據(jù)說60%的Java程序員不明白分布式一致性？這次徹底搞懂！

前言

專注于為中小企業(yè)提供成都網(wǎng)站制作、網(wǎng)站建設(shè)、外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)服務(wù),電腦端+手機端+微信端的三站合一,更高效的管理,為中小企業(yè)偃師免費做網(wǎng)站提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。我們立足成都，凝聚了一批互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)人才，有力地推動了1000多家企業(yè)的穩(wěn)健成長，幫助中小企業(yè)通過網(wǎng)站建設(shè)實現(xiàn)規(guī)模擴充和轉(zhuǎn)變。

在計算機科學領(lǐng)域，分布式一致性是一個相當重要且被廣泛探索與論證問題，首先來看三種業(yè)務(wù)場景。

1、火車站售票

假如說我們的終端用戶是一位經(jīng)常坐火車的旅行家，通常他是去車站的售票處購買車票，然后拿著車票去檢票口，再坐上火車，開始一段美好的旅行----一切似乎都是那么和諧。

想象一下，如果他選擇的目的地是杭州，而某一趟開往杭州的火車只剩下最后一張車票，可能在同一時刻，不同售票窗口的另一位乘客也購買了同一張車票。假如說售票系統(tǒng)沒有進行一致性的保障，兩人都購票成功了。而在檢票口檢票的時候，其中一位乘客會被告知他的車票無效……

當然，現(xiàn)代的中國鐵路售票系統(tǒng)已經(jīng)很少出現(xiàn)這樣的問題了。但在這個例子中我們可以看出，終端用戶對于系統(tǒng)的需求非常簡單：

"請售票給我，如果沒有余票了，請在售票的時候就告訴我票是無效的"

這就對購票系統(tǒng)提出了嚴格的一致性要求----系統(tǒng)的數(shù)據(jù)（本例中指的就是那趟開往杭州的火車的余票數(shù)）無論在哪個售票窗口，每時每刻都必須是準確無誤的！

2、銀行轉(zhuǎn)賬

假如我們的終端用戶是一位剛畢業(yè)的大學生，通常在拿到第一個月工資的時候，都會選擇向家里匯款。當他來到銀行柜臺，完成轉(zhuǎn)賬操作后，銀行的柜臺服務(wù)員會友善地提醒他："您的轉(zhuǎn)賬將在N個工作日后到賬！"。

此時這名畢業(yè)生有一定的沮喪，會對那名柜臺服務(wù)員叮囑："好吧，多久沒關(guān)系，錢不要少就好了！"……

這也成為了幾乎所有用戶對于現(xiàn)代銀行系統(tǒng)最基本的需求

3、網(wǎng)上購物

假如說我們的終端用戶是一位網(wǎng)購達人，當他看見一件庫存量為5的心儀商品，會迅速地確認購買，寫下收貨地址，然后下單……

然而，在下單的那個瞬間，系統(tǒng)可能會告知該用戶："庫存量不足！"。此時絕大部分消費者都會抱怨自己動作太慢，使得心愛的商品被其他人搶走了。

但其實有過網(wǎng)購系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗的工程師一定明白，在商品詳情頁上顯示的那個庫存量，通常不是該商品的真實庫存量，只有在真正下單購買的時候，系統(tǒng)才會檢查該商品的真實庫存量。但是，誰在意呢？

問題的解讀

對于上面三個例子，相信大家一定看出來了，我們的終端用戶在使用不同的計算機產(chǎn)品時對于數(shù)據(jù)一致性的需求是不一樣的：

1、有些系統(tǒng)，既要快速地響應(yīng)用戶，同時還要保證系統(tǒng)的數(shù)據(jù)對于任意客戶端都是真實可靠的，就像火車站售票系統(tǒng)

2、有些系統(tǒng)，需要為用戶保證絕對可靠的數(shù)據(jù)安全，雖然在數(shù)據(jù)一致性上存在延時，但最終務(wù)必保證嚴格的一致性，就像銀行的轉(zhuǎn)賬系統(tǒng)

