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隨著云計算、大數(shù)據(jù)以及分布式計算的不斷發(fā)展，分布式數(shù)據(jù)庫也越來越受到關(guān)注。在分布式數(shù)據(jù)庫中，冪等性不僅是個人開發(fā)者，也是企業(yè)級數(shù)據(jù)庫管理者需要重視的重要概念。本文將對分布式數(shù)據(jù)庫冪等性進(jìn)行探析，分析其重要性及應(yīng)用場景。
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一、分布式數(shù)據(jù)庫冪等性解析
1. 什么是冪等性
在計算機科學(xué)中，冪等性是指對于同一操作，無論執(zhí)行多少次，最終結(jié)果都是一樣的。在分布式計算中，冪等性是指在分布式環(huán)境下，無論節(jié)點重復(fù)發(fā)送請求，最終結(jié)果都是一樣的。
2. 分布式數(shù)據(jù)庫中的冪等性
在分布式數(shù)據(jù)庫中，冪等性是指在多個節(jié)點同時執(zhí)行相同的操作時，確保最終結(jié)果是一致的。在這種情況下，每個節(jié)點可能會重復(fù)執(zhí)行相同的操作，但最后結(jié)果是相同的。如果沒有冪等性，可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不一致，可能會給企業(yè)帶來巨大的風(fēng)險。
二、分布式數(shù)據(jù)庫冪等性的重要性
1. 保證數(shù)據(jù)的一致性
在分布式環(huán)境下，多個節(jié)點同時對同一數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，如果沒有冪等性，容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不一致。冪等性保證了操作結(jié)果的唯一性，可以讓分布式系統(tǒng)在節(jié)點失敗或者重復(fù)請求的情況下，保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性。這對于數(shù)據(jù)的正確性和完整性至關(guān)重要。
2. 提高可靠性
分布式環(huán)境中節(jié)點眾多，容易出現(xiàn)節(jié)點失效、網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障等情況。如果沒有冪等性，當(dāng)節(jié)點在請求失敗后重新發(fā)送請求時，可能會引發(fā)重復(fù)執(zhí)行操作導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致的風(fēng)險。冪等性可以保證請求的正確執(zhí)行，從而提高了整個計算系統(tǒng)的可靠性。避免了在錯誤可能發(fā)生的情況下，系統(tǒng)的不可用性。
3. 降低成本
如果在分布式環(huán)境下出現(xiàn)了數(shù)據(jù)不一致的情況，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)一致性的處理。如果不是發(fā)現(xiàn)問題的及時性強，在無法恢復(fù)的數(shù)據(jù)損失幫中，需要花費大量的時間和人力物力進(jìn)行排查和恢復(fù)。冪等性可以處理這種情況下出現(xiàn)的問題，從而減少企業(yè)在數(shù)據(jù)恢復(fù)上的成本。
三、分布式數(shù)據(jù)庫冪等性在實際應(yīng)用中的探索
1. 在金融領(lǐng)域的應(yīng)用
在金融領(lǐng)域中，分布式數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)一致性和實時性特別重要。冪等性技術(shù)可以保證在分布式系統(tǒng)中調(diào)用接口時，能夠在多個節(jié)點上獲取相同的值。它可以有效地避免線程安全問題，以及事務(wù)回滾的問題。在交易系統(tǒng)、財務(wù)系統(tǒng)中都有廣泛應(yīng)用。
