架构师训练营 week6 课后作业

下面两题，至少选做一题

1. 请简述 CAP 原理。

2. 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）。 • 参考《海量分布式存储系统 Doris 的高可用架构设计分析.pdf》

1、CAP原理

分布式系统的三个指标

• Consistency

• Availability

• Partition tolerance

不能同时满足。

CAP的取舍案例：

zookeeper保证CP

当向注册中心查询服务列表时，我们可以容忍注册中心返回的是几分钟以前的注册信息，但不能接受服务直接down掉不可用。也就是说，服务注册功能对可用性的要求要高于一致性。但是zk会出现这样一种情况，当master节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余节点会重新进行leader选举。问题在于，选举leader的时间太长，30 ~ 120s, 且选举期间整个zk集群都是不可用的，这就导致在选举期间注册服务瘫痪。在云部署的环境下，因网络问题使得zk集群失去master节点是较大概率会发生的事，虽然服务能够最终恢复，但是漫长的选举时间导致的注册长期不可用是不能容忍的。



Eureka保证AP

Eureka看明白了这一点，因此在设计时就优先保证可用性。Eureka各个节点都是平等的，几个节点挂掉不会影响正常节点的工作，剩余的节点依然可以提供注册和查询服务。而Eureka的客户端在向某个Eureka注册或时如果发现连接失败，则会自动切换至其它节点，只要有一台Eureka还在，就能保证注册服务可用(保证可用性)，只不过查到的信息可能不是最新的(不保证强一致性)。除此之外，Eureka还有一种自我保护机制，如果在15分钟内超过85%的节点都没有正常的心跳，那么Eureka就认为客户端与注册中心出现了网络故障，此时会出现以下几种情况：

Eureka不再从注册列表中移除因为长时间没收到心跳而应该过期的服务；

Eureka仍然能够接受新服务的注册和查询请求，但是不会被同步到其它节点上(即保证当前节点依然可用)

当网络稳定时，当前实例新的注册信息会被同步到其它节点中；

因此， Eureka可以很好的应对因网络故障导致部分节点失去联系的情况，而不会像zookeeper那样使整个注册服务瘫痪。



Consul 保证CA

也能提供较高的可用性，并能 k-v store 服务保证一致性 CA 类型的场景。



etcd 保证CP

etcd是一个采用HTTP协议的健/值对存储系统，它是一个分布式和功能层次配置系统，可用于构建服务发现系统。其很容易部署、安装和使用，提供了可靠的数据持久化特性。它是安全的并且文档也十分齐全。