Java全栈知识点问题汇总(下)(二)

系统运维 2023-08-28 法医手机阅读

13 分布式

分布式相关。

13.1 一致性算法

什么是分布式系统的副本一致性？有哪些？

分布式系统通过副本控制协议，使得从系统外部读取系统内部各个副本的数据在一定的约束条件下相同，称之为副本一致性(consistency)。副本一致性是针对分布式系统而言的，不是针对某一个副本而言。

强一致性(strong consistency) ：任何时刻任何用户或节点都可以读到最近一次成功更新的副本数据。强一致性是程度最高的一致性要求，也是实践中最难以实现的一致性。

单调一致性(monotonic consistency) ：任何时刻，任何用户一旦读到某个数据在某次更新后的值，这个用户不会再读到比这个值更旧的值。单调一致性是弱于强一致性却非常实用的一种一致性级别。因为通常来说，用户只关心从己方视角观察到的一致性，而不会关注其他用户的一致性情况。

会话一致性(session consistency) ：任何用户在某一次会话内一旦读到某个数据在某次更新后的值，这个用户在这次会话过程中不会再读到比这个值更旧的值。会话一致性通过引入会话的概念，在单调一致性的基础上进一步放松约束，会话一致性只保证单个用户单次会话内数据的单调修改，对于不同用户间的一致性和同一用户不同会话间的一致性没有保障。实践中有许多机制正好对应会话的概念，例如php 中的session 概念。

最终一致性(eventual consistency) ：最终一致性要求一旦更新成功，各个副本上的数据最终将达到完全一致的状态，但达到完全一致状态所需要的时间不能保障。对于最终一致性系统而言，一个用户只要始终读取某一个副本的数据，则可以实现类似单调一致性的效果，但一旦用户更换读取的副本，则无法保障任何一致性。

弱一致性(week consistency) ：一旦某个更新成功，用户无法在一个确定时间内读到这次更新的值，且即使在某个副本上读到了新的值，也不能保证在其他副本上可以读到新的值。弱一致性系统一般很难在实际中使用，使用弱一致性系统需要应用方做更多的工作从而使得系统可用。

在分布式系统中有哪些常见的一致性算法？

分布式算法 - 一致性Hash算法

一致性Hash算法是个经典算法，Hash环的引入是为解决单调性(Monotonicity)的问题；虚拟节点的引入是为了解决平衡性(Balance)问题

分布式算法 - Paxos算法

Paxos算法是Lamport宗师提出的一种基于消息传递的分布式一致性算法，使其获得2013年图灵奖。自Paxos问世以来就持续垄断了分布式一致性算法，Paxos这个名词几乎等同于分布式一致性, 很多分布式一致性算法都由Paxos演变而来

分布式算法 - Raft算法

Paxos是出了名的难懂，而Raft正是为了探索一种更易于理解的一致性算法而产生的。它的首要设计目的就是易于理解，所以在选主的冲突处理等方式上它都选择了非常简单明了的解决方案

分布式算法 - ZAB算法

ZAB 协议全称：Zookeeper Atomic Broadcast（Zookeeper 原子广播协议）, 它应该是所有一致性协议中生产环境中应用最多的了。为什么呢？因为他是为 Zookeeper 设计的分布式一致性协议！

谈谈你对一致性hash算法的理解？

判定哈希算法好坏的四个定义:

平衡性(Balance): 平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去，这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用。很多哈希算法都能够满足这一条件。
单调性(Monotonicity): 单调性是指如果已经有一些内容通过哈希分派到了相应的缓冲中，又有新的缓冲加入到系统中。哈希的结果应能够保证原有已分配的内容可以被映射到原有的或者新的缓冲中去，而不会被映射到旧的缓冲集合中的其他缓冲区。
分散性(Spread): 在分布式环境中，终端有可能看不到所有的缓冲，而是只能看到其中的一部分。当终端希望通过哈希过程将内容映射到缓冲上时，由于不同终端所见的缓冲范围有可能不同，从而导致哈希的结果不一致，最终的结果是相同的内容被不同的终端映射到不同的缓冲区中。这种情况显然是应该避免的，因为它导致相同内容被存储到不同缓冲中去，降低了系统存储的效率。分散性的定义就是上述情况发生的严重程度。好的哈希算法应能够尽量避免不一致的情况发生，也就是尽量降低分散性。
负载(Load): 负载问题实际上是从另一个角度看待分散性问题。既然不同的终端可能将相同的内容映射到不同的缓冲区中，那么对于一个特定的缓冲区而言，也可能被不同的用户映射为不同的内容。与分散性一样，这种情况也是应当避免的，因此好的哈希算法应能够尽量降低缓冲的负荷。