华为资深架构师：Cloud Native架构一致性问题及解决方案
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了华为资深架构师：Cloud Native架构一致性问题及解决方案相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
内容来源：2017年12月2日，华为资深架构师王启军在“NJSD互联网架构峰会”进行《Cloud Native架构一致性问题及解决方案》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。
阅读字数：2092 | 6分钟阅读
摘要
在开发或软件架构的过程中，经常会遇到一致性的问题，那么如何去解决权衡。我们先从理论入手，然后进一步讨论强一致性和最终一致性的解决方案。
嘉宾演讲视频及PPT回顾：http://suo.im/tPQXc
关于这个概念很多人都有不同的看法，我认为Cloud Native主要是由架构、组织、工程三部分组成的。大部分公司可能主要是关注架构部分，其实组织方面也是非常重要的，它的价值在于能够实现更快的速度、更好的用户交互体验以及更稳当的系统。
Cloud Native架构主要包含两部分，一个是基础设施这块，另一个是微服务架构方面。围绕着微服务又扩展出了可用性、一致性以及扩展性部分。
在学术界一般将一致性分为两类，一类是以数据为中心，一类以用户为中心。以数据为中心的，无论有多少个节点都是从整体上来看一致性。而以用户为中心，是从客户端的节点来看待一致性的。
严格一致性要求任何写操作都能立刻同步到其他所有进程，任何读操作都能读取到最新的修改。比如说有三个节点，当某一个节点的数据a变成1的时候，另外两个节点的a就需要同步改变。
严格一致性需要有一个全局时钟才能实现，但是这个全局时钟是很难实现的。于是顺序一致性放弃了它，转而改用分布式逻辑时钟来实现。
顺序一致性是指所有的进程以相同的顺序看到所有的修改，读操作未必能及时得到此前其他进程对同一数据的写更新，但是每个进程读到的该数据的不同值得顺序是一致的。
因果一致性是一种弱化的顺序一致性，如果两个数据之间存在因果关系，那么在后续的所有操作都应该基于这一关系。所有的进程必须以相同的顺序看到具有潜在因果关系的写操作。不同进程可以以不同的顺序看到并发的写操作。
提到强一致性，相信大家首先想到的就是两阶段提交。也就是整个交互过程分为两个阶段。第一阶段协调者先向参与者提问是否可以提交，同时锁定数据，第二阶段参与者提交。
这里面存在几个问题，第一阶段锁定数据之后，如果协调者挂掉了，将没有角色去通知参与者是否应该提交，这个数据会被一致锁定。如果第二阶段参与者1提交成功，参与者2提交失败，此时协调者不知道该如何处理，因为参与者1已经提交成功，外部可以访问了。
三阶段提交其实是把两阶段提交的第一阶段分为了两个阶段，这是为了降低原来第一阶段的死锁的概率。三阶段的第一阶段在询问是否提交的时候并没有锁定数据，而是在准备提交的时候才锁定数据。
实际上使用三阶段提交，性能上会有更多的消耗，交互会越来越多，可扩展性也很差。
假设有一个服务M需要去调用另外的两个服务A、B，在调用的过程中失败了话，最常见的做法就是重试。这时就需要去考虑重试的次数、超时时间、间隔时间以及间隔时间的衰减度，而重试没有做好的话就很容易造成系统的负担。
其实完全可以添加一个日志，并且可以收集到远端。通过收集系统收集到分布式文件系统内，这样就可以不断的去检测这个系统是否有问题。
还有一种解决方案——可靠事件，服务在调用失败后，通过另一种方式将数据传输到消息队列，然后要被调用的服务去读取消息队列。
对于最终一致性来说，要么全部成功，要么全部失败。
这需要在写消息的同时，去写一个事件日志。如果一旦失败的可以通过补偿服务不断的遍历事件的这张表，最终拿到消息再去发送时间
Sgae是一个比较早期的事务模型，它的核心思想是将一个长事务拆分为多个本地事务。而process manageer就是负责处理事务拆封的，然后再去调用不同的服务。
这是一个具体的事务处理流程，这里面需要定时的去做检查判断是否失败，失败了就要发送消息，正向调用时写回退日志。
在做系统的时候你会发现服务是很容易的去扩展的，数据库往往会出现瓶颈，那么如何去平衡压力，有很多的解决方案，TCC就是其中的一种。
TCC的优势在于将数据库的操作，放到业务层处理，平衡了数据库的压力。但同时也付出了一定代价，它增加了业务的复杂度，需要提供相应的Try、Confirm、Cancel接口，而且接口还是幂等性的。
第一种就是通过数据加锁的方式，第二种是分布式锁，不过这种锁不能保障绝对一致性，第三种方案可以去做唯一约束，在唯一约束无效的情况下可以增加流水表这也是第四种方案。
今天的分享就到这里，喜欢本次分享请给我点赞~谢谢大家！有什么问题可以在评论区讨论。
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