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分布式系统原理与范型分布式系统是指由多台计算机组成的系统，这些计算机通过网络进行通信和协作，共同完成某项任务。
分布式系统的出现，使得计算机系统能够更好地满足大规模数据处理、高性能计算、高可用性和可靠性等需求。
分布式系统的原理和范型是分布式系统设计和实现的基础，下面将对分布式系统的原理和范型进行介绍。
首先，分布式系统的原理是指分布式系统的基本概念和基本原则。
分布式系统的原理包括分布式系统的概念、分布式系统的特点、分布式系统的优点和缺点等内容。
分布式系统的概念是指分布式系统由多台计算机组成，这些计算机通过网络进行通信和协作。
分布式系统的特点包括分布性、并发性、透明性、可靠性、可扩展性等。
分布式系统的优点包括提高系统的性能、提高系统的可用性和可靠性、提高系统的可扩展性等。
分布式系统的缺点包括系统的复杂性、系统的安全性、系统的一致性等。
其次，分布式系统的范型是指分布式系统的基本模型和基本架构。
分布式系统的范型包括分布式计算模型、分布式通信模型、分布式存储模型、分布式处理模型等内容。
分布式计算模型是指分布式系统中的计算模型，包括客户端-服务器模型、对等计算模型、集群计算模型等。
分布式通信模型是指分布式系统中的通信模型，包括消息传递模型、远程过程调用模型、分布式对象模型等。
分布式存储模型是指分布式系统中的存储模型，包括分布式文件系统、分布式数据库系统、分布式存储系统等。
分布式处理模型是指分布式系统中的处理模型，包括并行处理模型、分布式事务处理模型、分布式任务调度模型等。
总之，分布式系统的原理和范型是分布式系统设计和实现的基础。
了解分布式系统的原理和范型，有助于我们更好地设计和实现分布式系统，提高系统的性能、可用性和可靠性，满足大规模数据处理、高性能计算等需求。
希望本文对读者有所帮助，谢谢！（以上内容仅为模拟，如有雷同，纯属巧合）。
redis分布式原理Redis分布式原理解析介绍Redis 是一款高性能的键值对存储数据库，常用于缓存、消息队列和排名等应用场景。
其分布式特性使得Redis在面对大规模数据和并发访问时表现出色。
本文将从浅入深地解释Redis分布式原理。
数据分片Redis采用数据分片（sharding）的方式实现分布式存储。
数据分片将键值对均匀地分散到多个节点上，每个节点只负责处理部分数据，从而提高整体的处理能力和存储容量。
一致性哈希算法一致性哈希算法（Consistent Hashing）是Redis中常用的数据分片策略。
该算法将节点和键之间形成一个环状结构，通过hash函数将键映射到相应的节点上。
在节点发生变动（如添加或删除）时，只需重新映射受影响的键，而不需要重新分配整个数据集。
虚拟节点为了解决节点负载不均的问题，Redis引入了虚拟节点的概念。
通过为每个节点分配多个虚拟节点，可以使数据在节点之间更加均匀地分布，提高整体的负载均衡性。
数据复制数据复制是Redis实现分布式的关键机制之一。
通过将数据复制到多个节点，即使某个节点发生故障，系统仍能继续提供服务。
主从复制主从复制（Master-Slave Replication）是Redis中常用的数据复制方式。
一个节点作为主节点（Master），负责处理读写请求，并将数据同步到一个或多个从节点（Slave）。
从节点只负责处理读请求，并通过异步复制将数据同步到自己的内存中。
双向复制双向复制是主从复制的一种改进方式。
在双向复制中，主节点既可以向从节点复制数据，也可以接收从节点的写请求。
这种方式提高了系统的可用性和容错性，并减少了主节点的负载压力。
故障切换故障切换（Failover）是Redis分布式系统中解决节点故障的一种机制。
SentinelRedis Sentinel是一个用于监控和管理Redis分布式系统的组件。
它会定期向所有节点发送心跳检测，一旦发现节点出现故障，会自动进行故障切换，将从节点提升为主节点，并将其他节点重新配置为新的从节点。
了解分布式系统的工作原理分布式系统是由多个独立的计算机系统组成的，这些计算机通过网络互相连接并协同工作。
它们能够同时处理大量的数据和请求，提供高性能和可靠性。
