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分布式系统本质是通过低廉的硬件攒在一起以获得更好的吞吐量、性能以及可用性等。
在分布式环境下，有几个问题是普遍关心的，我们称之为设计策略 ：
如何检测当前节点还活着？
如何保障高可用？
容错处理
在分布式环境中，存在非常多的节点（Node），由这些节点分担任务的运行、计算或程序逻 辑处理。那么就有一个非常重要的问题，如何判断一个节点是否出现了故障甚至无法工作了？
心跳检测：以固定的频率向其他节点汇报当前节点状态，的一种检测节点是否正常工作的方式。
若Server没有收到Node3的心跳时，Server认为Node3失联。但是失去联系时，并不确定是否是Node3故 障，有可能是Node3处于繁忙状态，导致调用检测超时；也有可能是Server与Node3之间链路出现故障或闪断。
所以心跳不是万能的，收到心跳可以确认节点正常，但是收不到心跳也不能认为该节点就已经宣告“死亡”。 为了解决这种情况引入了：周期检测心跳机制、累计失效检测机制。
周期检测心跳机制：Server端每间隔 t 秒向Node集群发起监测请求，设定超时时间，如果超过超时时间，则判断“死亡”。
累计失效检测机制：在周期检测心跳机制的基础上，统计一定周期内节点的返回情况（包括超时及正确返回），以此计算节点的“死亡”概率。另外，对于宣告“濒临死亡”的节点可以发起有限次数的重试，以作进一步判断。通过周期检测心跳机制、累计失效检测机制可以帮助判断节点是否“死亡”，如果判断“死亡”，可以把该节点踢出集群。
高可用设计：一个系统在长时间内能否对外提供可用的服务。
系统高可用性的常用设计模式包括三种：主备（Master-SLave）、互备（Active-Active）和集群（Cluster）模 式。
主备模式就是Active-Standby模式，当主机宕机时，备机接管主机的一切工作，待主机恢复正常后，按使用者的设定以自动（热备）或手动（冷备）方式将服务切换到主机上运行。
以数据库为例：在数据库部分称之为MS模式。MS模式即Master/Slave模式，这在数据库高可用性方案中比较常用，如MySQL、redis等就采用MS模式实现主从复制。保证高可用，如图所示。
一台MySQL数据库一旦启用二进制日志后，作为master，它的数据库中所有操作都会以“事件”的方式记录在二进制日志中，其他数据库作为slave通过一个I/O线程与主服务器保持通信，并监控master的二进制日志文件的变化，如果发现master二进制日志文件发生变化，则会把变化复制到自己的中继日志中，然后slave的一个SQL线程会把相关的“事件”执行到自己的数据库中，以此实现从数据库和主数据库的一致性，也就实现了主从复制。
互备模式指两台主机同时运行各自的服务工作且相互监测情况
在数据库高可用部分，常见的互备是MM模式。MM模式即Multi-Master模式，指一个系统存在多个master，每个master都具有read-write能力，会根据时间戳或业务逻辑合并版本。
集群模式是指有多个节点在运行，同时可以通过主控节点分担服务请求。如Zookeeper。集群模式需要解决主控节点本身的高可用问题，一般采用主备模式。
容错性表示一个系统是否具有安全性、稳定性、健壮性；对错误的包容能力。
以缓存穿透为例：
在项目中使用缓存通常都是先检查缓存中是否存在，如果存在直接返回缓存内容，如果不存在就直接查询数据 库然后再缓存查询结果返回。这个时候如果我们查询的某一个数据在缓存中一直不存在，就会造成每一次请求都查询DB，这样缓存就失去了意义，在流量大时，或者有人恶意攻击就会有麻烦了。
一个比较巧妙的解决方法是，可以将这个不存在的key预先设定一个值。比如，key=“null”，写入缓存。即查询这个key的时候直接返回null就行，但注意需要设置失效时间，否则数据存在时也返回null就不对了。
负载均衡：其关键在于使用多台集群服务器共同分担计算任务，把网络请求及计算分配到集群可用的不同服务器节 点上，从而达到高可用性及较好的用户操作体验。
负载均衡分为：硬负载（硬件解决如：F5）、软负载（软件解决：LVS、HAProxy、Nginx）。
以Nginx为例，常见的负载均衡策略有：
轮询：根据Nginx配置文件中的顺序，依次把客户端的Web请求分发到不同的后端服务器。
最少连接：当前谁连接最少，分发给谁。
ip地址hash：确定相同IP请求可以转发给同一个后端节点处理，以方便session保持。
基于权重的负载均衡：配置Nginx把请求更多地分发到高配置的后端服务器上，把相对较少的请求分发到低配服务器。
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