2. 在移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的應(yīng)用
在移動互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中，分布式系統(tǒng)需要解決高并發(fā)、低延遲的問題。通過使用分布式數(shù)據(jù)庫冪等性可以有效地避免因為用戶的操作不當(dāng)導(dǎo)致的重復(fù)提交的問題，保證數(shù)據(jù)的正確性和系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
3. 在電子商務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用
在傳統(tǒng)的電子商務(wù)系統(tǒng)中，用戶的下單、庫存的減少等操作都需要保證數(shù)據(jù)的一致性性和正確性性。在分布式環(huán)境中，節(jié)點中可能會出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)延遲、節(jié)點失敗等現(xiàn)象，如果沒有冪等性，可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不一致。因此，分布式數(shù)據(jù)庫冪等性管理是電子商務(wù)系統(tǒng)中不可或缺的組成部分。
結(jié)語
冪等性是分布式數(shù)據(jù)庫中的重要概念，對數(shù)據(jù)的一致性、可靠性和降低成本等方面都有著很大的幫助。在實際開發(fā)中需要引以為戒，充分考慮這些問題，設(shè)計好分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。只有這樣，我們才能更好地利用分布式技術(shù)來加快業(yè)務(wù)的發(fā)展，使企業(yè)更高效地操作業(yè)務(wù)。
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分布式數(shù)據(jù)庫與數(shù)據(jù)庫集群的區(qū)別到底是什么？哪位高手幫忙解惑下~~~~~~~~~~跪求
（1）另外一位博主的觀點（
）
博主有對他的表述有作一點修改補充，方便各位猿友明了他的意思。
簡單說，分布式是以縮短單個任務(wù)的執(zhí)行時間來提升效率的，而集群則是通過提高單位時間內(nèi)執(zhí)行的任務(wù)數(shù)來提升效率。
例如：
如果一個任務(wù)由10個子任務(wù)組成，每個子任務(wù)單獨執(zhí)行需1小時，則在一臺服務(wù)器上執(zhí)行改任務(wù)需10小時。
采用分布式方案，提供10臺服務(wù)器，每臺服務(wù)器只負(fù)責(zé)處理一個子任務(wù)，不考慮子任務(wù)間的依賴關(guān)系，執(zhí)行完這個任務(wù)只需一個小時。(這種工作模式的一個典型代表就是Hadoop的Map/Reduce分布式計算模型）
而采用集群方案，同樣提供10臺服務(wù)器，每臺服務(wù)器都能獨立處理這個任務(wù)。假設(shè)有10個任務(wù)同時到達(dá)，10個服務(wù)器將同時工作，10小后，10個任務(wù)同時完成，這樣，整身來看，還是平均1小時完成一個任務(wù)！（注意這里的任務(wù)和子任務(wù)的區(qū)別）
（2）知乎（
）
這個猿友描述得很簡單明了：
分布式：一個業(yè)務(wù)分拆多個子業(yè)務(wù)，部署在不同的服務(wù)器上
集群：同一個業(yè)務(wù)，部署在多個服務(wù)器上
另外一位猿友從另外一個角度去表述：
集群是個物理形態(tài)，分布式是個工作方式。
這位猿友的描述也很簡潔，但是比較抽象：
按照我的理解，集群是解決高可用的，而分布式是解決高性能、高并發(fā)的
（3）百度百科（
、
）
集群：
集群是一組相互獨立的、通過高速網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)的計算機，它們構(gòu)成了一個組，并以單一系統(tǒng)的模式加以管理。一個客戶與集群相互作用時，集群像是一個獨立的服務(wù)器。集群配置是用于提高可用性和可縮放性。
