对于分布式系统，最简单的理解就是一堆机器对外提供服务，相比单体服务，它可以承受更高的负载，但是分布式系统也带了一系列问题，比如如何解决某个节点故障的问题？如何解决数据一致性的问题？如何解决数据倾斜的问题？今天通过这篇文章，带大家搞懂和分布式相关的常见理论和解决方案。
CAP理论先从定义开始：
C（Consistence）：一致性，所有的节点访问的是最新的数据副本，这是什么意思呢？我们知道在分布式系统中，为了高可用，往往一个节点会有若干个数据副本，简称Follower节点，比较常见的模式是我们的数据更新一般会写入Leader节点，然后会同步给Follower节点，当我们读取数据的时候，不论从哪个节点读取都可以读到最新的数据，这就是一致性。A、B、C可以得到同样的数据。
A（Availability）：可用性，非故障节点可以正常的操作，简单来说就是客户端一直可以正常访问并得到系统的正常响应，从用户角度来看就是不会出现系统操作失败或者访问超时等问题，但是系统内部可能会出现网络延迟等问题。C节点因为自身问题不可用，正常情况会被剔除，B节点与A节点之间可能存在同步延迟，但是B节点本身没有故障，所以B节点是可用的。
P（Partitiontolerance）：分区容错性，网络的问题错综复杂，分布式系统肯定是要考虑这一点的，如果出现某个节点因为网络等问题造成数据不一致，或者数据延迟很久才同步过来，虽然会影响部分节点数据的时效性，但是服务节点依然是可用的，分布式系统要能容忍这种情况的。B对应的节点虽然和Leader断了联系，但是依然可以对外服务，只不过提供的是老数据。
在分布式系统中，CAP是无法同时满足的，首先由于存在多节点，并且网络传输需要时间，所以可能会存在延迟，那么节点之间的数据我们无法保证某一时刻完全一致，因此P（分区容错性）是要满足的。在P满足的情况下，为什么说CA不能同时满足呢？我们来通过假设看一看，如果CA同时满足会怎么样。
假设现在要求满足C（一致性），那么就是说所有的节点在某一刻提供的数据都必须一致，我们知道在P的情况，是不可能保证的，要保证的话，就只能把其他节点全部干掉，比如禁止读写，那这其实就是和A是相悖的（某些节点虽然延迟，但是节点本身可用）。假设现在要求满足A（可用性），那么就是说只要节点本身没什么问题，就可以对外提供服务，哪怕有点数据延迟，很明显这肯定是和C相悖的。在实际的业务中，我们需要根据业务的场景来决定使用CP，还是AP。比如对一些和钱挂钩的业务，数据的一致性按道理应该是最重要的，因此一般会采用CP，而对于一些不影响主体功能的业务，比如像新闻的阅读量，不同的用户看到的阅读量不一样并不会造成什么影响，可以采用AP。
BASE理论由于CAP理论中C和A无法兼得，eBay的架构师提出了BASE理论，BASE理论主要是在CA之间做文章，它不要求强一致性，因此可以满足一定的可用性。我们还是先从定义开始：
BA（BasicallyAvailable）：基本可用，注意这个和不可用不是一回事，在分布式系统中出现不可预估的故障时，允许损失部分可用性，保证核心功能可用，比如正常一个接口响应ms，在出现故障时响应超过1s，虽然响应时间变长了，但是接口还是可以对外提供服务的，再比如对于一个视频网站，在突发流量到来时，把视频的弹幕服务打挂了，但是视频的播放功能依然正常。S（Soft-state）：软状态，即分布式系统允许存在一个中间的状态，但是这个中间状态并不会对服务造成严重的影响，比如对于主从复制这种，允许从节点短暂的延迟。E（EventuallyConsistent）：最终一致性，由于软状态的存在，系统对延迟是可以容忍的，但是在一段时间后，延迟的数据需要最终保持一致。总的来说，BASE理论适用性应该更广泛，很多时候我们并不要求数据的强一致性，只要在短暂的延时之后能达到一致性也是可以的。
一致性hashhash这个词对我们来说并不陌生，以缓存服务器来说，一般会在线上配置好几台服务器，然后根据hash来决定请求哪台缓存服务，比如常见的就是取模方式hash(key)%num来获取目标机器。
