分布式系统-无状态

分布式系统的一个难点，便是它保存的数据，要保证是无状态的。

要做到这一点，有三个思路。一是每个系统节点，分别保存一份完整的数据；二是每个系统节点，分别保存一部分数据，也就是将数据切片；三是思路一和思路二结合使用。

每个系统节点保存一份完整的数据，好处在于保证了整个分布式系统的高可用，缺点便是系统数据容量有瓶颈。

切片，好处则在于突破了单节点容量瓶颈的限制，缺点便是节点异常后，需要做数据迁移，增加了系统复杂度。

那是不是按照思路三，将两者结合，就完美了呢？并非如此，世上绝无完美的方案，任何方案都有它的缺点和优点。实际中，需要从系统的设计基础假定出发，来选择最合适的技术方案。

接下来，我通过几个常用的系统组件，来说一说这个事。

mysql是分布式系统吗？

有人会说，mysql有主备，还有主从，应该是分布式系统。其实，从设计上来讲，mysql不算分布式系统，它的设计就是单点系统。只是为了保证高可用，所以引入了主备的方案。

为了降低主库的压力，又引入了主从的方案。

一般来说，mysql的主备，都是一主一备，但有些特别核心的系统，也会采用一主多备的设计。mysql主备，需要一个HA系统，HA系统直面client，负责转发请求、主库监控以及主备切换。

mysql主从，则一般在client端做负载分发或者加一层proxy系统，负责分发请求。

redis如何通过设计保证数据是无状态的？

redis是一个基于内存的KV数据库，由于单点有数据瓶颈的问题，redis演变为了分布式数据库，通过切片集群的思路，将数据分散保存在不同节点。具体的方案，便是redis cluster。

这个方案，将整个redis集群，分隔成16384个hash槽，然后每个节点，负责一部分hash槽。保存数据时，则根据key，计算出应该保存在哪一个hash槽中，也就知道了对应的节点。

当然client确定具体节点这个事，细节还是很多的，比如redis集群扩容缩容、数据重洗等，有兴趣可以阅读如下链接：https://time.geekbang.org/column/article/276545

通过这样的设计，就保证了redis的数据是无状态的。