本文摘录自《分布式系统的事务处理》。
单机服务器的不足
云技术是近期比较热门的话题，它的基础就是分布式集群技术。传统的单机服务器会有两个问题：
- 一台服务器的性能不足，遭遇性能瓶颈
- 单机服务器的宕机风险
当然，现在的单服务器内也是应用了多处理器等技术，也有宕机的处理。《smp，numa和mpp体系结构总结》
数据的保护
随着业务的发展，扩展服务器别无选择。我们加入更多机器来分担性能以及故障。对于故障，保护数据总是第一要务。通常会有两种手段来扩展数据服务：
- 数据分区：数据分块放在不同服务器上。（应该是加快读）
- 数据镜像：多个数据备份
对于数据分区，个人估计是为了加快写速(对照RAID0)，单台服务器故障会引起部分数据丢失(很可能造成整个数据损坏)。高可用性只能通过数据镜像——数据冗余来保证（工业界认为比较安全的备份数是三份）。加入更多机器会使得数据一致性变得复杂。
经典的Use Case：
“A帐号向B帐号汇钱”来说明一下，熟悉RDBMS事务的都知道从帐号A到帐号B需要6个操作：
- 从A帐号中把余额读出来。
- 对A帐号做减法操作。
- 把结果写回A帐号中。
- 从B帐号中把余额读出来。
- 对B帐号做加法操作。
- 把结果写回B帐号中。
这六个步骤是一个事务，要么全部做完，要么就都不做（都不成功）。不然A钱扣了，没转进B去就亏了（银行肯定先扣钱，呵呵）。
所以，这个事务执行时，必须要锁定AB账户的读和写。RDBMS会造成比较复杂的问题：
- 数据分区：AB账号不在同一个服务器上，需要夸机器的事务处理。如果中途失败，需要回滚。
- 数据镜像：事务操作在同一台机器，但别的机器上可能会有不一致的数据。
事务处理除了考虑性能，还有可用性。在服务器出错时数据不会丢失，服务会由别的服务器代替。目前来看，上万台服务器，每天都可能有几台服务器宕机。
- 容灾：数据不丢，失效备援
- 数据一致性：事务处理
- 性能：吞吐量，响应时间
数据副本是分布式系统解决数据丢失异常的唯一手段，数据分区更多为了性能。
- 为了高可用性，数据多备份。
- 多备份会引起一致性问题
- 一致性问题会影响性能。
这就是软件开发，按下了葫芦起了瓢。（说得好）
一致性模型
简单分为三种类型：
- Weak弱一致性：可以不一致。
- Eventually 最终一致性：某个时间窗口之后保证最终一致。限期一致。
- Strong 强一致性：新数据写入后，必须保证所有副本都是一致的，时刻一致。
Weak和Eventually是异步冗余。Strong一般是同步冗余。
异步冗余有更好的性能，但带来更复杂的控制。
同步冗余有简单的实现，但意味着性能下降。
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时间： 2024-03-28 18:06:38