情况,不可兼得,一般都是两个重叠CA、CP、AP
场合:
1、可用性高于一致性(AP):也就是选择AP而不是CP,有一个网站,有一个cdn,cdn就是指为了给网页加快速度去发布到特别多的集群上去,如你在杭州看到的是一个杭州节点的页面,在其他地域看到的是另一个域的页面,有更新的话会慢慢进行同步,但是这个同步是需要有时间的并不是立即会同步的,对于网页的更新并不是那么注重一致性,但是也会慢慢的会对一致性进行保证。归根结底就是说无论如何一定要能够看得到网页。若是你选择一致性而不是可用性,那么在同步期间就看不到东西,往往来讲看到更重要,是不是最新的往往不是最关键。
2、一致性高于可用性(CP):支付场合,支付与交易,我可以允许暂时不可用,但是不能不一致,若是不一致会造成很大的问题如转账。宁可说服务不可用指定时间内访问不了,也不会说舍弃我们的一致性。


集群、分布式、微服务的区别


集群与分布式区别:
  分布式:一个业务分拆分多个子业务,部署在不同的服务器上
  集群:同一个业务,部署在多个服务器上
集群与微服务区别:
  集群:分散压力
  微服务:分散能力
微服务与分布式区别(一般先做逻辑架构,接着做物理架构)
  微服务:架构设计方式,将一个大的服务拆成一(个个小的服务,每个服务对应一个功能只做一件事,能够独立部署,服务之间能够通过通信来进行调用,每个服务能够进行独立开发进行测试。(逻辑角度来对项目进行拆分)
  分布式:主要强调的是一种部署的方式。(部署的角度,主要考虑机器与机器之间他们会遇到哪些通信上的问题,时间上的不一致,调用顺序,容错,考虑的实际部署之后机器之间的物理的架构)


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