软件架构-分布式系统，集群

 　  再也不是我们熟悉的单体时代了！！！，单体时代，我很怀恋-_-

　　我们亲眼见证了很多组件都从单机走向了集群，比如Redis，rabbitmq，kafka, elasticsearch, Mysql等。趋势就是技术会演变地越来越复杂，相应地提供的服务越来越好。

　　和单体服务相对应的就是集群，或者分布式系统。在一些文档中，经常出现distributed system, cluster，两个词意思上大差不差，但使用多了，就有一些语义山的区分。

集群是一种物理形态，把服务放在一起提供服务，不管里面具体怎么实现。分布式是一种设计架构。通常来说，集群是多个节点做同一件事，比如tomcat集群，分布式是过个节点做不同的事。类似于水平扩展和垂直扩展。

　　集群和分布式都有很多概念和理论。最基本的就是高可用(A)，一致性（C），分区容错（P），合称CAP理论。

　　何为分布式？各个节点通过网络通信，对外提供服务。在分布式系统中，网络和节点是核心概念。并且它们都是有可能出现故障的，那我们如何让系统提供尽可能好的服务呢？这里的"好"是可以细分为不同的指标，不同用户需求一样。这就引出了CAP理论。

　　其中，CA很好理解，P如何理解呢？Patition Tolerance，意思就是当网络（节点）出现故障时，节点（子网络）无法通信时，出现分区，系统还能继续提供服务。这基本要求我们在设计系统时，不能因为节点间无法通信，整个系统就不提供服务，通俗来说就是鸡蛋不能装在一个篮子中，也即不能一损俱损，从这点看，P很重要，绝大多数分布式系统都要满足，也即数据要有副本。可以说P是分布式设计的基本出发点，其他两个则是衍生的问题。

　　总的来说就是，数据存在的节点越多，分区容忍性越高，但要复制更新的数据就越多，一致性就越难保证。为了保证一致性，更新所有节点数据所需要的时间就越长，可用性就会降低。这就是redis，rabbitmq，kafka虽然都推荐使用集群，但是我们仍然可以使用单机版, 单机版就是集群的退化，其满足CP,不满足A。当服务不挂掉，我们希望提供的服务能尽可能的好，这时就需要在A和C中选择了，其实就是可用和可靠的问题。

　　在设计分布式系统时，我们一个基本原则就是数据要有副本，并存储在不同的节点上，保证P。那么剩下就是A和C了。

　　由CAP又可以引申出BASE理论，这里不细究了。

　　软件架构，听的最多的是微服务架构，还有什么pass，saas，iaas等

 

 

 

 

参考博客：软件架构概述

　　　　　CAP定理的含义　

　　　　　CAP理论该怎么理解，AP,CP问题