架构师训练营 4 期 第 6 周

作业一：课后练习

1. 请简述 CAP 原理。

CAP 理论是指在一个分布式系统中，一致性（Consistency, C）、可用性（Availability, A）、分区容错性（Partition Tolerance, P）三者不可兼得。其中

1. 一致性 所有节点都访问到的数据都相同

2. 可用性 每个请求都能得到响应

3. 分区容错性 当系统存在分区的时候也应该能提供服务

但是在互联网情况下，网络失效是肯定会发生的,所以一般来讲就只能是在可用性与一致性之间进行选择。

在 2012 年的时候，CAP 之父对其理论进行了修订CAP 理论十二年回顾："规则"变了

,其对分区容错性有了新的描述，它是环境的约束，而不是可选的，毕竟如果没有出现分区，那么也就不需要则 C 和 A 之间进行选择了。

1. 针对 Doris 案例，请用 UML 时序图描述 Doris 临时失效的处理过程（包括判断系统进入临时失效状态，临时失效中的读写过程，失效恢复过程）。

作业二：根据当周学习情况，完成一篇学习总结

本周也是技术选型的一部分，重点分析了在分布式环境中如何存储数据。

关系型数据库

首先介绍了在分布式环境下如何使用数据库提高读写效率，以 MySQL 为例：

• 读效率 使用主从复制、一主多从复制以及主主复制

• 写效率 数据分片（硬编码与中间件）

数据库的部署方案：

1. 单一服务单一数据库

2. 主从复制实现伸缩

3. 两个 Web 服务及两个数据库

4. 综合部署

NoSQL 相关

CAP 原理 上面有写

当使用最终一致性时候如何解决冲突：

1. 使用时间戳

2. 客户端冲突解决

3. 投票解决冲突（Cassandra ）

ACID 与 BASE

ACID 为 Atomicity, Consistency, Isolation, and Durability，其中 ACID 分别表示为：

• 原子性（Atomicity）：事务中的操作要么都做，要么都不做。

• 一致性（Consistency）：系统必须始终处在强一致状态下。

• 隔离性（Isolation）：一个事务的执行不能被其他事务所干扰。

• 持续性（Durability）：一个已提交的事务对数据库中数据的改变是永久性的。

BASE 为 Basically Available, Soft-state, Eventually consistent，其中 BASE 分别代表：

• 基本可用（Basically Available）：系统能够基本运行、一直提供服务。

• 软状态（Soft-state）：系统不要求一直保持强一致状态。

• 最终一致性（Eventual consistency）：系统需要在某一时刻后达到一致性要求。

ACID 强制一致性，要么全做要么不做，所有用户看到的数据一致。BASE 表示为支持可用性，牺牲一部分一致性，可以显著的提升系统的伸缩性，数据为最终一致。

分布式一致性

讲述了分布一致性算法 Paxos 原理以及 Zookeeper 中的算法 Zab 协议

Zookeeper 良好的架构可以解决分布式系统中常见的问题：

1. 统一配置中心

2. Leader 选举

3. 分布式锁

4. 动态节点发现

搜索引擎相关

搜索引擎的整体架构：

1. 爬虫系统 获取网页信息

2. 文档索引系统 使用倒排索引来保证搜索的速度

Lucene 架构是之前最常用的搜索引擎架构，随着分片和集群的需要 ElasticSearch 愈来越成为主流，并且带来了用搜索引擎代替数据存储的思想