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一致性又可以分为强一致性与弱一致性。 强一致性可以理解为在任意时刻，所有节点中的数据是一样的。同一时间点，你在节点A中获取到key1的值与在节点B中获取到key1的值应该都是一样的。 弱一致性包含很多种不同的实现，目前分布式系统中广泛实现
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在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多，包括： 轮循算法（Round Robin）、哈希算法（HASH）、最少连接算法（Least Connection）、响应速度算法（Response Time）、加权法（Weighted ）等。其中哈希算法是最为常用的算法.典型的应用场景是： 有N台服务器提供缓存服务，需要对服务器进行负载均衡，将请求平均分发到每台服务器上，每台机器负责1/N的服务。 常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N)：对机器编号从0到N-1，按照自定义的hash()算法，对每个请求的hash()值按N取模，得到余数i，然后将请求分发到编号为i的机器。但这样的算法方法存在致命问题，如果某一台机器宕机，那么应该落在该机器的请求就无法得到正确的处理，这时需要将当掉的服务器从算法从去除，此时候会有(N-1)/N的服务器的缓存数据需要重新进行计算；如果新增一台机器，会有N /(N+1)的服务器的缓存数据需要进行重新计算。对于系统而言，这通常是不可接受的颠簸（因为这意味着大量缓存的失效或者数据需要转移）。那么，如何设计一个负载均衡策略，使得受到影响的请求尽可能的少呢？在Memcached、Key-Value Store、Bittorrent DHT、LVS中都采用了Consistent Hashing算法，可以说Consistent Hashing 是分布式系统负载均衡的首选算法。 1、Consistent Hashing算法描述 下面以Memcached中的Consisten Hashing算法为例说明。 由于hash算法结果一般为unsigned int型，因此对于hash函数的结果应该均匀分布在[0,232-1]间，如果我们把一个圆环用232 个点来进行均匀切割，首先按照hash(key)函数算出服务器（节点）的哈希值， 并将其分布到0～232的圆上。用同样的hash(key)函数求出需要存储数据的键的哈希值，并映射到圆上。然后从数据映射到的位置开始顺时针查找，将数据保存到找到的第一个服务器（节点）上。Consistent Hashing原理示意图新增一个节点的时候，只有在圆环上新增节点逆时针方向的第一个节点的数据会受到影响。删除一个节点的时候，只有在圆环上原来删除节点顺时针方向的第一个节点的数据会受到影响，因此通过Consistent Hashing很好地解决了负载均衡中由于新增节点、删除节点引起的hash值颠簸问题。Consistent Hashing添加服务器示意图虚拟节点（virtual nodes）：之所以要引进虚拟节点是因为在服务器（节点）数较少的情况下（例如只有3台服务器），通过hash(key)算出节点的哈希值在圆环上并不是均匀分布的（稀疏的），仍然会出现各节点负载不均衡的问题。虚拟节点可以认为是实际节点的复制品（replicas），本质上与实际节点实际上是一样的（key并不相同）。引入虚拟节点后，通过将每个实际的服务器（节点）数按照一定的比例(例如200倍)扩大后并计算其hash(key)值以均匀分布到圆环上。在进行负载均衡时候，落到虚拟节点的哈希值实际就落到了实际的节点上。由于所有的实际节点是按照相同的比例复制成虚拟节点的，因此解决了节点数较少的情况下哈希值在圆环上均匀分布的问题。虚拟节点对Consistent Hashing结果的影响从上图可以看出，在节点数为10个的情况下，每个实际节点的虚拟节点数为实际节点的100-200倍的时候，结果还是很均衡的。