分布式系统的工作原理包括以下几个方面：一、分布式系统的核心原理在分布式系统中，存在一个或多个主节点（Master）和多个从节点（Slave）。
主节点负责协调所有从节点的工作，并维护整个系统的状态和一致性。
从节点接收来自主节点的任务，并将结果返回给主节点。
主节点和从节点之间通过网络进行通信和数据交换。
分布式系统的核心原理是基于这种主从模型的协作方式。
二、数据的分布和复制在分布式系统中，数据通常被分为多个部分，并存储在不同的节点上。
这样做的好处是可以提高系统的性能和可扩展性。
当一个节点接收到数据请求时，它可以直接从本地存储中获取数据，而不需要在整个系统中进行大量的数据传输。
此外，为了提高数据的可靠性，数据通常会被复制到多个节点上，以防止单点故障。
三、分布式计算和任务调度分布式系统通常用于处理大规模的计算任务。
当一个任务到达主节点时，主节点将任务分割成多个子任务，并将子任务分配给不同的从节点。
子任务在各个节点上并行执行，并将结果返回给主节点，主节点再进行合并和整理。
分布式系统通过任务调度器来管理任务的分配和调度，确保系统的负载均衡和高效运行。
四、错误处理和容错机制分布式系统面临各种错误和故障的挑战，例如节点故障、网络中断等。
为了保证系统的可靠性和稳定性，分布式系统需要具备错误处理和容错机制。
常见的容错技术包括数据备份、故障转移、故障恢复等。
当发生节点故障时，系统会自动将任务重新分配给其他可用的节点，并恢复故障节点的工作状态。
五、一致性和可靠性在分布式系统中，一致性是非常重要的。
一致性保证了系统中的数据和状态在任何时间点都是一致的。
分布式系统通常采用一致性协议来实现数据的复制和同步，保证系统的一致性。
此外，为了提高系统的可靠性，分布式系统还需要具备自动检测和修复错误的能力，以及数据备份和容灾的机制。
pdas 分布式系统原理一、分布式系统简介分布式系统（Distributed System）是一种由多个独立计算机组成的系统，通过网络相互通信和协作，共同完成任务。
分布式系统具有高效、可扩展、可靠性高等特点，广泛应用于互联网、大数据、云计算等领域。
二、PDAS分布式系统的原理PDAS（Practical Distributed Algorithm Specification）分布式系统是一种实用的分布式算法设计规范。
它主要包括以下几个方面：1.数据一致性：保证分布式系统中的数据在各个节点上的一致性和准确性。
2.任务调度与负载均衡：合理分配系统任务，提高系统性能和资源利用率。
3.通信与数据传输：高效地在分布式节点之间传输数据，降低网络延迟和传输成本。
4.容错与可靠性：确保分布式系统在面临故障时，能够及时恢复服务。
5.安全与隐私：保护分布式系统中的数据和资源，防止未经授权的访问。
三、分布式系统的优势与应用场景1.优势：分布式系统能够提高系统性能、可扩展性、可靠性，降低维护成本。
2.应用场景：分布式系统在搜索引擎、电商平台、金融系统、物联网等领域具有广泛应用。
四、分布式系统面临的挑战与解决方案1.挑战：分布式系统面临的主要挑战包括数据一致性、负载均衡、网络延迟、故障处理等。
2.解决方案：针对这些挑战，研究者们提出了许多分布式算法和协议，如Paxos、Raft、一致性哈希等。
五、我国在分布式系统领域的发展1.分布式系统研究：我国在分布式系统研究方面取得了世界领先的成果，如Paxos算法的研究与改进。
2.分布式技术应用：我国分布式系统技术在阿里巴巴、腾讯、华为等企业的业务系统中得到广泛应用。
3.政策支持：我国政府积极推动分布式系统技术的研究与发展，为相关产业提供政策支持和资金投入。
总之，分布式系统作为一种高效、可靠的系统架构，在我国得到了广泛关注和研究。
分布式系统：分析分布式系统的基本原理、技术和应用引言在现代科技快速发展的时代中，分布式系统（Distributed System）成为了信息技术领域的一个热门话题。
无论是云计算平台、大数据处理系统还是物联网应用，都离不开分布式系统的支撑。
本文将会对分布式系统的基本原理、技术和应用进行详细的分析和探讨，帮助读者更好地理解和运用分布式系统。
1. 分布式系统的概念与特点（H2）1.1 分布式系统的定义（H3）分布式系统是由多个自治的计算机节点通过网络进行协作，共同实现一个共享的目标。
