一加Ace2 Pro官宣：普及16G內(nèi)存 引領(lǐng)24G
一加官方今天繼續(xù)為本月發(fā)布的新機一加Ace2 Pro帶來預(yù)熱，公布了內(nèi)存方面的信息。“淘汰 8GB ，12GB 起步，16GB 普及，24GB 引領(lǐng)，還有呢？#一加Ace2Pro#，2023 年 8 月，敬請期待。”同時
大家好，我是小?，一個漂泊江湖多年的 985 非科班程序員，曾混跡于國企、互聯(lián)網(wǎng)大廠和創(chuàng)業(yè)公司的后臺開發(fā)攻城獅。
在計算機科學領(lǐng)域，分布式系統(tǒng)是一門極具挑戰(zhàn)性的研究方向，也是互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中必不可少的優(yōu)化實踐，而 CAP 理論和 BASE 理論則是分布式系統(tǒng)中的兩個關(guān)鍵的概念。
今天，小?將帶大家深入淺出地探討這些概念，幫助大家更好地理解分布式系統(tǒng)的奧秘。
首先，讓我們來談?wù)劮植际较到y(tǒng)。你可以將分布式系統(tǒng)想象成一個龐大的計算機網(wǎng)絡(luò)，由多個計算機或服務(wù)器節(jié)點組成，它們可能分布在不同的地理位置上。
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如圖所示，應(yīng)用層的三個節(jié)點都發(fā)布在不同的城市。這些節(jié)點之間可以相互通信和協(xié)作，共同完成復雜的任務(wù)。
想象一下，你是一名團隊領(lǐng)導，有一項任務(wù)需要完成。如果你獨自一人完成，可能需要花費很長時間。
但如果你將任務(wù)分解成幾個子任務(wù)，分派給你的團隊成員，他們可以并行工作，更快地完成任務(wù)。這就是分布式系統(tǒng)的核心思想。
接下來，讓我們談?wù)?CAP 理論，它是分布式系統(tǒng)設(shè)計中非常重要的一個原則。
CAP 是指在分布式系統(tǒng)中，Consistency（一致性）、Availability（可用性）和 Partition tolerance（分區(qū)容錯性）這三個基本原則。
一致性意味著無論你從分布式系統(tǒng)的哪個節(jié)點讀取數(shù)據(jù)，你都會獲得相同的數(shù)據(jù)副本，它確保了數(shù)據(jù)的準確性。
在分布式系統(tǒng)中，廣泛的一致性分為三種，分別是強一致性、弱一致性和最終一致性。
強一致性要求用戶在分布式系統(tǒng)中訪問數(shù)據(jù)時，不管是哪個節(jié)點的響應(yīng)，數(shù)據(jù)都應(yīng)該完全一致。
比如在訂單系統(tǒng)中球鞋庫存還剩 10 雙，張三剛買了一雙球鞋，數(shù)據(jù)更新完成后，接下來李四看到的球鞋數(shù)量就只有 9 雙，否則就可能會出現(xiàn)超賣的情況。
但這需要更多的時間和精力來協(xié)調(diào)，就像李四在買鞋的時候，必須排隊先等張三的購買動作結(jié)束后才可以繼續(xù)，效率較低。
弱一致性是指，在分布式系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)被更新后，也允許讓后續(xù)的訪問拿到更新之前的老數(shù)據(jù)。
就像參加聚會一樣，每個人都有自己的鐘表。各自的鐘表時間可能會有點不一樣，但是這不影響大家聚在一起玩耍。
弱一致性提高了業(yè)務(wù)的效率，但有時會導致一些混亂，想象一下如果聚會人員的時間差太多，就會陷入長久的等待。
最終一致性是弱一致性的特殊形式，要求系統(tǒng)的數(shù)據(jù)更新完成，在一段時間以后，后續(xù)的所有訪問都能拿到最新的數(shù)據(jù)。
這就像朋友圈的消息傳播。當你發(fā)了一條消息，它不會立刻被所有朋友看到，但最終，每個人都會看到相同的消息。
一般的業(yè)務(wù)系統(tǒng)基于性價比的考量，絕大多數(shù)都是采用最終一致性作為分布式系統(tǒng)的設(shè)計思想。
而 CAP 理論里的一致性，則要求是強一致性。正如官方文檔中描述的那樣：All nodes see the same data at the same time，所有節(jié)點在同一時間內(nèi)數(shù)據(jù)完全一致。