分布式：
一種基于網(wǎng)絡(luò)的計算機處理技術(shù)，與集中式相對應(yīng)。由于個人計算機的性能得到極大的提高及其使用的普及，使處理能力肢滑分布到網(wǎng)絡(luò)上的所有計算機成為可能。分布式計算是和集中式計算相對立的概念，分布式計算的數(shù)據(jù)可以分布在很大區(qū)域。
看完這些是不是有種似懂非懂的感覺？博主也是一樣！所以我們接下來繼續(xù)了解。
上面博主有說過自己有接觸過分布式服務(wù)框架Dubbo，那么我們看看它為什么說自己是分布式服務(wù)架構(gòu)？（
）
分布式服務(wù)架構(gòu)
當(dāng)垂直應(yīng)用越來越多，應(yīng)用之間交互不可避免，將核心業(yè)務(wù)抽取出來，作為獨立的服務(wù)，逐漸形成穩(wěn)定的服務(wù)中心，使前端應(yīng)用能更快速的響應(yīng)多變的市場需求。
此時，用于提高業(yè)務(wù)復(fù)用及整合的 分布式服務(wù)框架(RPC) 是關(guān)鍵。
偶然之間，有發(fā)現(xiàn)據(jù)說“歷和臘Git就是分布式版本控制系統(tǒng)”，為什么它是分布棚碧式的呢？
Git就是分布式版本控制系統(tǒng)，對應(yīng)的是集中式的版本控制如SVN。簡單的說，分布式的版本控制就是每個人都可以創(chuàng)建一個獨立的代碼倉庫用于管理，各種版本控制的操作都可以在本地完成。每個人修改的代碼都可以推送合并到另外一個代碼倉庫中。而像SVN這樣，只有一個中央控制，所有的開發(fā)人員都必須依賴于這個代碼倉庫。每次版本控制的操作也必須鏈接到服務(wù)器才能完成。很多公司喜歡用集中式的版本控制是為了更好的控制代碼。如果個人開發(fā)，就可以選擇Git這種分布式的。
從一般開發(fā)者的角度來看，git有以下功能：
1、從服務(wù)器上克隆完整的Git倉庫（包括代碼和版本信息）到單機上。
2、在自己的機器上根據(jù)不同的開發(fā)目的，創(chuàng)建分支，修改代碼。
3、在單機上自己創(chuàng)建的分支上提交代碼。
4、在單機上合并分支。
5、把服務(wù)器上最新版的代碼fetch下來，然后跟自己的主分支合并。
6、生成補?。╬atch），把補丁發(fā)送給主開發(fā)者。
7、看主開發(fā)者的反饋，如果主開發(fā)者發(fā)現(xiàn)兩個一般開發(fā)者之間有沖突（他們之間可以合作解決的沖突），就會要求他們先解決沖突，然后再由其中一個人提交。如果主開發(fā)者可以自己解決，或者沒有沖突，就通過。
8、一般開發(fā)者之間解決沖突的方法，開發(fā)者之間可以使用pull 命令解決沖突，解決完沖突之后再向主開發(fā)者提交補丁。
看了分布式服務(wù)框架Dubbo和分布式版本控制系統(tǒng)Git的這些描述后，細(xì)想一下，似乎和上面的“分布式：一個業(yè)務(wù)分拆多個子業(yè)務(wù)，部署在不同的服務(wù)器上，集群：同一個業(yè)務(wù)，部署在多個服務(wù)器上”的觀點些相似。
Dubbo將核心業(yè)務(wù)抽取出來，作為獨立的服務(wù)模塊，各個模塊之間只需要依賴接口，接口實現(xiàn)分離，那么開發(fā)人員可以各自完成自己負(fù)責(zé)的服務(wù)模塊，最后完成一個完整的系統(tǒng)。他們的目標(biāo)是完成一個系統(tǒng)，而各個子服務(wù)模塊相當(dāng)于子業(yè)務(wù)。Git也類似。
事實上，分布式很多時候都開不了集群的，在Dubbo、Hadoop、Elasticsearch都有體現(xiàn)。
現(xiàn)在分布式概念可能我們相對比較清晰了，集群概念可能還比較模糊。另外，集群是如何跟分布式配合的呢，接下來我們繼續(xù)了解集群。
集群主要分成三大類 （高可用集群， 負(fù)載均衡集群，科學(xué)計算集群）
高可用集群( High Availability Cluster)
負(fù)載均衡集群(Load Balance Cluster)