每个节点都可以独立地进行计算和处理，并通过消息传递等方式进行通信与协调。
1.2 分布式系统的特点（H3）分布式系统具有以下几个特点：•并行性：分布式系统中的多个节点可以同时进行计算和处理，大大提高系统的处理速度和效率；•可扩展性：分布式系统可以通过增加节点的方式扩展其计算和存储资源，满足用户不断增长的需求；•容错性：分布式系统中的节点相互独立，即使某个节点发生故障也不会对整个系统造成影响，提高了系统的可靠性；•灵活性：分布式系统的节点可以根据需求的变化进行动态调整和重新配置，适应不同的使用场景。
2. 分布式系统的基本原理（H2）2.1 消息传递（H3）在分布式系统中，节点之间通过消息传递的方式进行通信和协作。
消息传递可以分为同步和异步两种方式：•同步消息传递：发送方将消息发送给接收方，等待接收方处理完毕后再继续执行，类似于函数调用；•异步消息传递：发送方将消息发送给接收方后立即继续执行，不等待接收方处理完毕，类似于事件订阅和发布。
2.2 一致性协议（H3）在分布式系统中，节点之间需要进行一致性协议的约定，以保证数据的一致性和可靠性。
常见的一致性协议有两阶段提交（Two-Phase Commit）和三阶段提交（Three-Phase Commit）等。
两阶段提交是指在进行分布式事务提交时，首先进行准备阶段，确认所有节点是否准备好提交事务，然后进行提交阶段，将事务提交到所有节点。
分布式系统原理与范型pdf分布式系统是指一个由多个自治计算机共同组成的系统，这些计算机互相协作，为用户提供统一的服务。
在分布式系统中，通信、协作和管理都是非常重要的，因此在分布式系统中使用了一些特殊的技术和思想来处理这些问题。
分布式系统的原理可以分为以下几个方面：1. 分布式系统的目标分布式系统的目标是通过将计算机资源划分为更小且互相独立的单元来提高计算机系统的可靠性和性能。
这些单元之间通过消息传递进行通信协作，从而实现共同完成任务的目标。
2. 数据管理在分布式系统中，数据通常被分散在不同的节点上。
要保证数据的一致性和可靠性，需要采用特定的算法和机制来实现数据管理。
3. 通信协议分布式系统中需要通过网络进行节点之间的通信。
因此，需要选择合适的通信协议，以保证通信的可靠性和效率。
4. 容错性由于分布式系统中的节点可能会发生故障或失效，因此需要采用一定的容错机制，以保证系统的可靠性和稳定性。
5. 安全性分布式系统中的数据和资源往往非常重要，因此需要采用一些安全机制来保护系统的安全性。
分布式系统的范型可以分为以下几个方面：1. 数据共享分布式系统中的节点通常需要共享数据。
为了保证数据的一致性，需要采用特殊的数据共享算法来实现。
2. 任务分配分布式系统中的各个节点通常需要协同完成任务。
为了实现任务分配，需要采用特殊的任务分配算法。
3. 负载均衡分布式系统中的各个节点的负载可能不均衡，为了充分利用系统的资源，需要采用负载均衡算法。
4. 分布式计算分布式系统中的各个节点可以通过分布式计算来实现高性能计算。
5. 分布式文件系统分布式文件系统可以将文件分散储存在不同的节点中，从而实现高效的文件共享和管理。
总之，分布式系统是当前非常重要的研究领域，有着广泛的应用前景。
了解分布式系统的原理和范型是非常必要的，有助于我们更好地理解和应用分布式系统。
数据库分布式系统的说明书一、引言数据库分布式系统是一种基于分布式计算和存储的数据库系统，可以将数据和计算任务分散到多个节点上进行并行处理，从而提高系统的性能与可扩展性。
本文将详细介绍数据库分布式系统的原理、架构以及应用场景。
二、原理与架构1. 分布式数据存储数据库分布式系统中的数据通常被分散存储在多个节点上，每个节点负责管理一部分数据。
这样的分布方式可以提高数据的可用性和容错性，同时也增加了系统的并行处理能力。
2. 分布式数据访问为了实现对分布式存储的数据的高效访问，数据库分布式系统采用了一些常用的技术手段，如数据划分、数据复制、数据分片等。
这些技术可以提高数据的可靠性、查询效率和负载均衡能力。
3. 分布式事务处理在分布式环境下，事务处理变得更加复杂。
数据库分布式系统通过引入分布式事务协调器来协调多个节点上的事务执行，保证数据的一致性和可靠性。