假设现在有3台缓存服务器，并且当前有3个缓存的key，分别是k0，k1，k2，在经过hash以后，它们的分布情况如下：
hash(k0)%3=0#No.0hash(k1)%3=1#No.1hash(k2)%3=2#No.2
很幸运，分布的非常均匀，每台机器一个。某天，由于线上要做个活动，预计访问量会加大，需要选择加一台服务器来分担压力，于是经过hash之后，k0，k1，k2的分布情况如下：
hash(k0)%4=0#No.1hash(k1)%4=1#No.2hash(k2)%4=2#No.3k0的目标缓存服务器由原本的No.0变成了No.1k1的目标缓存服务器由原本的No.1变成了No.2k2的目标缓存服务器由原本的No.2变成了No.3
可以发现因为添加了一台缓存节点，导致了k0，k1，k2原来的缓存全部失效了，这似乎有点问题，类似缓存雪崩，严重的话会对DB造成很大的压力，造成这个问题的主要原因是因为我们加了一个节点，导致hash结果发生了变动，此时的hash可以说是不稳定的。
为了解决rehash不稳定的问题，于是出现了一致性hash算法。一致性hash的原理比较简单，首先存在一个hash圆环，这个圆环可以存放0-2^32-1个节点。
第一步就是把我们的目标服务器节点通过hash映射到这个环上第二步根据我们需要查找的key，它应该也对应hash环上的某个位置也许你会问，这k0、k1、k2也没和某个缓存节点对上呀～，这就是一致性hash不同的地方，它此时查找的方式并不是hash(key)=某个节点，而是根据key的位置，顺时针找到第一个节点，这个节点就是当下这个key的目标节点。
我们再来看看在一致性hash的情况下，新增一个节点会发生什么。
此时唯一的变动就是k0原本应该打到cache0节点的，现在却打到了我们新加的节点cache3上，而k1，k2是不变的，也就是说有且只有k0的缓存失效了，相比之前，大大降低了缓存失效的面积。
当然这样的节点分布算是比较理想的了，如果我们的节点是这样分布的：几个cache节点分布的比较集中，由于顺时针查找法，所以最终k0，k1，k2都落在cache0节点上，也就是说cache1、cache2基本就是多余的，所以为了解决这种数据倾斜的问题，一致性hash又引入了虚拟节点的概念，每个节点可以有若干个虚拟节点，比如：
cache0-cache0#1cache1-cache1#1cache2-cache2#1虚拟节点并不是真正的服务节点，它只是一个影子，它的目的就是站坑位，让节点更加分散，更加均匀。
这样通过映射出虚拟节点以后，k0打到cache2，k1打到cache0，k2打到cache1，虚拟节点越多，理论分布的越均匀。
Gossip协议集群往往是由多个节点共同组成的，当一个节点加入集群或者一个节点从集群中下线的时候，都需要让集群中其他的节点知道，这样才能将数据信息分享给新节点而忽略下线节点。
A、B、C节点之间可以互相传递消息，但是D节点在下线之后会被广播告诉其他存活节点。
这样的广播协议就是今天要说Gossip协议，Gossip协议也叫Epidemic协议（流行病协议），当一个消息到来时，通过Gossip协议就可以像病毒一样感染全部集群节点，当然我们利用的是它这个极强的散播能力。
Gossip的过程是由一个种子节点发起的，当一个种子节点有信息需要同步到网络中的其他节点时，它会随机的选择周围几个节点散播消息，收到消息的节点也会重复该过程，直至最终网络中所有的节点都收到了消息。这个过程可能需要一定的时间，所以不能保证某个时间点所有的节点都有该条消息，但是理论上最终所有节点都会收到消息，因此它是一个最终一致性协议。
Gossip协议的特点：
Gossip协议是周期性散播消息，每隔一段时间传播一次被感染的节点，每次可以继续散播N个节点每次散播消息时，都会选择尚未发送过的节点进行散播收到消息的节点，不会向发送的节点散播同一个节点可能会收到重复的消息，因为可能同时多个节点正好向它散播集群是去中心化的，节点之间都是平等的消息的散播不用等接收节点的ack，即消息可能会丢失，但是最终应该会被感染我们来看个例子：
