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一、CAP 与 BASE
- CAP 定理：一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance），三者最多满足两个
- 网络分区必然存在：实际系统在 CP（强一致，如 ZooKeeper）和 AP（高可用，如 Eureka）之间选择
- BASE 理论：基本可用（Basically Available）+ 软状态（Soft State）+ 最终一致性（Eventually Consistent）
- 最终一致性：允许短暂不一致，通过异步复制/补偿最终达到一致，适合大多数互联网场景
二、一致性协议
- Paxos：经典共识算法，Proposer/Acceptor/Learner 三角色，两阶段（Prepare + Accept），理论基础但实现复杂
- Raft：Paxos 的工程化简化版，Leader 选举 + 日志复制 + 安全性，etcd/Consul 底层算法
- Raft 选举：任期（Term）机制，Follower 超时 → Candidate → 获得多数票 → Leader，心跳维持
- Raft 日志复制：Leader 接收写请求 → 追加日志 → 复制到多数节点 → 提交 → 应用状态机
- ZAB 协议：ZooKeeper 使用，类似 Raft，崩溃恢复 + 消息广播两种模式
- Gossip 协议：去中心化，节点间随机交换信息，最终一致，Redis Cluster 节点通信使用
三、分布式事务
- 2PC 两阶段提交：协调者 Prepare → 参与者投票 → 协调者 Commit/Rollback，同步阻塞、单点故障
- 3PC 三阶段提交：增加 CanCommit 阶段 + 超时机制，减少阻塞但仍有一致性问题
- TCC：Try（预留资源）→ Confirm（确认）→ Cancel（回滚），业务侵入大但灵活，适合高并发
- Saga：长事务拆分为多个本地事务 + 补偿操作，编排式（中心协调）/ 编舞式（事件驱动）
- 本地消息表：业务操作 + 消息写入同一本地事务，定时扫描发送消息，保证最终一致
- RocketMQ 事务消息：半消息 → 执行本地事务 → Commit/Rollback，自动回查机制
- Seata：阿里开源分布式事务框架，支持 AT/TCC/Saga/XA 四种模式
四、分布式锁
- Redis 分布式锁：
SET key value NX EX 30，value 用唯一标识防止误删，Lua 脚本保证原子释放
- Redisson：看门狗自动续期（默认 30s，每 10s 续期），可重入锁、公平锁、红锁
- RedLock：多 Redis 实例（N≥5），获取多数锁（N/2+1）才算成功，争议较大
- ZooKeeper 分布式锁：临时顺序节点，监听前一个节点删除事件，避免惊群效应
- MySQL 分布式锁：唯一索引 INSERT /
SELECT ... FOR UPDATE，性能差但简单
- 对比：Redis 性能最好但可靠性稍低；ZK 可靠性高但性能一般；MySQL 最简单但不推荐高并发
五、分布式 ID
- UUID：无序、128 位，不适合做数据库主键（索引效率低）
- 雪花算法（Snowflake）：64 位 = 1 符号位 + 41 时间戳 + 10 机器 ID + 12 序列号，有序、高性能
- 号段模式：从数据库批量获取 ID 段缓存在内存，美团 Leaf / 百度 UidGenerator
- Redis INCR：原子自增，简单高效，但需考虑持久化和集群一致性
六、负载均衡与服务治理
- 负载均衡算法：轮询 / 加权轮询 / 随机 / 最少连接 / 一致性哈希
- 一致性哈希：哈希环 + 虚拟节点，节点增减只影响相邻数据，Redis Cluster / 分库分表常用
- 服务注册发现：Nacos（AP/CP 可切换）/ Eureka（AP）/ ZooKeeper（CP）/ Consul（CP）
- 熔断降级：Sentinel / Hystrix，熔断器三态（关闭→打开→半开），防止级联故障
- 限流：令牌桶（平滑限流）/ 漏桶（恒定速率）/ 滑动窗口计数器
- 链路追踪：SkyWalking / Zipkin / Jaeger，TraceID 贯穿全链路，定位性能瓶颈
七、数据分片与一致性
- 分库分表：水平拆分（按行）/ 垂直拆分（按列），ShardingSphere / MyCat
- 分片策略：范围分片（有序但热点）/ 哈希分片（均匀但范围查询难）/ 一致性哈希
- 主从复制：异步复制（高性能但可能丢数据）/ 半同步（至少一个从库确认）/ 全同步（最安全但最慢）
- 读写分离：主库写、从库读，注意主从延迟导致的数据不一致，强制走主库解决
- 分布式缓存一致性：Cache Aside（旁路缓存）/ Read/Write Through / Write Behind，延迟双删策略