一、分布式系统的概念、分布式系统的特点、常用的分布式方案
1.1、集中式系统
在学习分布式之前，先了解一下与之相对应的集中式系统是什么样的。
集中式系统用一句话概括就是：一个主机带多个终端。终端没有数据处理能力，仅负责数据的录入和输出。而运算、存储等全部在主机上进行。现在的银行系统，大部分都是这种集中式的系统，此外，在大型企业、科研单位、军队、政府等也有分布。集中式系统，主要流行于上个世纪。
集中式系统的最大的特点就是部署结构非常简单，底层一般采用从IBM、HP等厂商购买到的昂贵的大型主机。因此无需考虑如何对服务进行多节点的部署，也就不用考虑各节点之间的分布式协作问题。但是，由于采用单机部署。很可能带来系统大而复杂、难于维护、发生单点故障（单个点发生故障的时候会波及到整个系统或者网络，从而导致整个系统或者网络的瘫痪）、扩展性差等问题。
1.2、分布式系统(distributed system)
在《分布式系统概念与设计》一书中，对分布式系统做了如下定义：
分布式系统是一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统
简单来说就是一群独立计算机集合共同对外提供服务，但是对于系统的用户来说，就像是一台计算机在提供服务一样。分布式意味着可以采用更多的普通计算机（相对于昂贵的大型机）组成分布式集群对外提供服务。计算机越多，CPU、内存、存储资源等也就越多，能够处理的并发访问量也就越大。
从分布式系统的概念中我们知道，各个主机之间通信和协调主要通过网络进行，所以，分布式系统中的计算机在空间上几乎没有任何限制，这些计算机可能被放在不同的机柜上，也可能被部署在不同的机房中，还可能在不同的城市中，对于大型的网站甚至可能分布在不同的国家和地区。但是，无论空间上如何分布，一个标准的分布式系统应该具有以下几个主要特征：
1.2.1、分布性
分布式系统中的多台计算机之间在空间位置上可以随意分布，系统中的多台计算机之间没有主、从之分，即没有控制整个系统的主机，也没有受控的从机。
1.2.2、透明性
系统资源被所有计算机共享。每台计算机的用户不仅可以使用本机的资源，还可以使用本分布式系统中其他计算机的资源(包括CPU、文件、打印机等)。
1.2.3、同一性
系统中的若干台计算机可以互相协作来完成一个共同的任务，或者说一个程序可以分布在几台计算机上并行地运行。
1.2.4、通信性
系统中任意两台计算机都可以通过通信来交换信息。
和集中式系统相比，分布式系统的性价比更高、处理能力更强、可靠性更高、也有很好的扩展性。但是，分布式在解决了网站的高并发问题的同时也带来了一些其他问题。首先，分布式的必要条件就是网络，这可能对性能甚至服务能力造成一定的影响。其次，一个集群中的服务器数量越多，服务器宕机的概率也就越大。另外，由于服务在集群中分布是部署，用户的请求只会落到其中一台机器上，所以，一旦处理不好就很容易产生数据一致性问题。
1.3、常用的分布式方案
1.3.1、分布式应用和服务
将应用和服务进行分层和分割，然后将应用和服务模块进行分布式部署。这样做不仅可以提高并发访问能力、减少数据库连接和资源消耗，还能使不同应用复用共同的服务，使业务易于扩展。
1.3.2、分布式静态资源
对网站的静态资源如JS、CSS、图片等资源进行分布式部署可以减轻应用服务器的负载压力，提高访问速度。
1.3.3、分布式数据和存储
大型网站常常需要处理海量数据，单台计算机往往无法提供足够的内存空间，可以对这些数据进行分布式存储。
1.3.4、分布式计算
随着计算技术的发展，有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成，如果采用集中式计算，需要耗费相当长的时间来完成。分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。
1.4、分布式与集群
分布式（distributed）是指在多台不同的服务器中部署不同的服务模块，通过远程调用协同工作，对外提供服务。
集群（cluster）是指在多台不同的服务器中部署相同应用或服务模块，构成一个集群，通过负载均衡设备对外提供服务。
二、分布式系统的一致性
2.1、一致性的重要性
分布式领域CAP理论告诉我们，任何一个分布式系统都无法同时满足Consistency(一致性)、Availability(可用性)、Partition tolerance(分区容错性) 这三个基本需求。最多只能满足其中两项。 但是，一个分布式系统无论在CAP三者之间如何权衡，都无法彻底放弃一致性（Consistency），如果真的放弃一致性，那么就说明这个系统中的数据根本不可信，数据也就没有意义，那么这个系统也就没有任何价值可言。所以，无论如何，分布式系统的一致性问题都需要重点关注。
