分布式理论和算法
一、CAP
简介
CAP 也就是 Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition Tolerance（分区容错性） 这三个单词首字母组合。
CAP 定理（CAP theorem）指出对于一个分布式系统来说，只能同时满足以下三点中的两个：
- 一致性（Consistency） : 所有节点访问同一份最新的数据副本
- 可用性（Availability）: 非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应（不是错误或者超时的响应）。
- 分区容错性（Partition Tolerance） : 分布式系统出现网络分区的时候，仍然能够对外提供服务。
什么是网络分区？
分布式系统中，多个节点之前的网络本来是连通的，但是因为某些故障（比如部分节点网络出了问题）某些节点之间不连通了，整个网络就分成了几块区域，这就叫 网络分区。
当发生网络分区的时候，如果我们要继续服务，那么强一致性和可用性只能 2 选 1。也就是说当网络分区之后 P 是前提，决定了 P 之后才有 C 和 A 的选择。也就是说分区容错性（Partition tolerance）我们是必须要实现的。
因此，分布式系统理论上不可能选择 CA 架构，只能选择 CP 或者 AP 架构。比如 ZooKeeper、HBase 就是 CP 架构，Cassandra、Eureka 就是 AP 架构，Nacos 不仅支持 CP 架构也支持 AP 架构。
为啥不可能选择 CA 架构呢？
举个例子：若系统出现“分区”，系统中的某个节点在进行写操作。为了保证 C， 必须要禁止其他节点的读写操作，这就和 A 发生冲突了。如果为了保证 A，其他节点的读写操作正常的话，那就和 C 发生冲突了。
选择 CP 还是 AP 的关键在于当前的业务场景，没有定论，比如对于需要确保强一致性的场景如银行一般会选择保证 CP 。
另外，需要补充说明的一点是： 如果网络分区正常的话（系统在绝大部分时候所处的状态），也就说不需要保证 P 的时候，C 和 A 能够同时保证。
总结
如果系统发生“分区”，我们要考虑选择 CP 还是 AP。如果系统没有发生“分区”的话，我们要思考如何保证 CA 。
二、BASE
简介
BASE 是 Basically Available（基本可用） 、Soft-state（软状态） 和 Eventually Consistent（最终一致性） 三个短语的缩写。
BASE 理论的核心思想
即使无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。
BASE 理论本质上是对 CAP 的延伸和补充，更具体地说，是对 CAP 中 AP 方案的一个补充。
为什么这样说呢？
AP 方案只是在系统发生分区的时候放弃一致性，而不是永远放弃一致性。在分区故障恢复后，系统应该达到最终一致性。这一点其实就是 BASE 理论延伸的地方。
BASE 理论三要素
基本可用
基本可用是指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性。但是，这绝不等价于系统不可用。
什么叫允许损失部分可用性呢？
- 响应时间上的损失: 正常情况下，处理用户请求需要 0.5s 返回结果，但是由于系统出现故障，处理用户请求的时间变为 3 s。
- 系统功能上的损失：正常情况下，用户可以使用系统的全部功能，但是由于系统访问量突然剧增，系统的部分非核心功能无法使用。
软状态
软状态指允许系统中的数据存在中间状态（CAP 理论中的数据不一致），并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性，即允许系统在不同节点的数据副本之间进行数据同步的过程存在延时。
最终一致性
最终一致性强调的是系统中所有的数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能够达到一个一致的状态。因此，最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性。
总结
ACID 是数据库事务完整性的理论，CAP 是分布式系统设计理论，BASE 是 CAP 理论中 AP 方案的延伸。
三、Paxos
介绍
Paxos 算法是第一个被证明完备的分布式系统共识算法。共识算法的作用是让分布式系统中的多个节点之间对某个提案（Proposal）达成一致的看法。
兰伯特当时提出的 Paxos 算法主要包含 2 个部分:
- Basic Paxos 算法 ： 描述的是多节点之间如何就某个值(提案 Value)达成共识。
- Multi-Paxos 思想 ： 描述的是执行多个 Basic Paxos 实例，就一系列值达成共识。Multi-Paxos 说白了就是执行多次 Basic Paxos ，核心还是 Basic Paxos 。
总结
Paxos 算法是兰伯特在 1990 年提出的一种分布式系统共识算法。
兰伯特当时提出的 Paxos 算法主要包含 2 个部分: Basic Paxos 算法和 Multi-Paxos 思想。
Raft 算法、ZAB 协议、 Fast Paxos 算法都是基于 Paxos 算法改进而来。
Basic Paxos 算法
Basic Paxos 中存在 3 个重要的角色：
- 提议者（Proposer）：也可以叫做协调者（coordinator），提议者负责接受客户端的请求并发起提案。提案信息通常包括提案编号 (Proposal ID) 和提议的值 (Value)。
- 接受者（Acceptor）：也可以叫做投票员（voter），负责对提议者的提案进行投票，同时需要记住自己的投票历史；
- 学习者（Learner）：如果有超过半数接受者就某个提议达成了共识，那么学习者就需要接受这个提议，并就该提议作出运算，然后将运算结果返回给客户端。
为了减少实现该算法所需的节点数，一个节点可以身兼多个角色。并且，一个提案被选定需要被半数以上的 Acceptor 接受。这样的话，Basic Paxos 算法还具备容错性，在少于一半的节点出现故障时，集群仍能正常工作。
Multi Paxos 思想
Basic Paxos 算法的仅能就单个值达成共识，为了能够对一系列的值达成共识，我们需要用到 Multi Paxos 思想。
四、Raft 算法
Raft 集群中每个节点都处于以下三种角色之一：
- Leader: 所有请求的处理者，接收客户端发起的操作请求，写入本地日志后同步至集群其它节点。
- Follower: 请求的被动更新者，从 leader 接收更新请求，写入本地文件。如果客户端的操作请求发送给了 follower，会首先由 follower 重定向给 leader。
- Candidate: 如果 follower 在一定时间内没有收到 leader 的心跳，则判断 leader 可能已经故障，此时启动 leader election 过程，本节点切换为 candidate 直到选主结束。