第3段中有这些文字：“但这样的算法方法存在致命问题，如果某一台机器宕机，那么应该落在该机器的请求就无法得到正确的处理，这时需要将当掉的服务器从算法从去除，此时候会有(N-1)/N的服务器的缓存数据需要重新进行计算；”为何是 (N-1)/N 呢？解释如下：比如有 3 台机器，hash值 1-6 在这3台上的分布就是： host 1: 1 4 host 2: 2 5 host 3: 3 6 如果挂掉一台，只剩两台，模数取 2 ，那么分布情况就变成： host 1: 1 3 5 host 2: 2 4 6可以看到，还在数据位置不变的只有2个： 1，2，位置发生改变的有4个，占共6个数据的比率是 4/6 = 2/3这样的话，受影响的数据太多了，势必太多的数据需要重新从 DB 加载到 cache 中，严重影响性能【consistent hashing 的办法】 上面提到的 hash 取模，模数取的比较小，一般是负载的数量，而 consistent hashing 的本质是将模数取的比较大，为 2的32次方减1，即一个最大的 32 位整数。然后，就可以从容的安排数据导向了，那个图还是挺直观的。 以下部分为一致性哈希算法的一种PHP实现。点击下载
编者按 ：本文由「高可用架构后花园」群讨论整理而成。
有人的地方，就有江湖
有江湖的地方，就有纷争
在电商等业务中，系统一般由多个独立的服务组成，如何解决分布式调用时候数据的一致性？
具体业务场景如下，比如一个业务操作，如果同时调用服务 A、B、C，需要满足要么同时成功；要么同时失败。A、B、C 可能是多个不同部门开发、部署在不同服务器上的远程服务。
在分布式系统来说，如果不想牺牲一致性，CAP 理论告诉我们只能放弃可用性，这显然不能接受。为了便于讨论问题，先简单介绍下数据一致性的基础理论。
强一致
弱一致性
最终一致性
在工程实践上，为了保障系统的可用性，互联网系统大多将强一致性需求转换成最终一致性的需求，并通过系统执行幂等性的保证，保证数据的最终一致性。但在电商等场景中，对于数据一致性的解决方法和常见的互联网系统（如 MySQL 主从同步）又有一定区别，群友的讨论分成以下 6 种解决方案。
业务整合方案主要采用将接口整合到本地执行的方法。拿问题场景来说，则可以将服务 A、B、C 整合为一个服务 D 给业务，这个服务 D 再通过转换为本地事务的方式，比如服务 D 包含本地服务和服务 E，而服务 E 是本地服务 A ~ C 的整合。
优点： 解决（规避）了分布式事务。
缺点： 显而易见，把本来规划拆分好的业务，又耦合到了一起，业务职责不清晰，不利于维护。
由于这个方法存在明显缺点，通常不建议使用。
此方案的核心是将需要分布式处理的任务通过消息日志的方式来异步执行。消息日志可以存储到本地文本、数据库或消息队列，再通过业务规则自动或人工发起重试。人工重试更多的是应用于支付场景，通过对账系统对事后问题的处理。
消息日志方案的核心是保证服务接口的幂等性。
考虑到网络通讯失败、数据丢包等原因，如果接口不能保证幂等性，数据的唯一性将很难保证。
eBay 方式的主要思路如下。
Base：一种 Acid 的替代方案
此方案是 eBay 的架构师 Dan Pritchett 在 2008 年发表给 ACM 的文章，是一篇解释 BASE 原则，或者说最终一致性的经典文章。文中讨论了 BASE 与 ACID 原则在保证数据一致性的基本差异。
如果 ACID 为分区的数据库提供一致性的选择，那么如何实现可用性呢？答案是
BASE (basically available, soft state, eventually consistent)
BASE 的可用性是通过 支持局部故障 而不是系统全局故障来实现的。下面是一个简单的例子：如果将用户分区在 5 个数据库服务器上，BASE 设计鼓励类似的处理方式，一个用户数据库的故障只影响这台特定主机那 20% 的用户。这里不涉及任何魔法，不过它确实可以带来更高的可感知的系统可用性。
文章中描述了一个最常见的场景，如果产生了一笔交易，需要在交易表增加记录，同时还要修改用户表的金额。这两个表属于不同的远程服务，所以就涉及到分布式事务一致性的问题。
文中提出了一个经典的解决方法，将主要修改操作以及更新用户表的消息 放在一个本地事务 来完成。同时为了避免重复消费用户表消息带来的问题，达到多次重试的幂等性， 增加一个更新记录表 updates_applied 来记录已经处理过的消息。
