闭门会：解决分布式系统下共享资源和数据同步

如今的各大互联网公司都在推崇使用分布式系统架构，国外的 Google 和国内的 BAT 等大型 IT 公司也都将分布式系统用到了极致。分布式系统最大的特点是廉价高效，由成本低廉的 PC 服务器组成的集群，在性能方面能够达到或超越大型机的处理性能，在成本上远低于大型机。这也是分布式系统吸引企业客户的关键地方。

但是，在分布式系统中，业务分布式处理一旦有共享资源，就会涉及共享资源的访问问题，不论是采用集中式处理方式，还是锁的方式，都对并发带来较大的影响，如何解决这些问题？同时，在可扩展的分布式系统下，随着系统的逐渐扩容，系统业务的并发增大，对 DB 读写要求越来越高，但 DB 本身性能有限，在这种场景下，如何考虑 DB 性能的扩展？

为此，我们特别策划了架构师闭门会“分布式系统”话题交流活动。

我们邀请了在分布式系统研发、应用和推广的厂商及技术专家们，一起讨论彼此真正关心的问题，了解双方的需求和规划。在本次闭门会议上，大家抛出问题、探讨方法，一同交流心得、分享经验。

在分布式中共享资源时如何保证事物的性能？

在实际业务中，很多事物要对当前的数据进行处理，比如为了整个事物的一致性会压损数据，在这个情况下如何对业务做一个取舍或者提高性能？有些公司的数据只在一个地方放着，数据是分开写的，会写两份提高性能，写的时候是一个离境的处理。在放数据的地方加锁，两边最终一致，不是两边同时提交和修改。关于锁，这里遇到一个问题，那就是在改代码锁的时候，性能下降非常大，即使有多个节点，性能下降很厉害。如何解决这个问题呢？

讨论过程中，有专家给出解决方法，整理如下：

• 原子操作，尽量小原子化
• 给资源池加锁，避免分配不均匀
• 根据具体的业务需求，对分布式系统进行设计
• 转换成队列的方式处理
• 业务上避免解锁，锁跟高键位是冲突的，必须要找到一个平衡

分布结点的数据一致性如何保证？

同城同步和异地同步的业务选择上，大家能保证哪个程度的一致性呢？这里以某电商为例，电商的多中心是以数据库为中心来划分的，在 A 处的用户只有通过 IOS 直接到内存，所有的数据在这里有一个完整的映射。另外有一种做法就是数据双写，有的是多写，有的是单写。

• 把用户 ID 用一个数据中心也可以，上海一个数据中心，北京一个，每一个城市都有 IDC，这就是一个再平衡的过程。就这里出现为什么不用分布式数据库的问题了，这样可以节省很多流程，因为数据是有地域属性的。
• 通过 shading 的方式，把业务之间的数据隔离规整到一块来管理。

一次性的过程中如何构件多连接的日志并且进行分析？

在某些场景下经常出现分配一条任务要占很多个模块，部署在不同的机器上会出现很多问题，没有日志管理和处理的方式，那么如何选取较好的系统来定位问题？

• 在多个结算节点上处理之后，异步处理。
• 标记一个 ID，快速定位这个 ID 出现了哪些问题。
• 关于日志收集，完全自动化很难，部分自动化可以，把那些最常见的错误把它尽量自动化。
• 分布式系统里要做到 ID 一致，就要加上本地时间，加上不同的时间序列。

树型数据库在业界是否有应用，什么样的数据访问特点适合树型数据库？

• 对于通讯领域，定义了好多标准，用一个树来描述整个配制下发的数据，而使关系型数据转为二维表很麻烦，有没有一个很好的接口高效对接而不用拆表呢？
• 通过增加层级来产生循环链达到自我控制。
• 不断的增加层级，用一个 K 关联。
• 使用一个树型结构 ETCB 存储，不过得自己拆开。

一般使用的集群技术是什么？如何解决脑裂问题？

• 在采集 EDN 过程中要解决一个集群中达成数据一致实现起来很简单，包括 EBCD。目前一些 TAV 也是这么做的，可以解决一个集群中数据同步，可以保证数据的强一致。如果中间有一个集群跟其他集群隔离，可以保证这个数据是正确的。
• 一般的应用只要一个业务的多实力，通过通讯的负载均衡达到集群的效果，如果需要有一致性的数据时候再用 ZooKeper 来做。有的团队为了屏蔽底层数据的通用性，直接用 akka 的集群建立一个系统维护起来，同步自己集群状态信息。
• 其他简单的方法就用一个 ZooKeper，自发现跟 Elasticsearch 一样，这种情况等于它内部实现了一个 EBC。这和 ZooKeper 防脑裂一样，需要有一个结点配制，小这个结点不能选取，小数点不可用，不能同时出现两个活着的集群。

微服务架构使用情况，服务之间的接口有哪些方式？

• TCP
• STP 协议
• ETC
• VP1，VP2，VP3，有兼容

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