初识分布式：MIT 6.284系列（一）

前言

本系列是源于「码农翻身」所属知识星球发起的读书活动，由大佬 @我的UDP不丢包 推荐而来，这次的读书活动有一些另类，我们抛弃了传统的书籍，开始攻略最高学府的研究生顶级课程 <6.824>，该课程是很多年前的蠕虫病毒发明者Robert Morris大佬授课，归属于麻省理工大学，授课方式主要是：视频 + Lab 实验（Go 语言） + 论文，全程英语，难度较大。

分布式系统的判断依据

• multiple cooperating computers （多台计算机协作）
• storage for big web sites, MapReduce, peer-to-peer sharing （大规模数据集运算，如：MapReduce，或点对点共享）
• lots of critical infrastructure is distributed （系统的绝大部分基础设施是分布式的）

MapReduce：大规模数据集计算系统，比如计算从 1 加到 1000 亿，可以单台计算机计算，也可以利用该技术分散到多台计算机计算然后合并结果，极大的提高效率

为什么需要分布式系统

• to increase capacity via parallelism （通过并行增加系统性能）
• to tolerate faults via replication （通过复制备份增加系统容错）
• to place computing physically close to external entities （可以将计算放在离外部实体更近的地方）
• to achieve security via isolation （可以通过隔离增加系统的安全）

容错：针对于容错，主要是两点，一是可用性，二是可恢复性

对于分布式系统来说，一般不会全部服务器同时瘫痪，因此无论是服务可用还是数据安全，都比单体服务更有保障。

分布式的难点

• 需要额外注意并发编程，对开发人员的能力要求直线上升
• 系统内的相互作用非常复杂
• 意想不到的错误：局部错误
• 预期性能和实际性能往往不符

局部错误：假设一台机器每天出故障的概率是千分之一，在单体应用中，可能很长时间可以工作，但是在分布式系统中，设备数量急剧上升，每天都可能有设备出现故障，这就是所谓的局部错误，很难排查，也几乎无法避免

此处展示一张单体应用和分布式应用的对比图，图片出自：《极客时间 · 左耳听风》

分布式系统的解决方案

宏观目标

我们需要设计一系列能够屏蔽分布式系统复杂性的抽象

为什么要设立此目标？

因为分布式系统本身已足够复杂，因此必须简化使用方式

简化使用方式和抽象有什么关系？

我目前认可的最完美抽象是：文件

“UNIX 文件本质上就是一大袋字节。” —— 《UNIX 编程艺术》

在 Unix 中，任何可读/写也就是有 I/O 的设备，无论是文件，socket，驱动，在打开设备之后都有一个对应的文件描述符。Unix 将对这些设备的读写简化在 read/write 中，换言之，你只需要把打开的文件描述符传给这两个函数，操作系统内核知道如何根据这个文件描述符得到具体设备信息，内部隐藏了对各种设备进行读写的细节，所有这些对用户都是透明的，你只需要打开它，得到 fd，再进行相应的操作就够了。

研究角度

• 实现方式。
  • RPC 远程调用，线程和并发控制
• 性能：
  • 通常我们想要提供一个性能可以扩展的系统。
  • 可以通过简单增加系统的电脑数量来增强并行能力，从而部分扩展系统的性能：
    • 当没有复杂交互的时候这么做很有效
    • 可以不用请昂贵的程序员来重新设计系统。
  • 简单增加系统内电脑数量并不能一直增加系统性能：
    • 当电脑数量变得很多的时候，负载不均，系统内每台电脑性能不均，无法并行执行的代码，初始化的交互都会降低系统的性能。
    • 来自共享资源的访问也会造成性能瓶颈，比如网络通讯或者数据库等
  • 同时性能也并不能总是靠增加系统内电脑数量达成：
    • 比如来自单一用户请求的快速响应时间
    • 比如所有用户都想要更新同一个数据。
    • 通常这些情况需要更好的程序设计而不是更多的电脑。
• 容错：
  • 大量的服务器 + 大型的系统通常代表着总有错误会发生
  • 我们需要向应用程序隐藏这些错误
  • 我们通常想要让系统拥有可用性和可恢复性
    • 可用性：即使错误发生了，系统还是可以继续运行
    • 可恢复性：当错误被修复之后，系统可以恢复运行
  • 通常可以用备用的服务器来增加容错
• 一致性：
  • 通常想要达成正确工作的系统十分困难：
    • 服务器和它的备份服务器之间很难保持一致，代价太高
    • 客户端可能会在中途出错。
    • 服务器可能会在处理之后回复之前崩溃
    • 不佳的网络可能会使得正常的服务器无法提供服务
  • 一致性和性能通常是矛盾的：
    • 高一致性需要各种基础设置之间大量的通信
    • 许多设计为了提升性能被迫只提供弱一致性

一致性：一致性问题貌似是最难以解决的问题，因为它本质包含了性能，容错，数据一致性等等诸多要素

我们前文说过，为了考虑容错容灾机制，需要数据进行备份，那么在分布式系统中，A 服务修改了 A 数据库的值，B 数据库的值要不要跟着改，是立即跟着改，还是延迟跟着改，在同步修改中出问题了怎么办，在异步修改中出问题了怎么办

最终业界也很难解决相应的问题，因此现在主流的方式是：最终一致性

即允许短时间内数据不一致，通过最终一致性保证性能和数据安全的兼顾

持续脑图

文件分享地址：https://www.processon.com/view/link/5f1db0230791291b99680fa0

下一章内容

接下来的一章，我们将进行 <6.824> 中的 Lab 1，即实现一个简单的MapReduce系统，该系统将采用 Go 语言构建

Go 语言是近些年非常热门的语言之一，其价值个人感觉大于被炒的火热的 Python

本章要求

• 了解分布式系统的由来及面临的挑战
• 了解<6.824>课程中涉及的分布式系统解决方案
• 搭建 Go 语言环境，写出 HelloWorld 即可（语法层面及 MR 实现将在下章学习）

最后

相关资源：

Go 官方镜像站

Go 语言 IDE

Go 语言环境搭建教程

Go 语言初识 + HelloWorld

MIT 课程表主页

B 站中文翻译视频地址

如果觉得对你有用的话，不要忘记点个赞啊~ 也可以扫描二维码关注我，一起朝着技术人的顶峰前进！