这里先简单提一下，由于一个分布式系统不可能放弃一致性，那么为什么有的架构师还说在某些场景中可以牺牲一致性呢？通常这里说的放弃一致性指的是放弃数据的强一致性（后文介绍什么是强一致性）。
通常情况下，我们所说的分布式一致性问题通常指的是数据一致性问题。那么我们就先来了解一下什么是数据一致性。
2.2、数据一致性
数据一致性其实是数据库系统中的概念。我们可以简单的把一致性理解为正确性或者完整性，那么数据一致性通常指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。我们知道，在数据库系统中通常用事务（访问并可能更新数据库中各种数据项的一个程序执行单元）来保证数据的一致性和完整性。而在分布式系统中，数据一致性往往指的是由于数据的复制，不同数据节点中的数据内容是否完整并且相同。
2.3、为什么会有数据一致性问题
虽然分布式系统有着诸多优点，但是由于采用多机器进行分布式部署的方式提供服务，必然存在着数据的复制。分布式系统的数据复制需求主要来源于以下两个原因：
可用性。将数据复制到分布式部署的多台机器中，可以消除单点故障，防止系统由于某台（些）机器宕机导致的不可用。 性能。通过负载均衡技术，能够让分布在不同地方的数据副本全都对外提供服务。有效提高系统性能。
在分布式系统引入复制机制后，不同的数据节点之间由于网络延时等原因很容易产生数据不一致的情况。复制机制的目的是为了保证数据的一致性。但是数据复制面临的主要难题也是如何保证多个副本之间的数据一致性。
假设有这样的场景，有两个人同时去两个不同的火车站买票（A去A火车站，B去B火车站），为了保证合理的卖票，需要在A火车站和B火车站之间共享关于剩余票数的数据。但是A和B要买的票只剩下一张。一张票当然只能卖给一个人。 如果为了保证系统性能，那么A和B在买票的时候应该都可以买票成功（因为他们在买票过程中余票数据都显示还有一张余票）。两人在买完票之后，系统在做数据复制时发现一张票被卖出了两次，这时就要让A和B两人其中一人手中得票作废掉。这时就要花费很大的力气来通知后买到这张票的人这个消息。。。 如果为了保证数据一致性，那么就需要在A买票的过程中，B只能等着。等A买票结束，并且把余票结果同步到B火车站的售票窗口。然后B才能知道还有没有余票可以购买。
上面的例子可以简单的说明一个系统如果想保证数据一致性很有可能影响其性能。因为并发的写请求需要在前一个写请求结束之后才能进行。
因此，如何能既保证数据一致性，又保证系统的性能，是每一个分布式系统都需要重点考虑和权衡的。一致性模型可以在做这些权衡的时候给我们很多借鉴和思考。
2.4、一致性模型
2.4.1、强一致性
当更新操作完成之后，任何多个后续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。这种是对用户最友好的，就是用户上一次写什么，下一次就保证能读到什么。但是这种实现对性能影响较大。
2.4.2、弱一致性
系统并不保证续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。系统在数据写入成功之后，不承诺立即可以读到最新写入的值，也不会具体的承诺多久之后可以读到。但会尽可能保证在某个时间级别（比如秒级别）之后，可以让数据达到一致性状态。
2.4.3、最终一致性
弱一致性的特定形式。系统保证在没有后续更新的前提下，系统最终返回上一次更新操作的值。在没有故障发生的前提下，不一致窗口的时间主要受通信延迟，系统负载和复制副本的个数影响。DNS是一个典型的最终一致性系统。
最终一致性模型的变种
因果一致性：如果A进程在更新之后向B进程通知更新的完成，那么B的访问操作将会返回更新的值。如果没有因果关系的C进程将会遵循最终一致性的规则。
读己所写一致性：因果一致性的特定形式。一个进程总可以读到自己更新的数据。
会话一致性：读己所写一致性的特定形式。进程在访问存储系统同一个会话内，系统保证该进程读己之所写。
单调读一致性：如果一个进程已经读取到一个特定值，那么该进程不会读取到该值以前的任何值。
单调写一致性：系统保证对同一个进程的写操作串行化。
上述最终一致性的不同方式可以进行组合，例如单调读一致性和读己之所写一致性就可以组合实现。并且从实践的角度来看，这两者的组合，读取自己更新的 数据，和一旦读取到最新的版本不会再读取旧版本，对于此架构上的程序开发来说，会少很多额外的烦恼。
为了解决分布式的一致性问题，在长期的研究探索过程中，涌现出了一大批经典的一致性协议和算法，其中比较著名的有二阶段提交协议，三阶段提交协议和Paxos算法。 下一篇文章将介绍这些和分布式一致性相关的协议和算法。