分布式系统架构知识点梳理

分布式分为分布式缓存（Redis）、分布式锁（Redis 或 Zookeeper）、分布式服务（Dubbo 或 SpringCloud）、分布式服务协调（Zookeeper）、分布式消息队列（Kafka 、RabbitMq）、分布式 Session 、分布式事务、分布式搜索（Elasticsearch）等。不可能所有分布式内容都熟悉，一定要在某个领域有所专长。

分布式理论

问：分布式有哪些理论？

CAP 、BASE。分布式 CAP 理论，任何一个分布式系统都无法同时满足 Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性） 这三个基本需求。最多只能满足其中两项。而 Partition tolerance（分区容错性） 是必须的，因此一般是 CP ，或者 AP。

问：你怎么理解分布式一致性？

数据一致性通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。在分布式系统中，数据一致性往往指的是由于数据的复制，不同数据节点中的数据内容是否完整并且相同。

一致性还分为强一致性，弱一致性，还有最终一致性。强一致性就是马上就保持一致。 最终一致性是指经过一段时间后，可以保持一致。

分布式事务

问：你怎么理解分布式事务？分布式事务的协议有哪些？

分布式事务是指会涉及到操作多个数据库的事务。目的是为了保证分布式系统中的数据一致性。分布式事务类型：二阶段提交 2PC ，三阶段提交 3PC。

• 2PC ：第一阶段：准备阶段（投票阶段）和第二阶段：提交阶段（执行阶段）。

• 3PC ：三个阶段：CanCommit 、PreCommit 、DoCommit。

问：分布式事务的解决方案有哪些？

分布式事务解决方案：补偿机制 TCC 、XA 、消息队列 MQ。

问：讲一下 TCC。

T（Try）锁资源：锁定某个资源，设置一个预备类的状态，冻结部分数据。

• 比如，订单的支付状态，先把状态修改为"支付中（PAYING）"。

• 比如，本来库存数量是 100 ，现在卖出了 2 个，不要直接扣减这个库存。在一个单独的冻结库存的字段，比如 prepare _ remove _ stock 字段，设置一个 2。也就是说，有 2 个库存是给冻结了。

• 积分服务的也是同理，别直接给用户增加会员积分。你可以先在积分表里的一个预增加积分字段加入积分。

• 比如：用户积分原本是 1190 ，现在要增加 10 个积分，别直接 1190 + 10 = 1200 个积分啊！你可以保持积分为 1190 不变，在一个预增加字段里，比如说 prepare _ add _ credit 字段，设置一个 10 ，表示有 10 个积分准备增加。

C（Confirm）：在各个服务里引入了一个 TCC 分布式事务的框架，事务管理器可以感知到各个服务的 Try 操作是否都成功了。假如都成功了， TCC 分布式事务框架会控制进入 TCC 下一个阶段，第一个 C 阶段，也就是 Confirm 阶段。此时，需要把 Try 阶段锁住的资源进行处理。

• 比如，把订单的状态设置为“已支付（Payed）”。

• 比如，扣除掉相应的库存。

• 比如，增加用户积分。

C（Cancel）：在 Try 阶段，假如某个服务执行出错，比如积分服务执行出错了，那么服务内的 TCC 事务框架是可以感知到的，然后它会决定对整个 TCC 分布式事务进行回滚。

TCC 分布式事务框架只要感知到了任何一个服务的 Try 逻辑失败了，就会跟各个服务内的 TCC 分布式事务框架进行通信，然后调用各个服务的 Cancel 逻辑。也就是说，会执行各个服务的第二个 C 阶段， Cancel 阶段。

• 比如，订单的支付状态，先把状态修改为" closed "状态。

• 比如，冻结库存的字段， prepare _ remove _ stock 字段，将冻结的库存 2 清零。

• 比如，预增加积分的字段， prepare _ add _ credit 字段，将准备增加的积分 10 清零。

问：事务管理器宕掉了，怎么办？

做冗余，设置多个事务管理器，一个宕掉了，其他的还可以用。

问：怎么保证分布式系统的幂等性？

状态机制。版本号机制。

Redis

问：Redis 有哪些优势？

1. 速度快，因为数据存在内存中。

2. 支持丰富数据类型，支持 string、list、set 、sorted set、hash。

3. 支持事务，操作都是原子性，所谓的原子性就是对数据的更改要么全部执行，要么全部不执行。

4. 丰富的特性：可用于缓存，消息，按 key 设置过期时间，过期后将会自动删除。

5. 单线程，单进程，采用 IO 多路复用技术。

问：Redis 的存储结构是怎样的？

key-value 键值对。

问：Redis 支持哪些数据结构？

string（字符串）, hash（哈希）, list（队列）, set（集合）及 zset（sorted set 有序集合）。

问：Redis 的数据结构，有哪些应用场景？

• string：简单地 get / set 缓存。

• hash：可以缓存用户资料。比如命令：hmset user1 name "lin" sex "male" age "25" ，缓存用户 user1 的资料，姓名为 lin ，性别为男，年龄 25。

• list：可以做队列。往 list 队列里面 push 数据，然后再 pop 出来。

• zset：可以用来做排行榜。

问：Redis 的数据结构，底层分别是由什么实现的？

• Redis 字符串，却不是 C 语言中的字符串（即以空字符 ’\0’ 结尾的字符数组），它是自己构建了一种名为 简单动态字符串（simple dynamic string , SDS）的抽象类型，并将 SDS 作为 Redis 的默认字符串表示。

• Redi List ，底层是 ZipList ，不满足 ZipList 就使用双向链表。ZipList 是为了节约内存而开发的。和各种语言的数组类似，它是由连续的内存块组成的，这样一来，由于内存是连续的，就减少了很多内存碎片和指针的内存占用，进而节约了内存。

问：Redis 怎么保证可靠性？Redis 的持久化方式有哪些？有哪些优缺点？

一个可靠安全的系统，肯定要考虑数据的可靠性，尤其对于内存为主的 Redis ，就要考虑一旦服务器挂掉，启动之后，如何恢复数据的问题，也就是说数据如何持久化的问题。 AOF 就是备份操作记录。AOF 由于是备份操作命令，备份快、恢复慢。 AOF 的优点：AOF 更好保证数据不会被丢失，最多只丢失一秒内的数据。另外重写操作保证了数据的有效性，即使日志文件过大也会进行重写。AOF 的日志文件的记录可读性非常的高。 AOF 的缺点：对于相同数量的数据集而言， AOF 文件通常要大于 RDB 文件。 RDB 就是备份所有数据，使用了快照。RDB 恢复数据比较快。

问：AOF 文件过大，怎么处理？

会进行 AOF 文件重写。

• 随着 AOF 文件越来越大，里面会有大部分是重复命令或者可以合并的命令。

• 重写的好处：减少 AOF 日志尺寸，减少内存占用，加快数据库恢复时间。

执行一个 AOF 文件重写操作，重写会创建一个当前 AOF 文件的体积优化版本。

问：讲一下 Redis 的事务。

先以 MULTI 开始一个事务， 然后将多个命令入队到事务中， 最后由 EXEC 命令触发事务， 一并执行事务中的所有命令。如果想放弃这个事务，可以使用 DISCARD 命令。

问：Redi