【Day 11】分散式系统小总结

今天沙滩车太累ㄌ好想弃赛

透过这八堂课，也算是对分散式系统有一些初步认识，
之後再找时间接着看 Martin Kleppmann 的 Designing Data-Intensive Applications。
老实说毕竟还没开始工作，并不清楚这些知识会怎麽样帮助到未来，
但上课中了解到各种问题、并思考如何解决，还是非常过瘾的事情～

第一章初步认识了什麽是分散的系统，分散式系统中节点们经常使用 RPC 来联系，
以及把大程序切成透过 RPC 互相交流的 micro services。

第二章提到两个思想实验：two generals 以及 byzantine generals 问题，分别代表网路与节点出状况。接着为了方便未来讨论，对 network / node / timing 建立模型。
并讲解容错（Fault tolerance）、高可用（high availability）的概念，
SPOF 表示一个节点出状况（faulty）时，会导致整个系统烂掉（failure），
而用衡量可用性（availability）需使用 SLO(Service level objective) ，例如此 99.9%的请求都能在 200ms 内得到回覆。

第三章在讲物理时间（Physical time），也就是以经过秒数来计算的时间，
即使用 NTP sync 都还是可能有误差，如果依据物理时间，很可能发生时空旅行（例如讯息错乱）
为了了解逻辑时间，需要先定义 happens before relation，这个关系需要两个节点有讯息往来才能确认先後。Concurrent 的事件则是不能被比较的。
因果关系（Causality）来表示 A 事件可能导致 B，讯息或事件的顺序常常需要符合 causality。如果讯息显示「B：我还没吃」才是「A：你吃晚餐了吗？」，这样违反 causality 的顺序通常也不会是我们期望的结果。

第四章开始讲逻辑时间（Logical time），也就是依据发生的事件数来计算的时间。
有了 Lamport clock，加上节点的 identifier（例如编号或取名），节点们就可以决定出一种符合 causality 的 total order 排序，total order 表示全部的节点都可以被排序而不是只有部分的。
Vector clock 是一组 timestamps，可以捕捉完整的 happens before relation。
反观 lamport clock，就算 Lamport(e1) < Lamport(e2)，也只能知道要马 e1 比 e2 早发生，要马两个事件是 concurrent 的。
再来介绍的广播在分散式系统是很重要的一环，确保广播讯息一定会送达（reliable）有很多方法，比较有效率的是节点们收到广播讯息也传给别人，让广播讯息像八卦或是病毒一样传遍整个系统（Gossip protocols）。
广播演算法更重要的差别主要在於讯息「到达应用程序」（deliver）的顺序：分为 FIFO / Casusal / Total order / FIFO total order broadcast。

第五章提到为了容错、可用性、效能等理由，我们希望把一个节点的资料复制（replicate）到别的节点，这些节点称为 replicas。在此介绍了几个使用者互动而更新节点上的资料时，会发生的问题，分别可能要注意演算法是否设计成 idempotent、commutative 等。
而当 replicas 之间的资料不一致，会需要想办法 anti-entropy：每个动作都附上逻辑 timestamps + 删除时做标记（tombstone），这样就能让每个 replica 都保持到最新的纪录。
多个 client 都想对同个数值做更新时，可以 last writer wins，依据 lamport clock 留下最後的更新；也可以使用 multi-value register，依据 vector clock，能够对 concurrent 的事件（称为 siblings 或 conficts）做处理。

开始越来越复杂（？但人在外面先不打了，明天回台北

小总结打到第五章，其他回台北再说