我们都在讨论分布式，特别不管是初级软件工程师还是高级，都要懂分布式并用过。传得沸沸扬扬的分布式到底是什么东东，有什么优势？
这个术有一个特别厉害的地方，过程和心得：多个分身的感受和经历都是相通的。比如 A 分身去找卡卡西（鸣人的老师）请教问题，那么其他分身也会知道 A 分身问的什么问题。
漩涡鸣人有另外一个超级厉害的忍术，需要由几个影分身完成：风遁·螺旋手里剑。这个忍术是靠三个鸣人一起协作完成的。
讲到分布式不得不知道 CAP 定理和 Base 理论，这里给不知道的同学做一个扫盲。
在理论计算机科学中，CAP 定理指出对于一个分布式计算系统来说，不可能通是满足以下三点：
BASE 是 Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和 Eventually consistent（最终一致性）三个短语的缩写。BASE 理论是对 CAP 中 AP 的一个扩展，通过牺牲强一致性来获得可用性，当出现故障允许部分不可用但要保证核心功能可用，允许数据在一段时间内是不一致的，但最终达到一致状态。满足 BASE 理论的事务，我们称之为柔性事务。
分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用功能，保证核心功能可用。如电商网址交易付款出现问题来，商品依然可以正常浏览。
由于不要求强一致性，所以BASE允许系统中存在中间状态（也叫软状态），这个状态不影响系统可用性，如订单中的“支付中”、“数据同步中”等状态，待数据最终一致后状态改为“成功”状态。
最终一致是指的经过一段时间后，所有节点数据都将会达到一致。如订单的“支付中”状态，最终会变为“支付成功”或者“支付失败”，使订单状态与实际交易结果达成一致，但需要一定时间的延迟、等待。
将消息队列里面的消息分摊到多个节点（指某台机器或容器）上，所有节点的消息队列之和就包含了所有消息。
所谓幂等性就是无论多少次操作和第一次的操作结果一样。如果消息被多次消费，很有可能造成数据的不一致。而如果消息不可避免地被消费多次，如果我们开发人员能通过技术手段保证数据的前后一致性，那也是可以接受的，这让我想起了 Java 并发编程中的 ABA 问题，如果出现了 [ABA问题)，若能保证所有数据的前后一致性也能接受。
RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 消息队列中间件都有可能出现消息重复消费问题。这种问题并不是 MQ 自己保证的，而是需要开发人员来保证。
这几款消息队列中间都是是全球最牛的分布式消息队列，那肯定考虑到了消息的幂等性。我们以 Kafka 为例，看看 Kafka 是怎么保证消息队列的幂等性。
Kafka 有一个 偏移量 的概念，代表着消息的序号，每条消息写到消息队列都会有一个偏移量，消费者消费了数据之后，每过一段固定的时间，就会把消费过的消息的偏移量提交一下，表示已经消费过了，下次消费就从偏移量后面开始消费。
坑：当消费完消息后，还没来得及提交偏移量，系统就被关机了，那么未提交偏移量的消息则会再次被消费。
如下图所示，队列中的数据 A、B、C，对应的偏移量分别为 100、101、102，都被消费者消费了，但是只有数据 A 的偏移量 100 提交成功，另外 2 个偏移量因系统重启而导致未及时提交。
重启后，消费者又是拿偏移量 100 以后的数据，从偏移量 101 开始拿消息。所以数据 B 和数据 C 被重复消息。
微信官方文档上提到微信支付通知结果可能会推送多次，需要开发者自行保证幂等性。第一次我们可以直接修改订单状态（如支付中 – 支付成功），第二次就根据订单状态来判断，如果不是支付中，则不进行订单处理逻辑。
每次插入数据时，先检查下数据库中是否有这条数据的主键 id，如果有，则进行更新操作。
Redis 的 Set 操作天然幂等性，所以不用考虑 Redis 写数据的问题。
生产者发送每条数据时，增加一个全局唯一 id创建苹果id国外，类似订单 id。每次消费时，先去 Redis 查下是否有这个 id，如果没有，则进行正常处理消息，且将 id 存到 Redis。如果查到有这个 id，说明之前消费过，则不要进行重复处理这条消息。
不同业务场景，可能会有不同的幂等性方案，大家选择合适的即可，上面的几种方案只是提供常见的解决思路。
坑:消息丢失会带来什么问题？如果是订单下单、支付结果通知、扣费相关的消息丢失苹果id怎么改成国外，则可能造成财务损失，如果量很大，就会给甲方带来巨大损失。
那消息队列是否能保证消息不丢失呢？答案：否。主要有三种场景会导致消息丢失。
