读书笔记--分布式架构的异步化和缓存技术原理及应用场景

      本篇是在上一篇的基础上，主要对分布式应用架构下的异步化机制和缓存技术进行学习，主要记录和思考如下，供大家学习参考。大家知道原来传统的单一WAR应用中，由于所有数据都在同一个数据库中，因此事务问题一般借助数据库事务来解决，但是对于分布式架构下的应用系统来说，事务性问题就无法采用这种方式了，否则会出现数据库单点问题，而且随着应用范围和用户量的增大，需要通过分布式异步化机制来解决系统处理性能和吞吐率下降等问题，以及各大平台的直播促销活动带来的瞬时流量等问题。本文介绍的柔性事务、两阶段/三阶段提交、消息服务实现分布式事务处理、缓存技术支撑各种大促秒杀场景的稳定、可靠的实施，那分布式架构下的事务性问题该如何解决呢？如何借助缓存技术来支撑目前比较流行的秒杀活动、抖音直播促销活动等。

一、分布式事务相关的几个业务概念术语

1.事务和柔性事务

传统的事务主要通过数据库事务来保证业务的一致性，核心就是实现了ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)，表示一个事务包含的所有逻辑处理都作用于数据库上，只有这个事务的所有操作都成功，才会永久更新到数据库，任何一个操作失败，对数据库修改都会失效。
柔性事务是在互联网场景或分布式领域提出的，主要有两个理论：CAP和BASE，CAP理论认为一个分布式系统最多只能同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)中的其中两项。BASE是CAP理论的延伸，包括基本可用(Basically Available)、柔性状态(Soft State)和最终一致性(Eventual Consistency)，允许一定时间内不同节点的数据不一致，但要求实现数据的最终一致机制，目的是为了实现较高的可用性，因此，高可用=系统构建在多机=分布式系统，高性能=分布式系统的副产品。

2.业务流程异步化

企业在做共享服务平台建设过程中，各个