分布式基础理论

CAP和BASE理论：

CAP 也就是 Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition Tolerance（分区容错性） 这三个单词首字母组合。
分布式系统中，多个节点之前的网络本来是连通的，但是因为某些故障（比如部分节点网络出了问题）某些节点之间不连通了，整个网络就分成了几块区域，这就叫网络分区。
网络分区容错性是分布式最基本的要求，如果不满足这个就是单体服务了
BASE 是 Basically Available（基本可用） 、Soft-state（软状态） 和 Eventually Consistent（最终一致性）
**基本可用：**基本可用是指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性。但是，这绝不等价于系统不可用。
软状态：允许系统中的数据存在中间状态（CAP 理论中的数据不一致），并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性，即允许系统在不同节点的数据副本之间进行数据同步的过程存在延时。
最终一致性：是系统中所有的数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能够达到一个一致的状态。因此，最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性。
字节二面：什么是 CAP 定理？为什么CAP不能同时被满足?你再说说Base理论？_哔哩哔哩_bilibili

微服务：拒绝大型单体应用，基于业务边界进行服务微化拆分，各个服务独立部署运行
集群：是一种物理形态，将几台服务器集中在一起，实现同一业务
分布式：是一种工作方式
若干独立计算机的集合，这些计算机对于用户来说就像单个相关系统
将不同的业务分布在不同的地方
雪崩：在微服务之间进行服务调用是由于某一个服务故障，导致级联服务故障的现象，称为雪崩效应。雪崩效应描述的是提供方不可用，导致消费方不可用并将不可用逐渐放大的过程。
服务熔断：服务熔断是指调用方访问服务时通过断路器做代理进行访问，断路器会持续观察服务返回的成功、失败的状态，当失败超过设置的阈值时断路器打开，请求就不能真正地访问到服务了。

UUID，雪花算法

两阶段提交，顾名思义就是要分两步提交。存在一个负责协调各个本地资源管理器的事务管理器，本地资源管理器一般是由数据库实现，事务管理器在第一阶段的时候询问各个资源管理器是否都就绪？如果收到每个资源的回复都是 yes，则在第二阶段提交事务，如果其中任意一个资源的回复是 no, 则回滚事务。

存在的问题：

网络抖动导致的数据不一致：第二阶段中协调者向参与者发送commit命令之后，一旦此时发生网络抖动，导致一部分参与者接收到了commit请求并执行，可其他未接到commit请求的参与者无法执行事务提交。进而导致整个分布式系统出现了数据不一致。
超时导致的同步阻塞问题：2PC中的所有的参与者节点都为事务阻塞型，当某一个参与者节点出现通信超时，其余参与者都会被动阻塞占用资源不能释放。
单点故障的风险：由于严重的依赖协调者，一旦协调者发生故障，而此时参与者还都处于锁定资源的状态，无法完成事务commit操作。虽然协调者出现故障后，会重新选举一个协调者，可无法解决因前一个协调者宕机导致的参与者处于阻塞状态的问题。

3PC的三个阶段分别是CanCommit、PreCommit、DoCommit：

CanCommit：协调者向所有参与者发送CanCommit命令，询问是否可以执行事务提交操作。如果全部响应YES则进入下一个阶段。
PreCommit：协调者向所有参与者发送PreCommit命令，询问是否可以进行事务的预提交操作，参与者接收到PreCommit请求后，如参与者成功的执行了事务操作，则返回Yes响应，进入最终commit阶段。一旦参与者中有向协调者发送了No响应，或因网络造成超时，协调者没有接到参与者的响应，协调者向所有参与者发送abort请求，参与者接受abort命令执行事务的中断。
DoCommit：在前两个阶段中所有参与者的响应反馈均是YES后，协调者向参与者发送DoCommit命令正式提交事务，如协调者没有接收到参与者发送的ACK响应，会向所有参与者发送abort请求命令，执行事务的中断。

柔性事务：分布式理论的AP，遵循BASE，允许一定时间内不同节点的数据不一致，但要求最终一致。