科學(xué)計算集群(High Performance Computing Cluster)
1、高可用集群(High Availability Cluster)
常見的就是2個節(jié)點做成的HA集群，有很多通俗的不科學(xué)的名稱，比如”雙機熱備”, “雙機互備”, “雙機”。
高可用集群解決的是保障用戶的應(yīng)用程序持續(xù)對外提供服務(wù)的能力。 (請注意高可用集群既不是用來保護(hù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的，保護(hù)的是用戶的業(yè)務(wù)程序?qū)ν獠婚g斷提供服務(wù)，把因軟件/硬件/人為造成的故障對業(yè)務(wù)的影響降低到最小程度)。
2、負(fù)載均衡集群(Load Balance Cluster)
負(fù)載均衡系統(tǒng)：集群中所有的節(jié)點都處于活動狀態(tài)，它們分?jǐn)傁到y(tǒng)的工作負(fù)載。一般Web服務(wù)器集群、數(shù)據(jù)庫集群和應(yīng)用服務(wù)器集群都屬于這種類型。
負(fù)載均衡集群一般用于相應(yīng)網(wǎng)絡(luò)請求的網(wǎng)頁服務(wù)器，數(shù)據(jù)庫服務(wù)器。這種集群可以在接到請求時，檢查接受請求較少，不繁忙的服務(wù)器，并把請求轉(zhuǎn)到這些服務(wù)器上。從檢查其他服務(wù)器狀態(tài)這一點上看，負(fù)載均衡和容錯集群很接近，不同之處是數(shù)量上更多。
3、科學(xué)計算集群(High Performance Computing Cluster)
高性能計算(High Perfermance Computing)集群，簡稱HPC集群。這類集群致力于提供單個計算機所不能提供的強大的計算能力。
高性能計算分類：
3.1、高吞吐計算(High-throughput Computing)
有一類高性能計算，可以把它分成若干可以并行的子任務(wù)，而且各個子任務(wù)彼此間沒有什么關(guān)聯(lián)。象在家搜尋外星人（ SETI@HOME – Search for Extraterrestrial Intelligence at Home ）就是這一類型應(yīng)用。
這一項目是利用Internet上的閑置的計算資源來搜尋外星人。SETI項目的服務(wù)器將一組數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)模式發(fā)給Internet上參加SETI的計算節(jié)點，計算節(jié)點在給定的數(shù)據(jù)上用給定的模式進(jìn)行搜索，然后將搜索的結(jié)果發(fā)給服務(wù)器。服務(wù)器負(fù)責(zé)將從各個計算節(jié)點返回的數(shù)據(jù)匯集成完整的 數(shù)據(jù)。因為這種類型應(yīng)用的一個共同特征是在海量數(shù)據(jù)上搜索某些模式，所以把這類計算稱為高吞吐計算。
所謂的Internet計算都屬于這一類。按照 Flynn的分類，高吞吐計算屬于SIMD（Single Instruction/Multiple Data）的范疇。
3.2、分布計算(Distributed Computing)
另一類計算剛好和高吞吐計算相反，它們雖然可以給分成若干并行的子任務(wù)，但是子任務(wù)間聯(lián)系很緊密，需要大量的數(shù)據(jù)交換。按照Flynn的分類，分布式的高性能計算屬于MIMD（Multiple Instruction/Multiple Data）的范疇。
下面說說這幾種集群的應(yīng)用場景：
高可用集群這里不多作說明。
想Dubbo是比較偏向于負(fù)載均衡集群，用過的猿友應(yīng)該知道（不知道的可以自行了解一下），Dubbo同一個服務(wù)是可以有多個提供者的，當(dāng)一個消費者過來，它要消費那個提供者，這里是有負(fù)載均衡機制在里面的。
搜索引擎Elasticsearch比較偏向于科學(xué)計算集群的分布計算。
而到這里，可能不少猿友都知道，集群的一些術(shù)語：集群容錯、負(fù)載均衡。
