02｜新的挑战：分布式系统是银弹吗？我看未必！

分布式系统面临的4个方面的新问题 （分布式系统就是因为要解决这些问题 才会变成现在这样） 1. 故障处理 （全部失败 / 部分失败）通过软件来容错 1.1 节点宕机 1.2 网络分区 2. 异步网络 （本地调用和远程调用）采用超时机制 1.1 远程调用模型面临的网络排队 1.2 丢包 1.3 请求服务崩溃 响应超时： 要进行重试 3. 时钟同步 （全局时钟 和 多个时钟） 3.1 计算机中 时间的作用 3.1.1 记录事件发生的时间 3.1.2 事件之间发生的顺序 3.2 谨记 系统中各个节点的本地时钟是存在误差的，不能依赖各自的时钟对事件进行排序 3.2.1 去请求同一个时间服务器获得事件对发生时间 3.2.2 Google 在 Spanner 中使用的，通过 GPS 和原子钟实现 TrueTime API 来解决 4. 共识协同 （一言堂 和 共识） （跨机器的多线程同步问题） 4.1 选一个服务来做同步操作的管理者 4.2 管理者 肯定也要高可用 -》 同步服务的选主问题 4.2.1 Paxos 和 Raft 共识算法解决 思考题 CAP 一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance） 1. 故障处理 AP 2. 异步网络 AP 超时机制保证可用性 3. 时钟同步 CP 保证了一致性 和 事件发生的顺序 4. 共识协调 CP 强一致性 共识算法 Raft 协议 成熟的工业算法实现，比如蚂蚁金服的 JRaft、Zookeeper 的 ZAB、Consul 的 Raft、 百度的 braft、Apache Ratis;

是不是可以简单理解为：分布式系统面临发挑战是“点→线→面”？ “点”是每个服务自己本身的故障/异常处理，“线”是服务与服务之间的网络/时钟异常处理，“面”是整个服务体现出来的异常结果处理，包括幂等性，协同等问题。

老师，上一节也提到分布式系统引入新问题，这一节也是引入的新问题，为啥要分开讲呢？

分布式系统面临故障处理（部分失败）、异步网络、时钟同步和共识协调是手段；CAP 是目的。

有一点需要纠正，单机时钟也可能漂移，所以不能说后面的一定比前面的单调递增

C（一致性）A（可用性）P（分区容错） 故障处理（部分失败），会影响系统的可用性、分区容错 异步网络，会影响系统的可用性，分区容错 时钟同步，会影响系统的一致性和可用性 共识协调，会影响系统的一致性

分布式面临的4个问题是必须要解决的， 是在分布式系统实现 cap 的前提和基础

请教老师两个问题： Q1：退避策略是指什么？ “并且对重试机制增加退避策略”，这句话中的退避策略是指什么？ Q2：故障处理在微服务中(SpringCloud)是哪个组件完成的？ 采用SpringCloud搭建微服务系统，在此系统中，“故障处理”是哪个组件完成的？ 还是说需要应用层软件来完成？

单机拆开为多机协作，性能上来了，不可靠性也增多了，如网络通信、机器故障，这还是需要妥协的方案做理论支撑。

请问老师退避策略如何设计的？