对于 RabbitMQ 来说，生产者发送数据之前开启 RabbitMQ 的事务机制channel.txselect ，如果消息没有进队列，则生产者受到异常报错，并进行回滚 channel.txRollback，然后重试发送消息；如果收到了消息，则可以提交事务 channel.txCommit。但这是一个同步的操作，会影响性能。
我们可以采用另外一种模式：confirm 模式来解决同步机制的性能问题。每次生产者发送的消息都会分配一个唯一的 id，如果写入到了 RabbitMQ 队列中，则 RabbitMQ 会回传一个 ack 消息，说明这个消息接收成功。如果 RabbitMQ 没能处理这个消息，则回调 nack 接口。说明需要重试发送消息。
也可以自定义超时时间 + 消息 id 来实现超时等待后重试机制。但可能出现的问题是调用 ack 接口时失败了，所以会出现消息被发送两次的问题，这个时候就需要保证消费者消费消息的幂等性。
消息队列的消息可以放到内存中，或将内存中的消息转到硬盘（比如数据库）中，一般都是内存和硬盘中都存有消息。如果只是放在内存中，那么当机器重启了，消息就全部丢失了。如果是硬盘中，则可能存在一种极端情况，就是将内存中的数据转换到硬盘的期间中，消息队列出问题了，未能将消息持久化到硬盘。
消费者刚拿到数据，还没开始处理消息，结果进程因为异常退出了，消费者没有机会再次拿到消息。
问题：那这种主动 ack 有什么漏洞了？如果 主动 ack 的时候挂了，怎么办？
则需要有加上重试次数的监测，如果超过一定次数则将消息丢失，记录到异常表或发送异常通知给值班人员。
场景：Kafka 的某个 broker（节点）宕机了，重新选举 leader （写入的节点）。如果 leader 挂了，follower 还有些数据未同步完，则 follower 成为 leader 后，消息队列会丢失一部分数据。
坑: 用户先下单成功，然后取消订单，如果顺序颠倒，则最后数据库里面会有一条下单成功的订单。
创建一条订单记录，订单 id 作为 key，订单相关的消息都丢到同一个 partition 中，同一个生产者创建的消息，顺序是正确的。
为了快速消费消息，会创建多个消费者去处理消息，而为了提高效率，每个消费者可能会创建多个线程来并行的去拿消息及处理消息，处理消息的顺序可能就乱序了。
场景 1：消费端出了问题，比如消费者都挂了，没有消费者来消费了，导致消息在队列里面不断积压。
场景 2：消费端出了问题，比如消费者消费的速度太慢了，导致消息不断积压。
坑：比如线上正在做订单活动，下单全部走消息队列，如果消息不断积压，订单都没有下单成功，那么将会损失很多交易。
坑：RabbitMQ 可以设置过期时间，如果消息超过一定的时间还没有被消费，则会被 RabbitMQ 给清理掉。消息就丢失了。
坑：当消息队列因消息积压导致的队列快写满，所以不能接收更多的消息了。生产者生产的消息将会被丢弃。
在高频访问数据库的场景中，我们会在业务层和数据层之间加入一套缓存机制，来分担数据库的访问压力，毕竟访问磁盘 I/O 的速度是很慢的。比如利用缓存来查数据，可能5ms就能搞定，而去查数据库可能需要 50 ms，差了一个数量级。而在高并发的情况下，数据库还有可能对数据进行加锁，导致访问数据库的速度更慢。
主节点异步同步数据给备用节点的过程中，主节点宕机了，导致有部分数据未同步到备用节点。而这个从节点又被选举为主节点，这个时候就有部分数据丢失了。
主节点所在机器脱离了集群网络，实际上自身还是运行着的。但哨兵选举出了备用节点作为主节点，这个时候就有两个主节点都在运行，相当于两个大脑在指挥这个集群干活，但到底听谁的呢？这个就是脑裂。
那怎么脑裂怎么会导致数据丢失呢？如果发生脑裂后，客户端还没来得及切换到新的主节点，连的还是第一个主节点，那么有些数据还是写入到了第一个主节点里面，新的主节点没有这些数据。那等到第一个主节点恢复后，会被作为备用节点连到集群环境，而且自身数据会被清空，重新从新的主节点复制数据。而新的主节点因没有客户端之前写入的数据，所以导致数据丢失了一部分。
注意：缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿并不是分布式所独有的，单机的时候也会出现。所以不在分布式的坑之列。
分库： 因一个数据库支持的最高并发访问数是有限的，可以将一个数据库的数据拆分到多个库中，来增加最高并发访问数。
分表： 因一张表的数据量太大，用索引来查询数据都搞不定了，所以可以将一张表的数据拆分到多张表，查询时，只用查拆分后的某一张表，SQL 语句的查询性能得到提升。
分库分表优势：分库分表后，承受的并发增加了多倍；磁盘使用率大大降低；单表数据量减少，SQL 执行效率明显提升。
