第一章 分布式架构

学习《从Paxos到ZooKeeper 分布式一致性原理与实践》，每一章就是一篇随笔
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1.1 从集中式到分布式

什么是集中式系统？

想象一下早期的银行系统或者一个单体网站。所有的业务逻辑、数据处理和存储都运行在一台或一组紧密耦合的高性能计算机（通常是大型机或小型机）上。这就是集中式（Centralized） 架构。

  • 特点：
    1. 部署简单：所有东西都在一个地方，部署和管理相对直接。
    2. 数据一致性强：因为只有一个数据副本（或在一个地方管理），不存在数据不一致的问题。事务处理非常简单直接。
    3. 技术栈单一：开发、测试、运维都围绕着一个核心系统。

为什么要走向分布式？

随着互联网的爆发式增长，集中式架构的瓶颈变得越来越无法忍受。

  1. 性能瓶颈（Performance Bottleneck）：

    • 垂直扩展（Scale-Up）的极限：当用户量和数据量激增时，集中式系统只能通过不断提升单台服务器的硬件性能（更强的CPU、更大的内存、更快的硬盘）来应对，这被称为“垂直扩展”。然而，硬件的发展速度远跟不上业务的增长速度，而且顶级硬件的成本极其高昂，性价比极低。
    • 请求处理能力的上限：一台服务器无论多强大，其CPU、内存、I/O能力终究有物理上限，无法应对海量并发请求。

  2. 可用性瓶颈（Availability Bottleneck）：

    • 单点故障（Single Point of Failure, SPOF）：在集中式架构中，如果这台核心服务器宕机、网络中断或发生软件故障，整个系统将完全瘫痪。这对需要7x24小时不间断服务的互联网应用来说是致命的。

  3. 成本与灵活性瓶颈（Cost & Flexibility Bottleneck）：

    • 高昂的硬件成本：高性能的大型机和商业数据库（如Oracle、DB2）价格不菲。
    • 开发和维护困难：随着业务越来越复杂，单体应用会变得异常臃肿，代码耦合度极高。任何微小的改动都可能牵一发而动全身，导致开发效率低下，上线风险增高。

分布式系统（Distributed System）的诞生

为了解决上述问题，分布式（Distributed）架构应运而生。它的核心思想是水平扩展（Scale-Out）：用一堆廉价的普通计算机（PC服务器）组成一个集群，通过软件将它们协同起来，共同对外提供服务，来替代昂贵的大型机。

  • 优势：
    1. 高性能与高并发：可以通过简单地增加服务器数量，几乎线性地提升整个系统的处理能力。
    2. 高可用性：集群中的某一台或几台服务器宕机，不会导致整个系统崩溃。系统可以通过故障转移机制，让其他健康的节点接管服务。
    3. 低成本与高灵活性：使用廉价的PC服务器大大降低了硬件成本。同时，可以将复杂的业务拆分成独立的微服务，每个服务可以独立开发、部署和扩展，提升了开发效率和系统灵活性。

分布式带来的新挑战

然而，天下没有免费的午餐。分布式架构在解决旧问题的同时，也引入了全新的、更复杂的挑战，其中最核心的就是一致性问题。

  1. 节点通信的不可靠：网络是不可靠的，可能出现延迟、中断甚至分区（一部分节点无法与其他节点通信）。
  2. 数据一致性：数据被分散存储在不同的节点上（数据副本），如何保证在并发读写时，所有节点上的数据都是一致的？这成为了分布式系统设计的核心难题。
  3. 协调的复杂性：谁来决定哪个节点是主节点？事务如何在多个节点上执行？节点故障后如何重新选举？这些都需要复杂的协调机制。

正是为了解决这些挑战，才催生了后面我们要讲的CAP/BASE理论以及Paxos、ZAB等一系列分布式一致性协议。

1.2 从 ACID 到 CAP/BASE：数据一致性模型的演进

ACID：传统数据库的基石

在集中式系统中，我们追求的是强一致性，其黄金标准就是数据库事务的ACID特性。

  • A - 原子性（Atomicity）：一个事务中的所有操作，要么全部成功，要么全部失败回滚。不存在中间状态。比如银行转账，扣款和收款必须同时成功或失败。
  • C - 一致性（Consistency）：事务开始前和结束后，数据库的完整性约束没有被破坏。例如，A给B转账100元，事务前后两人总金额不变。
  • I - 隔离性（Isolation）：多个并发事务之间是相互隔离的，一个事务的执行不应被其他事务干扰。如同每个事务都在一个独立的空间里执行。
  • D - 持久性（Durability）：一旦事务提交，其结果就是永久性的，即使系统崩溃也不会丢失。

