Java分布式面试Java分布式面试_面试中分布式的问题资源-CSDN文库

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1 概念

1.1 模型

节点

在具体的工程项目中，一个节点往往是一个操作系统上的进程。在本文的模型中，认

为节点是一个完整的、不可分的整体，如果某个程序进程实际上由若干相对独立部分

构成，则在模型中可以将一个进程划分为多个节点。

异常

1. 机器宕机：机器宕机是最常见的异常之一。在大型集群中每日宕机发生的概

率为千分之一左右，在实践中，一台宕机的机器恢复的时间通常认为是24 小

时，一般需要人工介入重启机器。

2. 网络异常：消息丢失，两片节点之间彼此完全无法通信，即出现了“ 网络分

化” ；消息乱序，有一定的概率不是按照发送时的顺序依次到达目的节点，考

虑使用序列号等机制处理网络消息的乱序问题，使得无效的、过期的网络消息

不影响系统的正确性；数据错误；不可靠的TCP ，TCP 协议为应用层提供了可

靠的、面向连接的传输服务，但在分布式系统的协议设计中不能认为所有网络

通信都基于TCP 协议则通信就是可靠的。TCP协议只能保证同一个TCP 链接内

的网络消息不乱序，TCP 链接之间的网络消息顺序则无法保证。

3. 分布式三态：如果某个节点向另一个节点发起RPC(Remote

procedure call)

调用，即某个节点A

向另一个节点B 发送一个消息，节点B 根据收到的消息内

容完成某些操作，并将操作的结果通过另一个消息返回给节点A ，那么这个RPC

执行的结果有三种状态：“成功”、“失败”、“超时（未知） ” ，称之为分

布式系统的三态。

4. 存储数据丢失:对于有状态节点来说，数据丢失意味着状态丢失，通常只能从

其他节点读取、恢复存储的状态。

1.2 副本

副本（replica/copy）指在分布式系统中为数据或服务提供的冗余。对于数据副本指

在不同的节点上持久化同一份数据，当出现某一个节点的存储的数据丢失时，可以从

副本上读到数据。数据副本是分布式系统解决数据丢失异常的唯一手段。另一类副本

是服务副本，指数个节点提供某种相同的服务，这种服务一般并不依赖于节点的本地

存储，其所需数据一般来自其他节点。

副本协议是贯穿整个分布式系统的理论核心。

副本一致性

分布式系统通过副本控制协议，使得从系统外部读取系统内部各个副本的数据在一定

的约束条件下相同，称之为副本一致性(consistency)。副本一致性是针对分布式系统

而言的，不是针对某一个副本而言。

1. 强一致性(strong consistency) ：任何时刻任何用户或节点都可以读到最近

一次成功更新的副本数据。强一致性是程度最高的一致性要求，也是实践中最

难以实现的一致性。

2. 单调一致性(monotonic consistency) ：任何时刻，任何用户一旦读到某个

数据在某次更新后的值，这个用户不会再读到比这个值更旧的值。单调一致性

是弱于强一致性却非常实用的一种一致性级别。因为通常来说，用户只关心从

己方视角观察到的一致性，而不会关注其他用户的一致性情况。

3. 会话一致性(session consistency) ：任何用户在某一次会话内一旦读到某

个数据在某次更新后的值，这个用户在这次会话过程中不会再读到比这个值更

旧的值。会话一致性通过引入会话的概念，在单调一致性的基础上进一步放松

约束，会话一致性只保证单个用户单次会话内数据的单调修改，对于不同用户

间的一致性和同一用户不同会话间的一致性没有保障。实践中有许多机制正好

对应会话的概念，例如php

中的session 概念。

据，则可以实现类似单调一致性的效果，但一旦用户更换读取的副本，则无法

保障任何一致性。

5. 弱一致性(week consistency) ：一旦某个更新成功，用户无法在一个确定

时间内读到这次更新的值，且即使在某个副本上读到了新的值，也不能保证在

其他副本上可以读到新的值。弱一致性系统一般很难在实际中使用，使用弱一

致性系统需要应用方做更多的工作从而使得系统可用。

1.3 衡量分布式系统的指标

1. 性能：系统的吞吐能力，指系统在某一时间可以处理的数据总量，通常可以

用系统每秒处理的总的数据量来衡量；系统的响应延迟，指系统完成某一功能

需要使用的时间；系统的并发能力，指系统可以同时完成某一功能的能力，通

常也用QPS(query per second)来衡量。上述三个性能指标往往会相互制约，

追求高吞吐的系统，往往很难做到低延迟；系统平均响应时间较长时，也很难

提高QPS。

2. 可用性：系统的可用性(availability)指系统在面对各种异常时可以正确提供

服务的能力。系统的可用性可以用系统停服务的时间与正常服务的时间的比例

来衡量，也可以用某功能的失败次数与成功次数的比例来衡量。可用性是分布

式的重要指标，衡量了系统的鲁棒性，是系统容错能力的体现。

3. 可扩展性：系统的可扩展性(scalability)指分布式系统通过扩展集群机器规模

提高系统性能（吞吐、延迟、并发）、存储容量、计算能力的特性。好的分布

式系统总在追求“线性扩展性” ，也就是使得系统的某一指标可以随着集群中

的机器数量线性增长。

4. 一致性：分布式系统为了提高可用性，总是不可避免的使用副本的机制，从

而引发副本一致性的问题。越是强的一致的性模型，对于用户使用来说使用起

来越简单。

2 分布式系统原理

2.1 数据分布方式

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