系统的执行伪代码如下
（点击可全屏缩放图片）
基于以上方法，在第一阶段，通过本地的数据库的事务保障，增加了 transaction 表及消息队列 。
在第二阶段，分别读出消息队列（但不删除），通过判断更新记录表 updates_applied 来检测相关记录是否被执行，未被执行的记录会修改 user 表，然后增加一条操作记录到 updates_applied，事务执行成功之后再删除队列。
通过以上方法，达到了分布式系统的最终一致性。进一步了解 eBay 的方案可以参考文末链接。
随着业务规模不断地扩大，电商网站一般都要面临拆分之路。就是将原来一个单体应用拆分成多个不同职责的子系统。比如以前可能将面向用户、客户和运营的功能都放在一个系统里，现在拆分为订单中心、代理商管理、运营系统、报价中心、库存管理等多个子系统。
拆分首先要面临的是什么呢？
最开始的单体应用所有功能都在一起，存储也在一起。比如运营要取消某个订单，那直接去更新订单表状态，然后更新库存表就 ok 了。因为是单体应用，库在一起，这些都可以在一个事务里，由关系数据库来保证一致性。
但拆分之后就不同了，不同的子系统都有自己的存储。比如订单中心就只管理自己的订单库，而库存管理也有自己的库。那么运营系统取消订单的时候就是通过接口调用等方式来调用订单中心和库存管理的服务了，而不是直接去操作库。这就涉及一个『 分布式事务 』的问题。
分布式事务有两种解决方式
1. 优先使用异步消息。
上文已经说过，使用异步消息 Consumer 端需要实现幂等。
幂等有两种方式， 一种方式是业务逻辑保证幂等 。比如接到支付成功的消息订单状态变成支付完成，如果当前状态是支付完成，则再收到一个支付成功的消息则说明消息重复了，直接作为消息成功处理。
另外一种方式如果业务逻辑无法保证幂等，则要增加一个去重表或者类似的实现 。对于 producer 端在业务数据库的同实例上放一个消息库，发消息和业务操作在同一个本地事务里。发消息的时候消息并不立即发出，而是向消息库插入一条消息记录，然后在事务提交的时候再异步将消息发出，发送消息如果成功则将消息库里的消息删除，如果遇到消息队列服务异常或网络问题，消息没有成功发出那么消息就留在这里了，会有另外一个服务不断地将这些消息扫出重新发送。
2. 有的业务不适合异步消息的方式，事务的各个参与方都需要同步的得到结果。 这种情况的实现方式其实和上面类似，每个参与方的本地业务库的同实例上面放一个事务记录库。
比如 A 同步调用 B，C。A 本地事务成功的时候更新本地事务记录状态，B 和 C 同样。如果有一次 A 调用 B 失败了，这个失败可能是 B 真的失败了，也可能是调用超时，实际 B 成功。则由一个中心服务对比三方的事务记录表，做一个最终决定。假设现在三方的事务记录是 A 成功，B 失败，C 成功。那么最终决定有两种方式，根据具体场景：
对 b 场景做一个特殊说明：比如 B 是扣库存服务，在第一次调用的时候因为某种原因失败了，但是重试的时候库存已经变为 0，无法重试成功，这个时候只有回滚 A 和 C 了。
那么可能有人觉得在业务库的同实例里放消息库或事务记录库，会对业务侵入，业务还要关心这个库，是否一个合理的设计？
实际上可以依靠运维的手段来简化开发的侵入，我们的方法是让 DBA 在公司所有 MySQL 实例上预初始化这个库，通过框架层（消息的客户端或事务 RPC 框架）透明的在背后操作这个库，业务开发人员只需要关心自己的业务逻辑，不需要直接访问这个库。
总结起来，其实两种方式的根本原理是类似的，也就是 将分布式事务转换为多个本地事务，然后依靠重试等方式达到最终一致性 。
交易创建的一般性流程
我们把交易创建流程抽象出一系列可扩展的功能点，每个功能点都可以有多个实现（具体的实现之间有组合/互斥关系）。把各个功能点按照一定流程串起来，就完成了交易创建的过程。
面临的问题
每个功能点的实现都可能会依赖外部服务。那么如何保证各个服务之间的数据是一致的呢？比如锁定优惠券服务调用超时了，不能确定到底有没有锁券成功，该如何处理？再比如锁券成功了，但是扣减库存失败了，该如何处理？
方案选型