我們以Dubbo為例：
集群容錯（
）
Dubbo提供了這些容錯策略：
集群容錯模式：
可以自行擴(kuò)展集群容錯策略，參見：集群擴(kuò)展
Failover Cluster
失敗自動切換，當(dāng)出現(xiàn)失敗，重試其它服務(wù)器。(缺省)
通常用于讀操作，但重試會帶來更長延遲。
可通過retries=”2″來設(shè)置重試次數(shù)(不含之一次)。
Failfast Cluster
快速失敗，只發(fā)起一次調(diào)用，失敗立即報錯。
通常用于非冪等性的寫操作，比如新增記錄。
Failsafe Cluster
失敗安全，出現(xiàn)異常時，直接忽略。
通常用于寫入審計日志等操作。
Failback Cluster
失敗自動恢復(fù)，后臺記錄失敗請求，定時重發(fā)。
通常用于消息通知操作。
Forking Cluster
并行調(diào)用多個服務(wù)器，只要一個成功即返回。
通常用于實時性要求較高的讀操作，但需要浪費更多服務(wù)資源。
可通過forks=”2″來設(shè)置更大并行數(shù)。
Broadcast Cluster
廣播調(diào)用所有提供者，逐個調(diào)用，任意一臺報錯則報錯。(2.1.0開始支持)
通常用于通知所有提供者更新緩存或日志等本地資源信息。
負(fù)載均衡（
）
Dubbo提供了這些負(fù)載均衡策略：
Random LoadBalance
隨機，按權(quán)重設(shè)置隨機概率。
在一個截面上碰撞的概率高，但調(diào)用量越大分布越均勻，而且按概率使用權(quán)重后也比較均勻，有利于動態(tài)調(diào)整提供者權(quán)重。
RoundRobin LoadBalance
輪循，按公約后的權(quán)重設(shè)置輪循比率。
存在慢的提供者累積請求問題，比如：第二臺機器很慢，但沒掛，當(dāng)請求調(diào)到第二臺時就卡在那，久而久之，所有請求都卡在調(diào)到第二臺上。
LeastActive LoadBalance
最少活躍調(diào)用數(shù)，相同活躍數(shù)的隨機，活躍數(shù)指調(diào)用前后計數(shù)差。
使慢的提供者收到更少請求，因為越慢的提供者的調(diào)用前后計數(shù)差會越大。
ConsistentHash LoadBalance
一致性Hash，相同參數(shù)的請求總是發(fā)到同一提供者。
當(dāng)某一臺提供者掛時，原本發(fā)往該提供者的請求，基于虛擬節(jié)點，平攤到其它提供者，不會引起劇烈變動。
算法參見：
。
缺省只對之一個參數(shù)Hash，如果要修改，請配置
缺省用160份虛擬節(jié)點，如果要修改，請配置
還有比較好奇它們是怎么通信的？
像早期版本的Elasticsearch的話，自動發(fā)現(xiàn)節(jié)點機制，ES是一個基于p2p的系統(tǒng)，它先通過廣播尋找存在的節(jié)點，再通過多播協(xié)議來進(jìn)行節(jié)點之間的通信，同時也支持點對點的交互。
而Dubbo是有個注冊中心，它支持多個注冊中心，但是推薦使用ZooKeeper。關(guān)于ZooKeeper可以自行了解，很多集群相關(guān)的框架都有使用到它。當(dāng)然像Elasticsearch是自己有相應(yīng)的機制實現(xiàn)的。
簡單點說分布式是數(shù)據(jù)庫服務(wù)器分布在各個地點, 然后在一卜爛個統(tǒng)一的平臺的共享資源
集群顧茄旁名思義就是大量數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的集群進(jìn)行資源共享, 這樣也是有優(yōu)點的顫弊橡, 比如說便于維護(hù)等等.
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本文標(biāo)題：分布式數(shù)據(jù)庫冪等性的重要性及應(yīng)用探析(分布式數(shù)據(jù)庫冪等性)
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