第 6 周作业

作业一

简述 CAP 原理

一致性Consistency，每次读取的数据都应该是最近写入的数据或者返回一个错误（Every read receives the most recent write or an error），而不是过期数据，也就是说，数据是一致的。



可用性Availability，每次请求都应该得到一个响应，而不是返回一个错误或者失去响应，不过这个响应不需要保证数据是最近写入的（Every request receives a (non-error) response,without the guarantee that it contains the most recent write）,也就是说系统需要一直都是可以正常使用的，不会引起调用者的异常，但是并不保证响应的数据是最新的。



分区耐受性Partition tolerance，即使因为网络原因，部分服务器节点之间消息丢失或延迟了，系统依然应该是可以操作的（The system continues to operate despite an arbitrary number of messages being dropped (or delayed) by the network between nodes）。



在分布式系统必须要满足分区耐受性的前提下，可用性和一致性无法同时满足。绝大多数的场景，都需要牺牲强一致性来换取系统的高可用性，系统往往只需要保证【最终一致性】，只要这个最终时间是在用户可以接受的范围内即可。即一段时间内是不一致的，恢复后数据一致。



针对 Doris 案例，用 UML 时序图描述 Doris 临时失效的处理过程



作业二：学习总结

简单总结一下，本章课程安排上讲了分布式关系数据库、CAP原理、Zookeeper、搜索引擎、Doris的分析，围绕分布式系统架构如何实现高可用，在绝大部分场景中牺牲强一致性，通过【最终一致性】确保不影响用户体验，且最终数据的一致性。讲解了在服务器宕机、扩容时的思考方向，及要如何处理。



除了技术角度，通过Doris的案例，强调了架构师沟通能力的重要性：怎么去说服公司的技术决策人员及业务团队支持自己的设计，问题要讲清楚，目标也要讲清楚。架构师做事情时的思维方式：通过这样一个创新方案，自己的技术能力提升的同时，其他参与者及整个公司的技术层面都得到了提升，并且解决了公司自己特有的困难，实现业务价值，让公司能更好的为用户提供服务。大家都满意了，参与方实现共赢，得到所有相关人员的支持才能把事情做成。