分布式存储系统设计的若干准则
一、CAP理论
在2000年，Eric Brewer教授提出了著名的CAP理论，即一个分布式系统不可能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三个需求，最多只能同时满足其中两个，这一理论为分布式存储系统的设计提供了重要的指导原则。
1. 一致性（C）
一致性意味着在分布式环境中，多个节点上的数据是一致的，也就是说，任何一个读操作都能读取到之前完成的写操作的结果，强一致性是设计分布式存储系统时追求的目标之一。
2. 可用性（A）
可用性指的是每一个操作都能在确定的时间内返回，也就是说，系统随时都是可用的，能够响应用户的请求，可用性也是设计分布式存储系统时必须考虑的重要因素。
3. 分区容错性（P）
分区容错性指的是在出现网络分区（比如断网）的情况下，分离的系统也能正常运行，这是分布式存储系统的基本需求之一，因为在实际运行中，网络分区是不可避免的。
根据CAP理论，我们不能同时满足一致性、可用性和分区容错性这三个目标，作为系统架构师，我们需要根据实际业务需求进行取舍，对于需要强一致性和可用性的场景，可以选择CP模式（即一致性和分区容忍性优先）；而对于需要保证分区容错性的场景，可以选择AP模式（即可用性和分区容忍性优先）。
二、最终一致性
最终一致性简而言之就是：过程松，结果紧，最终结果必须保持一致性，从客户端考虑数据一致性模型，假设如下场景：
存储系统：它在本质上是大规模且高度分布的系统，其创建目的是为了保证耐用性和可用性。
进程A：对存储系统进行读写。
进程B和C：这两个进程完全独立于进程A，也读写存储系统，客户端一致性必须处理一个观察者（在此即进程A、B或C）如何以及何时看到存储系统中的一个数据对象被更新。
根据以上场景可以得到如下三种一致性模型：
1. 强一致性
在更新完成后，任何后续访问都将返回更新过的值。
2. 弱一致性
系统不保证后续访问将返回更新过的值，在那之前要先满足若干条件，从更新到保证任一观察者看到更新值的时刻之间的这段时间被称为不一致窗口。
3. 最终一致性
这是弱一致性的一种特殊形式；存储系统保证如果对象没有新的更新，最终所有访问都将返回最后更新的值，如果没有发生故障，不一致窗口的最大值可以根据通信延迟、系统负载、复制方案涉及的副本数量等因素确定。
三、BASE理论
BASE，即Basically Available（基本可用）、Soft-state（软状态）、Eventual Consistency（最终一致性），BASE模型反ACID模型，完全不同ACID模型，牺牲高一致性，获得可用性或可靠性，它仅需要保证系统基本可用，支持分区失败，允许状态在一定时间内不同步，保证数据达到最终一致性即可。
四、I/O五分钟法则
1987年，Jim Gray与Gianfranco Putzolu发表了“五分钟法则”的观点，简而言之，如果一条记录频繁被访问，就应该放到内存里，否则的话就应该待在硬盘上按需要再访问，这个临界点就是五分钟。
随着闪存时代的来临，五分钟法则一分为二：是把SSD当成较慢的内存（extended buffer pool）使用还是当成较快的硬盘（extended disk）使用，小内存页在内存和闪存之间的移动对比大内存页在闪存和磁盘之间的移动，在这个法则首次提出的20年之后，在闪存时代，5分钟法则依然有效，只不过适合更大的内存页(适合64KB的页)，这恰恰体现了计算机硬件工艺的发展，以及带宽、延时。
五、相关问题与解答栏目
问题1：为什么分布式存储系统需要遵循CAP理论？
答：分布式存储系统需要遵循CAP理论，是因为在分布式系统中，由于网络分区等不可避免的因素，很难同时满足一致性、可用性和分区容错性这三个需求，CAP理论提醒我们，在设计分布式存储系统时，需要根据实际业务需求进行权衡和取舍，而不是盲目追求无法实现的目标，通过遵循CAP理论，我们可以更加合理地设计分布式存储系统，以满足实际应用的需求。
问题2：如何根据业务需求选择合适的一致性模型？
答：根据业务需求选择合适的一致性模型，需要考虑以下几个方面：明确业务对一致性的要求，如果业务对一致性要求非常高，比如金融领域的交易系统，那么可能需要选择强一致性模型，考虑系统的可用性需求，如果系统需要保证高可用性，那么可能需要牺牲一定的一致性来换取可用性，还需要考虑系统的分区容错性需求，在分布式系统中，网络分区是不可避免的，因此需要选择具有分区容错性的一致性模型，综合考虑以上因素，可以选择适合业务需求的一致性模型，如强一致性、弱一致性或最终一致性等。
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