ACID提供了非常可靠的数据保证，但它要求严格的锁和同步机制，这在分布式环境下会带来巨大的性能开销和可用性问题。

CAP理论：分布式系统的“不可能三角”

2000年，Eric Brewer教授提出了著名的CAP理论，它指出，一个分布式系统不可能同时满足以下三个特性，最多只能满足其中两个。

  • C - 一致性（Consistency）：这里的“C”特指强一致性。即任何读操作总能读取到最近一次写入的数据。这意味着所有节点在同一时间看到的数据是完全一致的。
  • A - 可用性（Availability）：任何（来自非故障节点的）请求都能得到响应（不保证数据最新）。系统必须一直处于可服务状态。
  • P - 分区容错性（Partition Tolerance）：当节点间的网络发生分区（即部分节点无法与其他节点通信）时，系统仍然能够继续运行。

为什么三者不可兼得？

我们可以用一个简单的思想实验来证明：

假设一个分布式系统同时满足C、A、P。现在，网络发生了分区（P），集群被分成了G1和G2两个部分。

  1. 此时，一个写请求W到达了G1，并成功写入。根据强一致性（C），这个写入必须立刻同步到G2。但由于网络分区，G1无法联系到G2，同步失败。
  2. 为了保证强一致性（C），G1必须拒绝新的读写请求，或者G2必须停止服务，直到网络恢复。但这又违反了可用性（A）——系统必须对请求做出响应。

这就产生了矛盾。因此，在网络分区发生时，你必须在一致性和可用性之间做出选择。

  • 选择CP（放弃A）：为了保证数据强一致性，当网络分区发生时，系统会拒绝服务，直到数据在所有副本上同步一致。例如，Zookeeper、HBase就属于这类。
  • 选择AP（放弃C）：为了保证高可用性，即使网络分区，每个分区内的节点依然可以对外提供服务（通常是读和写），但这可能导致不同分区的数据不一致。当网络恢复后，再通过某种机制（如冲突解决）来使数据最终达到一致。大多数NoSQL数据库（如Cassandra、DynamoDB）和很多互联网应用都采用这种策略。
  • 选择CA（放弃P）：这意味着你不允许网络分区发生。这在分布式系统中是不现实的，因为网络故障是常态。所以，现代分布式系统设计必须保证P（分区容错性）。

BASE理论：对AP架构的实践总结

既然在很多场景下我们选择了AP（牺牲强一致性，保证可用性），那么数据一致性该如何保证呢？BASE理论就是对这一思想的总结。它强调的是最终一致性。

  • BA - 基本可用（Basically Available）：系统在出现故障时，允许损失部分可用性。例如，响应时间变长，或者部分功能降级。
  • S - 软状态（Soft State）：允许系统中的数据存在中间状态，并且这个状态不影响系统的整体可用性。即数据可以暂时不同步。
  • E - 最终一致性（Eventually Consistent）：系统中的所有数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能够达到一个一致的状态。它不要求“立即”一致，但保证“最终”会一致。

ACID vs. BASE

  • ACID是面向传统数据库的悲观锁思想，追求强一致性，严格保证数据的正确性。
  • BASE是面向高可用分布式系统的乐观锁思想，通过牺牲短暂的强一致性来换取更高的可用性和性能，并相信数据最终会通过同步机制达到一致。

总结：从集中式到分布式，是从追求单机极致性能到追求集群整体能力的转变。而从ACID到CAP/BASE，则是数据一致性模型为了适应分布式环境，从追求“强一致性”到在“一致性”与“可用性”之间做权衡，并接受“最终一致性”的理念演进。理解这两个转变，是掌握一切分布式技术的思想基础。

posted @ 2026-01-31 13:03  寻找梦想的大熊  阅读(4)  评论(0)    收藏  举报