3、有些系統(tǒng)，雖然向用戶展示了一些可以說是"錯誤"的數(shù)據(jù)，但是在整個系統(tǒng)使用過程中，一定會在某一個流程上對系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行準確無誤的檢查，從而避免用戶發(fā)生不必要的損失，就像網(wǎng)購系統(tǒng)

分布式一致性的提出

在分布式系統(tǒng)中要解決的一個重要問題就是數(shù)據(jù)的復(fù)制。

在我們的日常開發(fā)經(jīng)驗中，相信很多開發(fā)人員都遇到過這樣的問題：假設(shè)客戶端C1將系統(tǒng)中的一個值K由V1更新為V2，但客戶端C2無法立即讀取到K的最新值，需要在一段時間之后才能讀取到。

這很正常，因為數(shù)據(jù)庫復(fù)制之間存在延時。

分布式系統(tǒng)對于數(shù)據(jù)的復(fù)制需求一般都來自于以下兩個原因：

1、為了增加系統(tǒng)的可用性，以防止單點故障引起的系統(tǒng)不可用

2、提高系統(tǒng)的整體性能，通過

沒錯，這似乎能解決問題，而且有一些系統(tǒng)的架構(gòu)也確實直接使用了這個思路。但這個思路在解決一致性問題的同時，又帶來了新的問題：寫入的性能。

如果你的應(yīng)用場景有非常多的寫請求，那么使用這個思路之后，后續(xù)的寫請求都將會阻塞在前一個請求的寫操作上，導(dǎo)致系統(tǒng)整體性能急劇下降。

總得來說，我們無法找到一種能夠滿足分布式系統(tǒng)所有系統(tǒng)屬性的分布式一致性解決方案。因此，如何既保證數(shù)據(jù)的一致性，同時又不影響系統(tǒng)運行的性能，是每一個分布式系統(tǒng)都需要重點考慮和權(quán)衡的。于是，一致性級別由此誕生：

1、強一致性

這種一致性級別是最符合用戶直覺的，它要求系統(tǒng)寫入什么，讀出來的也會是什么，用戶體驗好，但實現(xiàn)起來往往對系統(tǒng)的性能影響大

2、弱一致性

這種一致性級別約束了系統(tǒng)在寫入成功后，不承諾立即可以讀到寫入的值，也不久承諾多久之后數(shù)據(jù)能夠達到一致，但會盡可能地保證到某個時間級別（比如秒級別）后，數(shù)據(jù)能夠達到一致狀態(tài)

3、最終一致性

最終一致性是弱一致性的一個特例，系統(tǒng)會保證在一定時間內(nèi)，能夠達到一個數(shù)據(jù)一致的狀態(tài)。這里之所以將最終一致性單獨提出來，是因為它是弱一致性中非常推崇的一種一致性模型，也是業(yè)界在大型分布式系統(tǒng)的數(shù)據(jù)一致性上比較推崇的模型

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分布式環(huán)境的各種問題

分布式系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)從其出現(xiàn)之初就伴隨著諸多的難題和挑戰(zhàn)：

1、通信異常

從集中式向分布式演變的過程中，必然引入網(wǎng)絡(luò)因素，由于網(wǎng)絡(luò)本身的不可靠性，因此也引入了額外的問題。

分布式系統(tǒng)需要在各個節(jié)點之間進行網(wǎng)絡(luò)通信，因此每次網(wǎng)絡(luò)通信都會伴隨著網(wǎng)絡(luò)不可用的風險，網(wǎng)絡(luò)光纖、路由器或是DNS等硬件設(shè)備或是系統(tǒng)不可用都會導(dǎo)致最終分布式系統(tǒng)無法順利完成一次網(wǎng)絡(luò)通信。

另外，即使分布式系統(tǒng)各個節(jié)點之間的網(wǎng)絡(luò)通信能夠正常進行，其延時也會大于單機操作。

通常我們認為現(xiàn)代計算機體系結(jié)構(gòu)中，單機內(nèi)存訪問的延時在納秒數(shù)量級（通常是10ns），而正常的一次網(wǎng)絡(luò)通信的延遲在0.1~1ms左右（相當于內(nèi)存訪問延時的105倍），如此巨大的延時差別，也會影響到消息的收發(fā)過程，因此消息丟失和消息延遲變得非常普遍。