水平拆分： 把一个表的数据拆分到多个数据库，每个数据库中的表结构不变。用多个库抗更高的并发。比如订单表每个月有500万条数据累计，每个月都可以进行水平拆分，将上个月的数据放到另外一个数据库。
垂直拆分： 把一个有很多字段的表，拆分成多张表到同一个库或多个库上面。高频访问字段放到一张表，低频访问的字段放到另外一张表。利用数据库缓存来缓存高频访问的行数据。比如将一张很多字段的订单表拆分成几张表分别存不同的字段（可以有冗余字段）。
坑：分库分表是一个运维层面需要做的事情，有时会采取凌晨宕机开始升级。可能熬夜到天亮，结果升级失败，则需要回滚，其实对技术团队都是一种煎熬。
如果要做分库分表，则必须得考虑表主键 ID 是全局唯一的，比如有一张订单表，被分到 A 库和 B 库。如果 两张订单表都是从 1 开始递增，那查询订单数据时就错乱了，很多订单 ID 都是重复的，而这些订单其实不是同一个订单。
分库的一个期望结果就是将访问数据的次数分摊到其他库，有些场景是需要均匀分摊的，那么数据插入到多个数据库的时候就需要交替生成唯一的 ID 来保证请求均匀分摊到所有数据库。
多个库的 ID 可能重复，这个方案可以直接否掉了，不适合分库分表后的 ID 生成。
不具有有序性，作为主键时，在写入数据时，不能产生有顺序的 append 操作，只能进行 insert 操作，导致读取整个 B+ 树节点到内存，插入记录后将整个节点写回磁盘，当记录占用空间很大的时候，性能很差。
Twitter 的 snowflake（雪花算法）：Twitter 开源的分布式 id 生成算法，64 位的 long 型的 id，分为 4 部分snowflake 算法
10 bits：5 bits 代表机房 id，5 个 bits 代表机器 id。最多代表 32 个机房，每个机房最多代表 32 台机器。
12 bits：同一毫秒内的 id，最多 4096 个不同 id，自增模式。
不依赖数据库等第三方系统，以服务的方式部署，稳定性更高，生成ID的性能也是非常高的。
强依赖机器时钟，如果机器上时钟回拨（可以搜索 2017 年闰秒 7:59:60），会导致发号重复或者服务会处于不可用状态。
百度的 UIDGenerator 算法。UIDGenerator 算法
借用未来时间和双 Buffer 来解决时间回拨与生成性能等问题，同时结合 MySQL 进行 ID 分配。
双缓冲：当前一批的 id 使用 10%时，再访问数据库获取新的一批 id 缓存起来，等上批的 id 用完后直接用。
ID号码是趋势递增的8byte的64位数字，满足上述数据库存储的主键要求。
容灾性高：Leaf服务内部有号段缓存，即使DB宕机，短时间内Leaf仍能正常对外提供服务。
可以自定义max_id的大小，非常方便业务从原有的ID方式上迁移过来。
怎么选择：一般自己的内部系统，雪花算法足够，如果还要更加安全可靠，可以选择百度或美团的生成唯一 ID 的方案。
事务可以简单理解为要么这件事情全部做完，要么这件事情一点都没做，跟没发生一样。
在分布式的世界中，存在着各个服务之间相互调用，链路可能很长，如果有任何一方执行出错，则需要回滚涉及到的其他服务的相关操作。比如订单服务下单成功，然后调用营销中心发券接口发了一张代金券，但是微信支付扣款失败，则需要退回发的那张券，且需要将订单状态改为异常订单。
事务管理器负责协调多个数据库的事务，先问问各个数据库准备好了吗？如果准备好了，则在数据库执行操作，如果任一数据库没有准备，则回滚事务。
适合单体应用，不适合微服务架构。因为每个服务只能访问自己的数据库创建苹果id国外，不允许交叉访问其他微服务的数据库。
Cancel 阶段：如果任何一个服务的业务方法执行出错，需要将之前操作成功的步骤进行回滚。
第一步：A 系统发送一个消息到 MQ，MQ将消息状态标记为 prepared（预备状态，半消息），该消息无法被订阅。
第四步：若 A 系统执行本地事务成功，将 prepared 消息改为 commit（提交事务消息），B 系统就可以订阅到消息了。
第五步：MQ 也会定时轮询所有 prepared的消息，回调 A 系统，让 A 系统告诉 MQ 本地事务处理得怎么样了，是继续等待还是回滚。
第七步：若 A 系统执行本地事务失败，则 MQ 收到 Rollback 信号，丢弃消息。若执行本地事务成功，则 MQ 收到 Commit 信号。
B 系统收到消息后，开始执行本地事务，如果执行失败，则自动不断重试直到成功。或 B 系统采取回滚的方式，同时要通过其他方式通知 A 系统也进行回滚。
分布式还有很多坑，这篇只是一个小小的总结，从这些坑中，我们也知道分布式有它的优势也有它的劣势，那到底该不该用分布式，完全取决于业务、时间、成本以及开发团队的综合实力。返回搜狐，查看更多苹创建苹果id国外果id怎么改成国外