可用性意味著分布式系統(tǒng)的每個請求都應(yīng)該得到響應(yīng)，而且應(yīng)該在有限的時間內(nèi)完成。
可用性確保了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性，它描述的是系統(tǒng)能夠很好地為用戶服務(wù)，不會出現(xiàn)用戶操作失敗或者訪問超時的情況，影響用戶體驗。
即官方所說Reads and writes always succeed，服務(wù)在正常響應(yīng)時間內(nèi)一直可用。
分區(qū)容錯性是指系統(tǒng)能夠在網(wǎng)絡(luò)分區(qū)或通信故障的情況下繼續(xù)運行，也就是節(jié)點之間的網(wǎng)絡(luò)通信出現(xiàn)故障了，或者系統(tǒng)中的某一個節(jié)點出問題了，我們?nèi)匀恍枰ＷC業(yè)務(wù)系統(tǒng)可用。
即 The system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system，分布式系統(tǒng)在遇到某個節(jié)點或者網(wǎng)絡(luò)分區(qū)故障時，仍然能夠?qū)ν馓峁M足一致性或可用性的服務(wù)。
這時，有分布式基礎(chǔ)的同學可能就會問了，CAP 理論確實很重要，但是這三個特性似乎不能同時滿足，是吧？
沒錯，這就是 CAP 理論的核心觀點。
CAP 理論告訴我們，在一個分布式系統(tǒng)中，我們最多只能同時滿足其中 2 個特性，而無法同時滿足 3 個。
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接下來，有一個請求 1 訪問了 P1，更改了 D1 上的數(shù)據(jù)。然后又有一個請求 2 訪問了 P2，去訪問 D2 的同一份數(shù)據(jù)。
這時，我們需要權(quán)衡。
如果先保證滿足一致性和分區(qū)容錯，即 CP。
這個過程很容易出現(xiàn)：D1 已經(jīng)更新數(shù)據(jù)，但是查詢 D2 時，數(shù)據(jù)返回的還是老數(shù)據(jù)。
為了保證 D2 和 D1 數(shù)據(jù)完全一致，必須在更新 D1 數(shù)據(jù)時給 P2 上的 D2 數(shù)據(jù)上鎖，等待 D1 更新完成后再同步更新 D2。
這個過程中，鎖住的 D2 就沒法給請求 2 實時響應(yīng)，也就是違背了 P2 上的可用性。
所以在滿足一致性的前提下，CAP 無法同時滿足。
如果先保證滿足可用性和分區(qū)容錯，即 AP。
可用性要求 P1 和 P2 都可以實時響應(yīng)，因此在 D2 剛更新完還未同步給 D1 時，兩個 DB 的數(shù)據(jù)是不一致的，也就違背了 P1 和 P2 上的數(shù)據(jù)一致性。
所以在滿足可用性的前提下，CAP 亦無法同時滿足。
CAP 三者不可兼得，該怎么選擇呢？一般根據(jù)我們的業(yè)務(wù)可以有以下選擇。
保證分區(qū)的強一致性（C），不要求可用（A）。
相當于請求到達某個系統(tǒng)之前，需要等待數(shù)據(jù)完全同步以后，才會得到系統(tǒng)的數(shù)據(jù)響應(yīng)，一般在數(shù)據(jù)需嚴格保持一致的金融系統(tǒng)中會使用這種模式。
保證分區(qū)的可用性（A），不要求強一致性（C）。
當請求訪問某個分區(qū)的數(shù)據(jù)時，可能拿到未同步的老數(shù)據(jù)，這種模式一般只要求數(shù)據(jù)滿足最終一致性，進而保證系統(tǒng)響應(yīng)速度和高可用。
AP 在業(yè)界使用范圍較廣，比如著名的 BASE 理論（下文會細講）。
上文已經(jīng)說過，分布式系統(tǒng)中無法同時保證系統(tǒng)的強一致性（C）和可用性（A）。
這是因為分布式系統(tǒng)中的分區(qū)是客觀存在無法避免的，而單體系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)庫可以通過事務(wù)保證數(shù)據(jù)的一致性和可用性，比如 MySQL 中事務(wù)的四大特性（原子性、一致性、隔離性和持久性，簡稱 ACID）。