种子节点是AA节点选择B、C节点进行散播C散播到D，B散播D和E，可以发现D收到两次D散播到F，最终整个网络都同步到了消息Gossip有点类似图的广度优先遍历算法，一般用于网络拓扑结构信息的分享和维护，像redis、consul都有使用到。
Raft算法分布式协议的难点之一就是数据的一致性，当由多个节点组成的集群中只有一个节点收到数据，我们就算成功的话，风险太大，当要求所有节点都收到数据才响应成功，性能又太差，所以一般会在数据的安全和性能之间做个折中，只要保证绝大部分节点同步数据成功，我们就算成功，Raft算法作为比较知名的一致性算法，被广泛应用于许多中间件中，比如像etcd，接下来我们就看看Raft算法是如何工作的。
首先介绍下在Raft算法中，几种情况下每个节点对应的角色：
Leader节点：同大多数分布式中的Leader节点一样，数据的变更都是通过它的Follower节点：Leader节点的追随者，负责复制数据并且在选举时候投票的节点Candidate候选节点：参与选举的节点，就是Follower节点参与选举时会切换的角色Raft算法将一致性问题分解为两个的子问题，Leader选举和状态复制。
选举首先我们来看看Leader的选举，系统在刚开始的时候，所有节点都为Follower节点，这时大家都有机会参与选举，也就是把自己变成Candidate，但是如果每个Follower节点都变成Candidate那么就会陷入无限的死循环，于是每个Follower都一个定时器，并且定时器的时间是随机的，当某个Follower的定时器时间走完之后，会确认当前是否存在Leader节点，如果不存在就会把自己变成Candidate，这时会投自己1票，同时告诉其它节点，让它们来投票，当拿到超过半数以上的投票时，当前的Candidate就会变成Leader节点。
由于A节点的定时器时间最短（10ms），所以A会成为CandidateA投自己一票，同时B、C也投出自己的同意票，因此A会变成Leader节点，同时会记录是第M任。这个M是做版本校验的，比如一个编号是10的节点，收到了一个编号是9的节点的投票请求，那么就会拒绝这个请求。在Leader节点选举出来以后，Leader节点会不断的发送心跳给其它Follower节点证明自己是活着的，其他Follower节点在收到心跳后会清空自己的定时器，并回复给Leader，因为此时没必要触发选举了。
如果Leader节点在某一刻挂了，那么Follower节点就不会收到心跳，因此在定时器到来时就会触发新一轮的选举，流程还是一样，但是如果恰巧两个Follower都变成了Candidate，并且都得到了同样的票数，那么此时就会陷入僵局，为了打破僵局，这时每个Candidate都会随机推迟一段时间再次请求投票，当然一般情况下，就是先来先得，优先跑完定时器的Candidate理论成为Leader的概率更大。
好的选举流程大致如上，接下来我们来看看数据的复制。
复制当Leader节点收到Client的请求变更时，会把变更记录到log中，然后Leader会将这个变更随着下一次的心跳通知给Follower节点，收到消息的Follower节点把变更同样写入日志中，然后回复Leader节点，当Leader收到大多数的回复后，就把变更写入自己的存储空间，同时回复client，并告诉Follower应用此log。至此，集群就变更达成了共识。
最后，Raft算法是能够实现分布式系统强一致性的算法，每个系统节点有三种状态Leader、Follower、Candidate，实现Raft算法两个最重要的事是：主的选举和日志的复制。
分布式事务事务相信大家不陌生，事务的本质是要么一起向前冲，要么一起保持不动。对于MySQL的InnoDB来说，我们只需要执行begin、