《从PAXOS到ZOOKEEPER分布式一致性原理与实践》摘录（1）

分布式特征
1）分布性：空间上随意分布，机器分布情况也是随时变动
2）对等性：没有主从之分，也没有控制整个系统的主机，副本是分布式系统最常见概念；
    副本概念：
        第一种是存在节点,作用是在不同节点存同一份数据，当一个节点存储数据丢失时
              候，可以从其他副本读取数据，解决分布式数据丢失问题；
        第二种是服务副本，为多个节点提供同样服务
3）并发性：针对并发性问题，指分布式系统并发操作共享资源，分布式系统解决的协调发布分布式操作问题的方案
4）缺乏全局时钟：因为分布式系统在空间上随意分布的多个进程，他们之间都是通过通信方式进行沟通交互的，所以
有时候很难定义两个时间先后顺序，原因是系统缺乏一个全局时钟序列控制
5）故障处理预案：分布式处理异常的处理方式

ACID事务
1.原子性：指一个原子操作序列单元，全部成功或者全部不执行；指一序列操作要么全部执行成功，要么回滚
2.一致性：事务执行不能破环数据库完整和一致性，比如这里两个账号互相转账，两个操作必须数据一致性，保持一进一出
同步性
3.隔离性：在并发环境中，并发事务是相互隔离，一个事务执行不能被其他事务干扰，不同事务之间每个事务有各自完整的数据空间，在sql中定义四个事务隔离级别：
1）未授权读取：也叫读未提交，比如A和B事务同时运行，A事务对变量j做自增操作，B事务看到的j是不同时刻的中间
   值，比如1，2，3，4等等
2）授权读取：也称读已提交，他的区别是，B事务只能读取到A事务最终提交的j变量值
3）可重复读取：只事务在第一次读取到的数据一直不变，比如B事务第一次读取到的j是1，那么在B这个事务始终都是1
4）串行化：指事务只能一个一个执行，不能并发执行，最严格执行方式
4.持久性：是事务如果提交了，那么就保持数据一致性，就算是宕机或者故障，也要能够恢复到事务提交状态

分布式理论
分布式最大的挑战是兼顾可用性和一致性，一致性是指满足分布式ACID性，可用性是保持24可用
1.CAP理论：这个理论告诉我们一个分布性系统不可能同时满足一致性、可用性、分区容错性；最多同时满足其中两条
1）一致性：指多个副本数据得到的更新执行是一致性的，对于各个节点应该是一致的
2）可用性：只在一定时间期限内返回正常结果，时间期限是指对于不同系统要求时间期限，比如大数据HIVE平台的
一次查询期望值是20秒，对于搜索引擎则是0.5秒，所以是不同的；正常结果则是正常业务操作返回结果集
3）网络容错性：指网络故障时候，仍能够提供对外提供一致性和可用性，除非全部发生故障
   因为是分布式系统所以网络容错性必须是个基本要求，分布式系统不同节点分布在不同子网络上面，如果放弃
   网络容错性意味着回归到集中性解决方案，所以架构师要做的事一致性和可用性之间做均衡

2.BASE 理论
   是对cap理论的进一步延伸扩展，既然无法做的可用性和一致性完美兼顾，那么就从三个方面来达到最终一致性解决
   1.基本可用，就是允许损失部分可用性来达到：响应时间损失和功能损失；
   2.弱状态：允许副本数据在不同节点之间同步的存在延时
   3.最终一致性：能够保证发生故障情况下，数据达到一致性状态取决网络延迟，系统负载，数据复制方案

   最终一致性主要五种方式
   1.因果一致性：指B进程用到A的数据时候，务必在A对数据进行更新事务提交后获取到
   2.读己之所写：指进程在操作数据时候，不会读取到比自己版本还低的旧的数据
   3.会话一致性：对系统访问能够在一个会话里面读取都是最新数据
   4.单调读一致性：指进程从一个系统里面读取出的数据，后续在读取不会是比这个值还晚的之
   5.单调写一致性：一个系统需要保证同一进程写操作被顺序执行

   总结：BASE 理论面向的是大型高可用扩展分布式系统，他强调通过牺牲一致性获取可用性，并且允许一段时间
   内数据不一致性，但是最终结果是一致性