BASE 理論是當今互聯(lián)網(wǎng)分布式系統(tǒng)的實踐總結(jié)，它的核心思想在于，既然在分布式系統(tǒng)中實現(xiàn)強一致性的代價太大，那不如退而求其次。
只需要各應(yīng)用分區(qū)在提供高可用服務(wù)的基礎(chǔ)上，盡最大能力保證數(shù)據(jù)一致性，也就是保證數(shù)據(jù)的最終一致性。
BASE 理論是 CAP 中保證分區(qū)容錯（P）的前提下，對可用性（A）和一致性（C）的權(quán)衡，它由 Basically Available（基本可用），Soft State（軟狀態(tài)），Eventually-Consistent（最終一致性）三方面構(gòu)成，簡稱 BASE 理論。
分布式系統(tǒng)中，CAP 理論提供了一個理論框架，而 BASE 理論則提供了一種實際操作的指導原則。
BASE 理論認為，分布式系統(tǒng)在面臨故障或異常情況時，可以選擇降低性能或一致性要求，以保持基本的可用性。
這意味著系統(tǒng)可能會出現(xiàn)一些短暫的不一致性，但最終會達到一致狀態(tài)。
正如一個銀行系統(tǒng)的系統(tǒng)設(shè)計，一般有功能需求和非功能需求，我們首先需要保證核心功能需求的基本可用性。
在銀行系統(tǒng)里，用戶提款、轉(zhuǎn)賬等交易模塊就是核心功能，是用戶的基本需求，不能出問題。
而非核心功能可以出現(xiàn)異常，但需要保證在一段時間內(nèi)修復。
非功能需求是指用戶業(yè)務(wù)不依賴的其它需求，比如性能相關(guān)的：要求用戶轉(zhuǎn)賬在 0.5 秒內(nèi)完成，但是由于網(wǎng)絡(luò)延遲等原因，可以延遲響應(yīng)至1~2 秒。
由于系統(tǒng)出現(xiàn)此類異常，從而影響了系統(tǒng)的高可用性，但核心流程依然可用，即基本可用性。
軟狀態(tài)是指系統(tǒng)服務(wù)可能處于中間狀態(tài)，數(shù)據(jù)在保證一致性的過程中可能延遲同步，但不會影響系統(tǒng)的可用性。
比如我們在購買火車票付款結(jié)束之后，就可能處在一個既沒有完全成功，也沒有失敗的中間等待狀態(tài)。用戶需要等待系統(tǒng)的數(shù)據(jù)完全同步以后，才會得到是否購票成功的最終狀態(tài)。
BASE 理論認識到，在分布式系統(tǒng)中，狀態(tài)可能會隨時間變化而軟化，而不是立即達到一致狀態(tài)。
這意味著我們需要容忍一些狀態(tài)的不確定性，比如我們在火車票候補排隊時是不確定是否可以候補成功的。
最終一致性是 BASE 理論的核心思想。它指出，分布式系統(tǒng)可以在一段時間內(nèi)保持不一致狀態(tài)，但最終會收斂到一致狀態(tài)。
它不像強一致性那樣，需要分區(qū)數(shù)據(jù)保證實時一致，導致系統(tǒng)數(shù)據(jù)的同步代價過高。也不像弱一致性那樣，數(shù)據(jù)更新后不保證數(shù)據(jù)一致，導致后續(xù)的請求只能訪問到老數(shù)據(jù)。
當前業(yè)界的分布式系統(tǒng)，甚至關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，大都是用最終一致性實現(xiàn)的。比如 MySQL 的主從備份，就是在一段時間內(nèi)通過 binlog 日志和監(jiān)聽線程讓從庫和主庫的數(shù)據(jù)保持最終一致。
總的來說，BASE 理論其實就是犧牲了各節(jié)點數(shù)據(jù)的強一致性，允許不同節(jié)點的數(shù)據(jù)在一段時間內(nèi)不一致，來獲得更高的性能和高可用性。
在單體系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)庫還能通過 ACID 來實現(xiàn)事務(wù)的強一致性，但分布式事務(wù)需要考慮節(jié)點通信的延遲和網(wǎng)絡(luò)故障。
所以，BASE 理論是我們在實際的分布式系統(tǒng)中經(jīng)常使用的方案。
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