聊聊系统设计：有状态、无状态-CAP理论

转载：https://blog.csdn.net/zhoumingp/article/details/50457203

上一期从线程安全的角度聊了聊系统设计要注意的事情，这次换个角度继续聊聊系统设计 

这次主题围绕系统设计：有状态、无状态

惯例，先看栗子

网站登录校验，很普通的一个功能 
对于这个功能我们要如何实现？

先分析一下登录校验是个啥意思 
举个栗子，比如我们在登陆页输入用户名密码，登录了社交网站 
这时候想去看自己的新鲜事，却告诉我请先输入用户名密码进行验证。。 
这时候想去吐槽下这个2B体验，发个新鲜事，点完发布按钮时，又弹出框说请输入用户名密码进行验证。。。这时候脑子里上千个问号奔腾而过

这样的产品可以说拜拜了

对我们的用户来说，登录操作其实完成一次就够了，后续的操作服务应该能够自动识别出是这个合法用户 
因此，我们就需要对用户的状态进行记录，后续直接在后台里自动帮用户进行校验

OK，需求分析完了，那该怎么实现呢？

in the old time 
我们直接通过session的方式，单机时代很方便，也够用了 
 
用户登录后我们通过session来保存，简单高效，done

随着用户量和访问量的增大，单机似乎不够用了，加一台机器吧 
这时候也引入了负载均衡服务，对应用服务器上的session也增加了同步的逻辑 

比以前稍稍复杂了些，但也还好。但是如果用户量不断增加，访问量不断变多 
继续加应用服务器，加一台，两台。。十台。。。？ 
这个session同步机制怎么保证依然快速有效？ 
这么大量的数据同步，带宽资源的消耗很可观啊 
另外，N台应用服务器都有相同的session副本，这是对内存资源的极大糟蹋啊

那么有没有更加优雅的方案呢？

这里举一个方案 
采用cookie + session服务器的方案 

1.用户在登录页完成登录操作后，服务器会生成一个登录session信息，保存起来，设置个失效时间，并设置到用户的cookie里 
2.用户后续的每次请求里会带着这个cookie信息，服务端会对这个cookie信息进行校验，通过了就认为是合法用户，执行请求操作

这个方案的好处比较明显 
应用服务器变成无状态了，对session的统一管理由专门的服务来处理

引出了今天的主题：有状态和无状态

什么是有状态和无状态 
这个话题结合系统设计，拿应用服务器来说会容易理解

像刚才介绍的，应用服务器里持有用户的session，这时应用服务器是有状态的 
因为保存了用户会话这个上下文信息，后续的用户请求都会需要访问这个session信息 
多个应用服务器之间是副本的关系，需要保持session数据的同步

无状态的应用服务器，像刚才把session挪出应用服务器，由专门的服务进行管理 
此时应用服务器不保存上下文信息，只负责对用户的每次请求提交数据进行处理然后返回处理结果 
无状态应用服务器之间是对等的关系，无依赖，请求到哪个服务器，处理结果都一样的

有状态的服务，会有比较明显的缺点，服务间数据需要同步，成为副本关系，逻辑复杂也浪费资源 
相对来说，无状态的服务，就会简单多了 
可以来做个比较 

对于高可用服务的构建要求来说，快速failover以及快速扩容是非常重要的 
服务有状态，服务当机就可能会存在数据丢失 
关键是快速扩容，有状态服务会有冷启动的问题，还需要先加载数据才能对外提供服务，太麻烦了

所以大家在进行系统设计时，时刻要有这个意识，我们的应用服务器，要设计成无状态 
不保存任何上下文信息

拓展学习： CAP理论 
其实有状态服务也有其自身的好处，数据状态在服务中保存，无需额外的调用，低延迟 
不需要额外的存储，服务本身已经存了

关于构建可伸缩的有状态服务，可以看下这篇文章的介绍 
http://www.infoq.com/cn/news/2015/12/scaling-stateful-services

如果要构建有状态的服务，那就有必要了解CAP理论了 
先看下维基百科对CAP的介绍： 
In theoretical computer science, the CAP theorem also known as Brewer’s theorem, states that it is impossible for a distributed computer system to simultaneously provide all three of the following guarantees

• Consistency (all nodes see the same data at the same time)
• Availability (a guarantee that every request receives a response about whether it succeeded or failed)
• Partition tolerance (the system continues to operate despite arbitrary partitioning due to network failures)

大名鼎鼎的CAP理论的意思是说，一个分布式系统无法同时满足三个条件 
一致性、可用性、分区容忍性

一致性，数据要保证一致，保证准确性 
可用性，我们的服务要保证24小时可用 
分区容忍性，访问量太大了，要扩容，体现为系统的可伸缩性了，部署多个实例或副本

但是呢，扩容了，保证了可用性，数据一致性怎么保证？ 
副本这么多，同步机制太难做好了。有个经典有趣的问题：拜占庭将军问题，感谢可以去了解

互联网公司一般会选择保证AP，保证高可用，但是一致性呢，该怎么办 
CAP理论并不完全适用于指导实际的工程开发，所以对于一致性，一般会这样去考虑

强一致性，必须保证一致性，任意时刻都能读到最新值。这个，呵呵 
弱一致性，写入新值后，在副本上可能读出来，也可能读不出来 
最终一致性，在某个时间后，能够读到最新的值

CAP理论相关的知识涉及面比较广，大家感兴趣可以多看看，这里就先介绍到这里 
左耳朵耗子有篇文章，对分布式系统的理论进行了些介绍，感兴趣可以看看 
http://coolshell.cn/articles/10910.html

最后回到今天的主题，我们在系统设计上，遵循的原则还是简单为主 
通过简单的设计来满足我们的业务需求 
如何简单？非特殊情况，都设计成无状态的吧

最后再补充个题外话： 
开头所讲的栗子里提到使用cookie，这个可能会存在安全的问题 
比如XSS，跨站脚本攻击。可能会导致cookie信息被窃取，所以需要对XSS进行安全防护了 
web安全又是一大块知识啊，感兴趣可以自己深入学习