第 4 章 分布式协同(1)
崔皓
分布式系统引入了应用和服务的分布式部署，会根据需求将应用和服务部署在不同服务器或者不同网络环境中。第 3 章介绍了这些应用和服务是如何相互调用和通信的，本章主要介绍它们是如何协同工作的。当多个应用服务访问同一个资源时会出现互斥现象，为了避免互斥，以及保证数据的一致性，引入了互斥算法；互斥算法是理论基础，在实际工作中我们会利用分布式锁来解决互斥问题；当多个应用服务共同完成一个任务时会出现分布式事务问题，我们会介绍分布式事务的原则和解决方案；应用和服务在集群部署情况下通常会有主从（Master/Slave）之分，主服务器用来写入、读取数据，从服务器（Slave）用来读取数据，当主服务器出现故障时，通常需要选举新的主服务器；最后再看看 ZooKeeper 作为分布式服务协同系统的最佳实践，是如何工作的。总结一下，本章要介绍的内容如下。
分布式系统的特性与互斥问题
分布式锁
分布式事务
分布式选举
ZooKeeper——分布式系统的实践
4.1 分布式系统的特性与互斥问题
想象一下，有两个小孩都想玩玩具，但是玩具只有一个，因此每次只有一个小孩可以玩，且这个小孩玩的时候另一个小孩只能等待。只有当第一个小孩玩完以后，第二个小孩才能得到玩具。在这个例子中，两个孩子争夺的玩具叫作临界资源，他们争夺玩具的动作叫作竞态，每次只有一个孩子能获得玩具的性质叫作互斥。互斥是指每次只允许规定数量的进程进入临界区，超出数量外的进程则无法进入，只能先等待前面的进程完成操作。单机模式下，进程都部署在同一台设备中，但是到了分布式系统中，这些进程部署在不同的网络节点，因此分布式系统的进程互斥需要考虑以下三方面特性。
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本文深入介绍了分布式系统中的协同工作问题，包括分布式系统的特性与互斥问题、分布式锁、分布式事务、分布式选举以及 ZooKeeper 作为分布式服务协同系统的最佳实践。针对互斥问题，文章详细介绍了分布式互斥算法的特性和三类互斥算法，包括集中互斥算法、基于许可的互斥算法和令牌环互斥算法。通过对三种分布式互斥算法的描述、优点、缺点、应用场景的对比，使读者能够快速了解分布式系统中协同工作的挑战和解决方案，以及不同互斥算法的工作原理和适用场景。此外，文章还介绍了分布式锁的由来和定义，以及通过 Redis 缓存实现分布式锁的具体实践。通过生动的秒杀活动场景，读者可以深入理解分布式锁的重要性和实际应用。在分布式事务方面，文章从单体事务的 ACID 特性、CAP 理论和 BASE 理论出发，引出了分布式事务的发展过程和相关解决方案，包括 DTP 分布式事务模型、2PC 解决方案和 TCC 解决方案。总体而言，本文内容丰富、实用性强，适合对分布式系统协同工作感兴趣的读者阅读学习。
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