分布式 CAP、BASE理论

一 CAP理论：

Consistency          一致性      （顾名思义确保数据一致，不允许出现两台及以上服务上数据不一致）

Availability             可用性      （在集群中一部分节点故障后，是否还能响应客户端的读写请求）

Partition tolerance  容错性   （允许出错率的大小，允许出错率大则程序可以正常执行不会报错）

三角形定理，三者只可以满足2者。不要去浪费时间去解决满足三者 这个是不可能是实现的。从业务的角度上考虑满足两者就好。

 

二 BASE 理论：

基本可用：  当出现未知问题时 查询由1s变成2s 降级页面 （当前访问量过多）

软状态： （状态机）待支付、交易处理中、交易成功、交易失败

最终数据一致性： 基于MQ生产、消费 。 如果出现数据丢失就需要人工维护

 

三 领域驱动设计中的概念

领域：专业的业务流程处理

领域建模：DDD （De-bug -DDrivne Development）

1 界限上下文

2 实体、值对象（context）、领域服务、聚合根、资源....

        实体：对象的唯一标识

        值对象：不需要唯一标识描述 类似上下文传递内容 他是个值对象

        领域服务：不同的领域，每个领域提供对应的服务，可供外部调用。

        集合根：可以理解为全局中的唯一标识，实体是局部唯一标识，聚合根是全局唯一标识。

        资源：提供了基础设施的查询，和聚合化服务，关心领域类的模型，是介于领域和数据库层之间的分层。而不是封装数据库层。

                  

分布式高可用设计：

1 避免单点故障

    a) 负载均衡技术（failover/选址/硬件负载）

    b）热备（Linux HA）

    c）多机房（同城灾备，异地灾备）

2 应用的高可用设计

   a) 故障监控（系统监控，CPU、内存），链路监控，日志监控）自动预警

   b)应用的容错设计 （服务降级处理、限流处理）自我保护

   c)数据量（数据分片、读写分离）

3 分布式架构的可伸缩设计

   a）垂直伸缩  单独服务器上硬件扩容 加内存加存储

   b)  水平伸缩   增加服务器

#### 多补充一个CDN  解决不同地区的ip 发出的请求得到服务器负载响应的分发内容处理（内容分发）

CDN可以缓存静态数据（html、css、img、js等静态文件）

比如客户端是在广州发出的请求  CND可以解析DNS 进行里负载 判断里用户最近的CDN服务器将内容进行返回给客户端。具体的使用可以多找找资料进行了解