分布式系统架构的基本原则和实践概述
一、分布式系统遵循几个基本原则 1. CAP原理 CAP Theorem，CAP原理中，有三个要素： 一致性(Consistency) 可用性(Availability) 分区容忍性(Partition tolerance) CAP原理指的是，在分布式系统中这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。因此在进行分布式架构设计时，必须做出取舍。而对于分布式数据系统，分区容忍性是基本要求，否则就失去了价值。因此设计分布式数据系统，就是在一致性和可用性之间取一个平衡。对于大多数web应用，其实并不需要强一致性，因此牺牲一致性而换取高可用性，是目前多数分布式数据库产品的方向。 从客户端角度，多进程并发访问时，更新过的数据在不同进程如何获取的不同策略，决定了不同的一致性。对于关系型数据库，要求更新过的数据能被后续的访问都能看到，这是 强一致性 。如果能容忍后续的部分或者全部访问不到，则是 弱一致性 。如果经过一段时间后要求能访问到更新后的数据，则是 最终一致性 。 但web应用也有例外，比如支付宝系统，就要求数据（银行账户）的强一致性，而且面对大量淘宝用户，可用性要求很高，因此只能牺牲数据的分区冗余。这一点也曾在和支付宝工程师交流时，得到验证。 2. C10K问题 分布式系统另一个理论是C10K问题，即系统的并发用户增加1万（customer ten thousand