第六周总结

数据分片

硬编码实现数据分片

映射表外部存储



数据分片的挑战

需要大量的额外代码，处理逻辑因此变得复杂

无法执行多分片的联合查询

无法使用数据库的事务

随着数据的增长，如何增加更多的服务器



cobar 系统组件模型

提到了扩容的实践，同步schema到新的实例。

这种基于MyCat的方案会不会已经过时呢，目前TiDB、MongoDB基于region之类的自动均衡，无限伸缩是不是才是主流呢？



数据库部署方案

单一服务与单一数据库；主从复制实现伸缩；多个服务多个数据库；综合部署



CAP原理：一致性、可用性、分区耐受性（已经在作业中完成，不详细说明）

一致性：最终一致性

ACID: 原子性（一个大的操作由多个小的操作组成，大操作是一个原子的）、一致性（保证数据总是正确的）、隔离性（RU\RC\RR）、持久性(一旦保存就不会丢失)

BASE原理：基本可用，允许响应时间和部分功能的损失；软状态，允许系统中的数据存在中间状态，允许数据同步存在延迟；最终一致性，数据允许多份副本过程中不一致，最终是一致的。

案例分布式Doris系统的介绍，一个牛逼系统从立项到设计到实现的心路历程，个人感觉还是比较泛，缺乏细节。



分布式系统的脑裂

分布式系统中，不同服务器获得了互相冲突的数据信息或者执行指令，导致整个集群陷入混乱，数据损坏

Paxos 三个角色： Proposer, Acceptor, Learner (现在不是流行raft)