服务依赖过多，会带来管理复杂性增加和稳定性风险增大的问题。试想如果我们强依赖 10 个服务，9 个都执行成功了，最后一个执行失败了，那么是不是前面 9 个都要回滚掉？这个成本还是非常高的。
所以在拆分大的流程为多个小的本地事务的前提下，对于非实时、非强一致性的关联业务写入，在本地事务执行成功后，我们选择发消息通知、关联事务异步化执行的方案。
消息通知往往不能保证 100% 成功；且消息通知后，接收方业务是否能执行成功还是未知数。前者问题可以通过重试解决；后者可以选用事务消息来保证。
所以目前只剩下需要实时同步做、有强一致性要求的业务场景了。在交易创建过程中，锁券和扣减库存是这样的两个典型场景。
要保证多个系统间数据一致，乍一看，必须要引入分布式事务框架才能解决。但引入非常重的类似二阶段提交分布式事务框架会带来复杂性的急剧上升；在电商领域，绝对的强一致是过于理想化的，我们可以选择准实时的最终一致性。
我们在交易创建流程中， 首先创建一个不可见订单 ，然后在同步调用锁券和扣减库存时，针对调用异常（失败或者超时），发出废单消息到MQ。如果消息发送失败，本地会做时间阶梯式的异步重试；优惠券系统和库存系统收到消息后，会进行判断是否需要做业务回滚，这样就准实时地保证了多个本地事务的最终一致性。
业界常用的还有支付宝的一种 xts 方案，由支付宝在 2PC 的基础上改进而来。主要思路如下，大部分信息引用自官方网站。
分布式事务服务简介
分布式事务服务 (Distributed Transaction Service, DTS) 是一个分布式事务框架，用来保障在大规模分布式环境下事务的最终一致性。DTS 从架构上分为 xts-client 和 xts-server 两部分，前者是一个嵌入客户端应用的 JAR 包，主要负责事务数据的写入和处理；后者是一个独立的系统，主要负责异常事务的恢复。
核心特性
传统关系型数据库的事务模型必须遵守 ACID 原则。在单数据库模式下，ACID 模型能有效保障数据的完整性，但是在大规模分布式环境下，一个业务往往会跨越多个数据库，如何保证这多个数据库之间的数据一致性，需要其他行之有效的策略。在 JavaEE 规范中使用 2PC (2 Phase Commit, 两阶段提交) 来处理跨 DB 环境下的事务问题，但是 2PC 是反可伸缩模式，也就是说，在事务处理过程中，参与者需要一直持有资源直到整个分布式事务结束。这样，当业务规模达到千万级以上时，2PC 的局限性就越来越明显，系统可伸缩性会变得很差。基于此，我们采用 BASE 的思想实现了一套类似 2PC 的分布式事务方案，这就是 DTS。DTS在充分保障分布式环境下高可用性、高可靠性的同时兼顾数据一致性的要求，其最大的特点是保证数据最终一致 (Eventually consistent)。
简单的说，DTS 框架有如下特性：
以下是分布式事务框架的流程图
实现
与 2PC 协议比较
1. 电商业务
公司的支付部门，通过接入其它第三方支付系统来提供支付服务给业务部门，支付服务是一个基于 Dubbo 的 RPC 服务。
对于业务部门来说，电商部门的订单支付，需要调用
从业务规则上需要同时保证业务数据的实时性和一致性，也就是支付成功必须加积分。
我们采用的方式是同步调用，首先处理本地事务业务。考虑到积分业务比较单一且业务影响低于支付，由积分平台提供增加与回撤接口。
具体的流程是先调用积分平台增加用户积分，再调用支付平台进行支付处理，如果处理失败，catch 方法调用积分平台的回撤方法，将本次处理的积分订单回撤。
(点击图片可以全屏缩放)
2. 用户信息变更
分布式服务对衍生的配套系统要求比较多，特别是我们基于消息、日志的最终一致性方案，需要考虑消息的积压、消费情况、监控、报警等。
In partitioned databases, trading some consistency for availability can lead to dramatic improvements in scalability.
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感谢李玉福、余昭辉、蘑菇街七公提供方案，其他多位群成员对本文内容亦有贡献。
本文编辑李玉福、Tim Yang，转载请注明来自@高可用架构