2、網(wǎng)絡(luò)分區(qū)

當網(wǎng)絡(luò)由于發(fā)生異常情況，導(dǎo)致分布式系統(tǒng)中部分節(jié)點之間的網(wǎng)絡(luò)延時不斷增大，最終導(dǎo)致組成分布式系統(tǒng)的所有節(jié)點中，只有部分節(jié)點之間能夠正常通信，而另一些節(jié)點則不能----我們將這個現(xiàn)象稱為網(wǎng)絡(luò)分區(qū)。

當網(wǎng)絡(luò)分區(qū)出現(xiàn)時，分布式系統(tǒng)會出現(xiàn)局部小集群，在極端情況下，這些局部小集群會獨立完成原本需要整個分布式系統(tǒng)才能完成的功能，包括對數(shù)據(jù)的事物處理，這就對分布式一致性提出了非常大的挑戰(zhàn)。

3、三態(tài)

上面兩點，我們已經(jīng)了解到在分布式環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)可能會出現(xiàn)各式各樣的問題，因此分布式系統(tǒng)的每一次請求與響應(yīng)，存在特有的三態(tài)概念，即成功、失敗、超時。

在傳統(tǒng)的單機系統(tǒng)中，應(yīng)用程序在調(diào)用一個函數(shù)之后，能夠得到一個非常明確的響應(yīng)：成功或失敗。而在分布式系統(tǒng)中，由于網(wǎng)絡(luò)是不可靠的，雖然在絕大部分情況下，網(wǎng)絡(luò)通信也能夠接受到成功或失敗的響應(yīng)，當時當網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)異常的情況下，就可能會出現(xiàn)超時現(xiàn)象，通常有以下兩種情況：

（1）由于網(wǎng)絡(luò)原因，該請求并沒有被成功地發(fā)送到接收方，而是在發(fā)送過程中就發(fā)生了消息丟失現(xiàn)象

（2）該請求成功地被接收方接收后，進行了處理，但是在將響應(yīng)反饋給發(fā)送方的過程中，發(fā)生了消息丟失現(xiàn)象

當出現(xiàn)這樣的超時現(xiàn)象時，網(wǎng)絡(luò)通信的發(fā)起方是無法確定當前請求是否被成功處理的

4、節(jié)點故障

節(jié)點故障則是分布式環(huán)境下另一個比較常見的問題，指的是組成分布式系統(tǒng)的

分布式事務(wù)

隨著分布式計算的發(fā)展，事物在分布式計算領(lǐng)域也得到了廣泛的應(yīng)用。

在單機數(shù)據(jù)庫中，我們很容易能夠?qū)崿F(xiàn)一套滿足ACID特性的事物處理系統(tǒng)，但在分布式數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)分散在各臺不同的機器上，如何對這些數(shù)據(jù)進行分布式的事物處理具有非常大的挑戰(zhàn)。

分布式事物是指事物的參與者、支持事物的服務(wù)器、資源服務(wù)器以及事物管理器分別位于分布式系統(tǒng)的不同節(jié)點上，通常一個分布式事物中會涉及對多個數(shù)據(jù)源或業(yè)務(wù)系統(tǒng)的操作。

可以設(shè)想一個最典型的分布式事物場景：一個跨銀行的轉(zhuǎn)賬操作涉及調(diào)用兩個異地的銀行服務(wù)，其中一個是本地銀行提供的取款服務(wù)，另一個則是目標銀行提供的存款服務(wù)，這兩個服務(wù)本身是無狀態(tài)并且相互獨立的，共同構(gòu)成了一個完整的分布式事物。

如果從本地銀行取款成功，但是因為某種原因存款服務(wù)失敗了，那么就必須回滾到取款之前的狀態(tài)，否則用戶可能會發(fā)現(xiàn)自己的錢不翼而飛了。

從這個例子可以看到，一個分布式事務(wù)可以看做是多個分布式的操作序列組成的，例如上面例子的取款服務(wù)和存款服務(wù)，通?？梢园堰@一系列分布式的操作序列稱為子事物。

