work|分布式系统设计理念为何这么难学？( 二 )
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在任何系统中 ， 都无可避免的需要考虑节点down掉的问题 ， 分布式系统也一样 。 在中心化分布式设计中 ， leader和Work也一样都存在down掉的可能性 。 如果leader掉的话 ， 整个系统都陷入瘫痪 ， 按照最简单的设计思路 ， leader节点需要一个从节点或者备用节点 ， 在主节点down掉之后 ， 从主节点或者备用主节点可以手动或者自动实现leader节点服务 。 至于一个Work节点down掉 ， 一般不会使整个系统陷入瘫痪 ， 除非全部Work节点同时down掉 。 一个Work节点down掉 ， 但是会影响这个节点当前正在执行的任务 ， 所以在必要的条件下可以设计成任务需要Ack才好 ， 即：一个任务的完成需要确认 ， 如果长时间没有确认 ， leader会发起重新分配任务的操作 。
说到leader的问题 ， 现在目前大多数分布式系统都具备了自动选举leader的功能 ， 这还要感谢paxos ， raft等选举算法 。 在leader不可用的时候 ， 这些系统会自动根据节点情况选举出新的leader节点来继续提供服务 ， 这大大提高了系统可用性 。
在所有的中心化设计中 ， 数据的写操作都发生在leader节点 ， 这在某种程度上类似于单机系统 ， 所以这种中心化设计并不适合那些大量写的操作 。
去中心化
在去中心化分布式系统设计中 ， 节点类型并不区分Leader和Work ， 所有节点都是相等的 。 所以任何一个节点down掉都不会导致整个系统瘫痪 ， 这是它的优势 。 但是获取系统中每个节点的信息却比中心化设计要难很多 ， 在中心化设计中 ， leader节点存储着系统中所有的节点信息 ， 并可以实时把这些信息同步到其他节点 ， 同时可以利用相应算法来达到一致性的要求 。 去中心化的设计中 ， 每个节点只能依靠和其他节点不断通信来获取整个系统的节点信息 ， 这在技术难度上要比中心化高出很多 。
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在网络中 ， 网络是不可靠的 。 恰恰是这个原因 ， 又加大了每个节点互相通信的难度 。 在极限情况下 ， 去中心化的设计方案会出现多个小范围的“团伙” ， 这就是所说的脑裂 。 比如：现在一个由10个节点组成的分布式系统 ， 有可能由于网络原因会划分为两个5节点互相通信的两个“团伙”
如果出现脑裂的情况 ， 目前主流的解决方案和数据库死锁的处理情况类似 ， 自爆一个对系统影响比较小的 。
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完全中心化和去中心化的系统并不常见 ， 反而现在慢慢出现的是二者的搭配者 ， 表面看似去中心化 ， 设计理念却是中心化的思路 ， 在这种架构下 ， leader是程序根据某种算法选举出来的 ， 而且在系统leader发生故障的时候 ， 系统会自动重新选举leader节点 。
【work|分布式系统设计理念为何这么难学？】
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