架构演进-分布式系统-微服务-CAP定理

一。 架构演进和分布式系统基础知识

    1、传统架构演进到分布式架构
        简介：讲解单机应用和分布式应用架构演进基础知识 (画图)

            高可用 LVS+keepalive 


        1、单体应用：
            开发速度慢
            启动时间长
            依赖庞大
            等等


        2、微服务
            易开发、理解和维护
            独立的部署和启动
            等


            不足：
                分布式系统-》分布式事务问题
                需要管理多个服务-》服务治理

单体应用

 

 

分布式架构

 

 微服务架构

 2、微服务核心基础讲解
        简介：讲解微服务核心知识 ：网关、服务发现注册、配置中心、链路追踪、负载均衡器、熔断
            1、网关：路由转发 + 过滤器
                    /api/v1/pruduct/      商品服务
                    /api/v1/order/        订单服务
                    /api/v1/user/         用户服务


        2、服务注册发现：调用和被调用方的信息维护

        3、配置中心：管理配置，动态更新 application.properties
        
        4、链路追踪：分析调用链路耗时
            例子：下单-》查询商品服务获取商品价格-》查询用户信息-》保存数据库
        
        5、负载均衡器：分发负载
        
        6、熔断：保护自己和被调用方








3、常见的微服务框架
    简介:讲解常用的微服务框架

        consumer: 调用方
        provider: 被调用方
        一个接口一般都会充当两个角色（不是同时充当）
            
        1、dubbo: zookeeper + dubbo + springmvc/springboot
            官方地址：http://dubbo.apache.org/#!/?lang=zh-cn
            配套
                通信方式：rpc
                注册中心：zookeper/redis
                配置中心：diamond

        2、springcloud: 全家桶+轻松嵌入第三方组件(Netflix 奈飞)
            官网：http://projects.spring.io/spring-cloud/
            配套
                通信方式：http restful
                注册中心：eruka/consul
                配置中心：config
                断路器：hystrix
                网关：zuul
                分布式追踪系统：sleuth+zipkin

        学习资料：https://blog.csdn.net/zhangweiwei2020/article/details/78646252
 

 

2、分布式应用知识CAP理论知识
    简介：讲解分布式核心知识CAP理论

        CAP定理：
            指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可同时获得。




        一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（所有节点在同一时间的数据完全一致，越多节点，数据同步越耗时）

        
        可用性（A）：负载过大后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（服务一直可用，而且是正常响应时间）


        分区容错性（P）：分区容忍性，就是高可用性，一个节点崩了，并不影响其它的节点（100个节点，挂了几个，不影响服务，越多机器越好）


        CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的。所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡

 

3、分布式系统CAP原理常见面试题和注册中心选择
        简介:讲解CAP原则在面试中回答和注册中心选择

        C A 满足的情况下，P不能满足的原因：
            数据同步(C)需要时间，也要正常的时间内响应(A)，那么机器数量就要少，所以P就不满足
        
        CP 满足的情况下，A不能满足的原因：
            数据同步(C)需要时间, 机器数量也多(P)，但是同步数据需要时间，所以不能再正常时间内响应，所以A就不满足

        AP 满足的情况下，C不能满足的原因：
            机器数量也多(P)，正常的时间内响应(A)，那么数据就不能及时同步到其他节点，所以C不满足

        注册中心选择：
            Zookeeper：CP设计，保证了一致性，集群搭建的时候，某个节点失效，则会进行选举行的leader，或者半数以上节点不可用，则无法提供服务，因此可用性没法满足

            Eureka：AP原则，无主从节点，一个节点挂了，自动切换其他节点可以使用，去中心化



        结论：分布式系统中P,肯定要满足，所以只能在CA中二选一
            没有最好的选择，最好的选择是根据业务场景来进行架构设计

            如果要求一致性，则选择zookeeper，如金融行业
            
            如果要去可用性，则Eureka，如电商系统