因此，分布式事務(wù)也可以被定義為一種嵌套型的事物，同時也就具有了ACID事物特性。但由于在分布式事務(wù)中，各個子事物的執(zhí)行是分布式的，因此要實現(xiàn)一種能夠保證ACID特性的分布式事物處理系統(tǒng)就顯得格外復(fù)雜。

CAP理論

一個經(jīng)典的分布式系統(tǒng)理論。CAP理論告訴我們：一個分布式系統(tǒng)不可能同時滿足一致性（C：Consistency）、可用性（A：Availability）和分區(qū)容錯性（P：Partition tolerance）這三個基本需求，最多只能同時滿足其中兩項。

1、一致性

在分布式環(huán)境下，一致性是指數(shù)據(jù)在多個副本之間能否保持一致的特性。在一致性的需求下，當一個系統(tǒng)在數(shù)據(jù)一致的狀態(tài)下執(zhí)行更新操作后，應(yīng)該保證系統(tǒng)的數(shù)據(jù)仍然處于一直的狀態(tài)。

對于一個將數(shù)據(jù)副本分布在不同分布式節(jié)點上的系統(tǒng)來說，如果對第一個節(jié)點的數(shù)據(jù)進行了更新操作并且更新成功后，卻沒有使得第二個節(jié)點上的數(shù)據(jù)得到相應(yīng)的更新，于是在對第二個節(jié)點的數(shù)據(jù)進行讀取操作時，獲取的依然是老數(shù)據(jù)（或稱為臟數(shù)據(jù)），這就是典型的分布式數(shù)據(jù)不一致的情況。

在分布式系統(tǒng)中，如果能夠做到針對一個數(shù)據(jù)項的更新操作執(zhí)行成功后，所有的用戶都可以讀取到其最新的值，那么這樣的系統(tǒng)就被認為具有強一致性

2、可用性

可用性是指系統(tǒng)提供的服務(wù)必須一直處于可用的狀態(tài)，對于用戶的每一個操作請求總是能夠在有限的時間內(nèi)返回結(jié)果。這里的重點是"有限時間內(nèi)"和"返回結(jié)果"。

"有限時間內(nèi)"是指，對于用戶的一個操作請求，系統(tǒng)必須能夠在指定的時間內(nèi)返回對應(yīng)的處理結(jié)果，如果超過了這個時間范圍，那么系統(tǒng)就被認為是不可用的。

另外，"有限的時間內(nèi)"是指系統(tǒng)設(shè)計之初就設(shè)計好的運行指標，通常不同系統(tǒng)之間有很大的不同，無論如何，對于用戶請求，系統(tǒng)必須存在一個合理的響應(yīng)時間，否則用戶便會對系統(tǒng)感到失望。

"返回結(jié)果"是可用性的另一個非常重要的指標，它要求系統(tǒng)在完成對用戶請求的處理后，返回一個正常的響應(yīng)結(jié)果。正常的響應(yīng)結(jié)果通常能夠明確地反映出隊請求的處理結(jié)果，即成功或失敗，而不是一個讓用戶感到困惑的返回結(jié)果。

3、分區(qū)容錯性

分區(qū)容錯性約束了一個分布式系統(tǒng)具有如下特性：分布式系統(tǒng)在遇到任何網(wǎng)絡(luò)分區(qū)故障的時候，仍然需要能夠保證對外提供滿足一致性和可用性的服務(wù)，除非是整個網(wǎng)絡(luò)環(huán)境都發(fā)生了故障。

網(wǎng)絡(luò)分區(qū)是指在分布式系統(tǒng)中，不同的節(jié)點分布在不同的子網(wǎng)絡(luò)（機房或異地網(wǎng)絡(luò)）中，由于一些特殊的原因?qū)е逻@些子網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)不連通的狀況，但各個子網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)是正常的，從而導(dǎo)致整個系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境被切分成了若干個孤立的區(qū)域。

