分布式系统理论－terms
Distributed programming is the art of solving the same problem that you can solve on a single computer using multiple computers.
Scalability
处理每件事情都需要注意它的规模，如果规模达到一定程度，处理的难度明显加强。例如你可以计算出一个房间中的人数，但是很难计算出一个国家的人数。在一个可扩展的分布式系统中，系统从小变大，但是相关性能没有变差。
比如在单机文件系统上加 RAID5 做数据冗余，来解决单机文件系统的可靠性问题。假设 RAID5 的数据修复时间是1天（实际上往往做不到，尤其是业务系统本身压力比较大的情况下，留给 RAID 修复用的磁盘读写带宽很有限），这种方案单机的可靠性大概是100年丢失一次数据（即可靠性是2个9）。看起来尚可？但是你得小心两种情况。一种是你的集群规模变大，你仍然沿用这个土方法，比如你现在有 100 台这样的机器，那么就会变成1年就丢失一次数据。另一种情况是如果实际数据修复时间是 3 天，那么单机的可靠性就直降至4年丢失一次数据，100台就会是15天丢失一次数据。这个数字显然无法让人接受。
scalability（可扩展性）是指在一个系统、网络以及处理能力范围内，可以处理不断增长的任务，并它们可以加强自己的能力来适应任务的增长（有点儿抽象）。
- 大小可扩展性：增加节点可以线性增加性能，并数据集的增加不增加延迟性
- 地理位置可扩展性：数据中心间延迟性采用合理的方式处理，则可以跨数据中心，减少用户数据查询响应时间
- 管理可扩展性：增加更多的节点不增加管理的开销
Performance
性能特点是在一定任务情况下，系统处理所需要的时间和资源使用量来衡量的。如快速回复（低延迟性）、高吞吐量以及计算资源低使用率。但是这几个性能，在实际中只能权衡。
latency
延迟性指事件初始化和发生的时间段。比如在分布式系统中写操作，就写发生到新的数据可以被用户看到的时间段。latency经常要受一些硬件（ram的性能、cpu性能）的限制。
Availability
指系统处在运行状态时间的比例，用户不可以访问，那么系统就是不可用。
分布式系统上可以获得单机非常的特性，比如单机就是无法容忍机器宕机。分布式系统可以由一些非常不好的组件构成，但是可以提供可信赖的系统。
Availability = uptime / (uptime + downtime)
例如：
| Availability % | How much downtime is allowed per year? |
|---|---|
| 90% ("one nine") | More than a month |
| 99% ("two nines") | Less than 4 days |
| 99.9% ("three nines") | Less than 9 hours |
| 99.99% ("four nines") | Less than an hour |
| 99.999% ("five nines") | ~ 5 minutes |
| 99.9999% ("six nines") | ~ 31 seconds |
availability不仅仅是uptime，还可能受网络中断以及该业务超出系统的功能的影响。
Fault tolerance
指在故障发生时，系统还可以正常运行（和没有发生故障时功能相同）的能力。
容错归结为：确定你所期望的故障，然后设计一个系统或一个算法可以容错他们。没有考虑过故障是无法容错的。
什么在阻止我们获得理想的状态呢？
有以下两个硬件方面的因素：
1 nodes的数量
2 nodes的距离
伴随着以下限制：
1 独立节点的增加，就增加了系统失败的概率（减小了availability并增加了管理成本）
2 独立节点的增加，就增加了节点的通信 （降低了可扩展的performance）
3 节点的跨机房部署，增加了节点之间的延迟性（降低了某些操作的performance）
可用性和性能是系统必须保证的，更高一级，可以考虑SLA（服务等级协议），如果我写数据，如何更快在其他地方看到？
在数据被写入时，什么可以保证耐久性？如果让系统运行一个计算，如何迅速返回结果？当组件发生故障，执行取出操作，什么样的影响将在在系统上？
设计技术：partition and replicate
如果要把数据分布在不同节点，那么上面两个技术非常关键。数据可以被分割在多个节点（partition），以允许更多的并行处理。也可以被复制或缓存在不同的节点上，以减少客户端和服务器之间距离以及更大的容错性（replicate）
partitioning是把数据分成相互独立的数据集，这样可以避免数据的增长带来的影响。partitioning是通过限制被检查数据集的大小和定位相关数据在相同partition来提高性能的（如一个数据一分钟的记录，那么这个数据分布在一台机器和多台机器性能是截然不同的）。容许partition独立失败，来挺高可用性。在不可用情况下，容易更多节点失败。
replication可以通过复制数据集，提高计算和带宽能力。可以提高可用性，在不可用情况下，容易更多节点失败。当然replication又会带来一致性问题，后面再讨论一致性的问题。
