什么是分布式系统( 二 ) _节点

分布式系统挑战
分布式系统需要大量机器协作，面临诸多的挑战：
第一，异构的机器与网络
第二，普遍的节点故障
第三，不可靠的网络
节点间通过网络通信，而网络是不可靠的。可能的网络问题包括：网络分割、延时、丢包、乱序。
相比单机过程调用，网络通信最让人头疼的是超时：节点A向节点B发出请求，在约定的时间内没有收到节点B的响应，那么B是否处理了请求，这个是不确定的，这个不确定会带来诸多问题，最简单的，是否要重试请求，节点B会不会多次处理同一个请求。
总而言之，分布式的挑战来自不确定性，不确定计算机什么时候crash、断电，不确定磁盘什么时候损坏，不确定每次网络通信要延迟多久，也不确定通信对端是否处理了发送的消息。而分布式的规模放大了这个不确定性，不确定性是令人讨厌的，所以有诸多的分布式理论、协议来保证在这种不确定性的情况下，系统还能继续正常工作。
分布式系统特性与衡量标准
透明性：使用分布式系统的用户并不关心系统是怎么实现的，也不关心读到的数据来自哪个节点，对用户而言，分布式系统的最高境界是用户根本感知不到这是一个分布式系统，在《and 》一书中，作者是这么说的：
Ais aofthatto its users as a.
可扩展性：分布式系统的根本目标就是为了处理单个计算机无法处理的任务，当任务增加的时候，分布式系统的处理能力需要随之增加。简单来说，要比较方便的通过增加机器来应对数据量的增长，同时，当任务规模缩减的时候，可以撤掉一些多余的机器，达到动态伸缩的效果
可用性与可靠性：一般来说，分布式系统是需要长时间甚至7*24小时提供服务的。可用性是指系统在各种情况对外提供服务的能力，简单来说，可以通过不可用时间与正常服务时间的必知来衡量；而可靠性而是指计算结果正确、存储的数据不丢失。
高性能：不管是单机还是分布式系统，大家都非常关注性能。不同的系统对性能的衡量指标是不同的，最常见的：高并发，单位时间内处理的任务越多越好；低延迟：每个任务的平均时间越少越好。这个其实跟操作系统CPU的调度策略很像
一致性：分布式系统为了提高可用性可靠性，一般会引入冗余（复制集）。那么如何保证这些节点上的状态一致，这就是分布式系统不得不面对的一致性问题。一致性有很多等级，一致性越强，对用户越友好，但会制约系统的可用性；一致性等级越低，用户就需要兼容数据不一致的情况，但系统的可用性、并发性很高很多。
组件、理论、协议
假设这是一个对外提供服务的大型分布式系统，用户连接到系统，做一些操作，产生一些需要存储的数据，那么在这个过程中，会遇到哪些组件、理论与协议呢
用一个请求串起来
用户使用Web、APP、SDK ，通过HTTP、TCP连接到系统。在分布式系统中，为了高并发、高可用，一般都是多个节点提供相同的服务。那么，第一个问题就是具体选择哪个节点来提供服务，这个就是负载均衡（load ）。负载均衡的思想很简单，但使用非常广泛，在分布式系统、大型网站的方方面面都有使用，或者说，只要涉及到多个节点提供同质的服务，就需要负载均衡。