需要注意的是，組成一個分布式系統(tǒng)的每個節(jié)點的加入與退出都可以看作是一個特殊的網(wǎng)絡(luò)分區(qū)。

既然一個分布式系統(tǒng)無法同時滿足一致性、可用性、分區(qū)容錯性三個特點，所以我們就需要拋棄一樣：

用一張表格說明一下：

需要明確的一點是，對于一個分布式系統(tǒng)而言，分區(qū)容錯性是一個最基本的要求。因為既然是一個分布式系統(tǒng)，那么分布式系統(tǒng)中的組件必然需要被部署到不同的節(jié)點，否則也就無所謂分布式系統(tǒng)了，因此必然出現(xiàn)子網(wǎng)絡(luò)。

而對于分布式系統(tǒng)而言，網(wǎng)絡(luò)問題又是一個必定會出現(xiàn)的異常情況，因此分區(qū)容錯性也就成為了一個分布式系統(tǒng)必然需要面對和解決的問題。因此系統(tǒng)架構(gòu)師往往需要把精力花在如何根據(jù)業(yè)務(wù)特點在C（一致性）和A（可用性）之間尋求平衡。

BASE理論

BASE是Basically Available（基本可用）、Soft state（軟狀態(tài)）和Eventually consistent（最終一致性）三個短語的縮寫。BASE理論是對CAP中一致性和可用性權(quán)衡的結(jié)果，其來源于對大規(guī)?；ヂ?lián)網(wǎng)系統(tǒng)分布式實踐的總結(jié)，是基于CAP定理逐步演化而來的。

BASE理論的核心思想是：即使無法做到強一致性，但每個應(yīng)用都可以根據(jù)自身業(yè)務(wù)特點，采用適當?shù)姆绞絹硎瓜到y(tǒng)達到最終一致性。接下來看一下BASE中的三要素：

1、基本可用

基本可用是指分布式系統(tǒng)在出現(xiàn)不可預(yù)知故障的時候，允許損失部分可用性----注意，這絕不等價于系統(tǒng)不可用。比如：

（1）響應(yīng)時間上的損失。正常情況下，一個在線搜索引擎需要在0.5秒之內(nèi)返回給用戶相應(yīng)的查詢結(jié)果，但由于出現(xiàn)故障，查詢結(jié)果的響應(yīng)時間增加了1~2秒

（2）系統(tǒng)功能上的損失：正常情況下，在一個電子商務(wù)網(wǎng)站上進行購物的時候，消費者幾乎能夠順利完成每一筆訂單，但是在一些節(jié)日大促購物高峰的時候，由于消費者的購物行為激增，為了保護購物系統(tǒng)的穩(wěn)定性，部分消費者可能會被引導(dǎo)到一個降級頁面

2、軟狀態(tài)

軟狀態(tài)指允許系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)存在中間狀態(tài)，并認為該中間狀態(tài)的存在不會影響系統(tǒng)的整體可用性，即允許系統(tǒng)在不同節(jié)點的數(shù)據(jù)副本之間進行數(shù)據(jù)同步的過程存在延時

3、最終一致性

最終一致性強調(diào)的是所有的數(shù)據(jù)副本，在經(jīng)過一段時間的同步之后，最終都能夠達到一個一致的狀態(tài)。因此，最終一致性的本質(zhì)是需要系統(tǒng)保證最終數(shù)據(jù)能夠達到一致，而不需要實時保證系統(tǒng)數(shù)據(jù)的強一致性。

總的來說，BASE理論面向的是大型高可用可擴展的分布式系統(tǒng)，和傳統(tǒng)的事物ACID特性是相反的，它完全不同于ACID的強一致性模型，而是通過犧牲強一致性來獲得可用性，并允許數(shù)據(jù)在一段時間內(nèi)是不一致的，但最終達到一致狀態(tài)。

但同時，在實際的分布式場景中，不同業(yè)務(wù)單元和組件對數(shù)據(jù)一致性的要求是不同的，因此在具體的分布式系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計過程中，ACID特性和BASE理論往往又會結(jié)合在一起。

最后

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當前題目：據(jù)說60%的Java程序員不明白分布式一致性？這次徹底搞懂！
當前路徑：http://muchs.cn/article12/jchigc.html

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