4. 分布式查询与计算数据库分布式系统支持将查询和计算任务分发到多个节点上进行并行处理，从而提高系统的查询性能和计算能力。
常用的分布式查询与计算技术包括MapReduce、Spark等。
三、应用场景数据库分布式系统在许多领域都有广泛的应用，以下是几个典型的应用场景。
1. 大规模数据分析对于大规模的数据分析任务，传统的单机数据库往往无法满足性能要求。
通过将数据分散存储在多个节点上，并使用分布式查询和计算技术，可以大幅提高数据分析的效率和速度。
2. 云计算平台云计算平台需要支持大规模用户的数据存储和查询需求，因此数据库分布式系统是其基础设施之一。
通过将数据库分布在多个物理节点上，可以提供高可用性和扩展性的数据服务。
3. 实时数据处理对于实时数据处理场景，数据库分布式系统可以通过数据的并行处理和分布式计算来实现对实时数据的快速处理和分析。
这在金融、物联网等领域有着重要的应用价值。
四、总结数据库分布式系统是一个基于分布式计算和存储的数据库架构，可以提高系统的性能、可靠性和可扩展性。
分布式的原理
分布式系统是由多个独立计算机节点通过网络连接进行协同工作的系统。
它有以下几个原理：
1. 无中心化：分布式系统没有一个中心节点来统一管理和控制，所有的节点都是平等的，并且可以相互协作完成任务。
2. 可伸缩性：分布式系统具备良好的可扩展性，可以根据需求增加或减少节点数量，从而实现系统的水平扩展或缩容，以适应不同规模的负载需求。
3. 容错性：分布式系统可以通过将数据或任务复制到多个节点上来实现容错。
如果某个节点发生故障或失效，其他节点可以接管其工作，保证系统的正常运行。
4. 数据一致性：分布式系统中的节点之间可能存在网络延迟或不稳定的情况，因此需要设计一致性协议来确保所有节点的数据保持一致。
常见的一致性协议包括 Paxos、Raft 和分布式共
识算法等。
5. 消息传递：分布式系统中的节点通过消息传递的方式进行通信和协作。
消息可以是同步的或异步的，通过合理的消息传递机制可以实现节点之间的信息交换和任务分配。
6. 数据分片：分布式系统通常需要处理大量的数据，为了提高效率和性能，可以将数据分割成多个片段，并分配到不同的节点上进行处理。
数据分片可以实现负载均衡和并行处理。
7. 安全性：分布式系统需要保证数据的安全性和隐私性，通过加密通信、访问控制和身份认证等机制来保护数据的安全。
8. 可靠性：分布式系统需要保证系统的可靠性和可用性，通过备份和复原策略来防止数据丢失和系统故障。
总结来说，分布式系统的原理包括无中心化、可伸缩性、容错性、数据一致性、消息传递、数据分片、安全性和可靠性。
这些原理共同构成了分布式系统的基础，使其能够高效地完成各种复杂的任务。
分布式系统原理与范型
分布式系统是由多个独立计算机组成的系统，它们通过网络进行通信和协作，以实现共同的任务。
分布式系统的设计和实现涉及到多种原理和范型，这些范型描述了不同方面的分布式系统行为和特征。
1. 分布式计算原理：分布式系统的核心，它描述了如何将任务分配到不同计算节点上进行并行计算。
其中最常用的原理是MapReduce，它将任务划分为多个子任务，每个节点负责处理其中的一部分，最后将结果汇总。
其他常见的分布式计算原理包括Flocking，Migrating，Scatter/Gather 等。
2. 通信原理：描述了分布式系统中不同节点之间的通信方式和协议。
常用的通信原理包括RPC（远程过程调用），消息队列，RESTful API 等。
3. 一致性原理：描述了分布式系统中不同节点之间如何保持数据一致性的方法。
常见的一致性原理包括Paxos算法，Raft算法，分布式锁等。
4. 可靠性原理：描述了分布式系统如何保障可靠性和容错性。
其中最常见的原理是副本备份，即将关键数据在多个节点上备份，以防止单点故障和数据丢失。
还有其他的可靠性原理，如容错冗余，自适应容错等。
5. 安全原理：描述了分布式系统如何保障数据的安全性和隐私性。
常见的安全原理包括身份认证，数据加密，防火墙等。
以上是分布式系统中常见的原理和范型，它们都是构建高可用、可靠、安全的分布式系统的基础。
不同原理和范型之间相互关联，它们之间的交互和协作影响着系统的整体性能和稳定性。
分布式系统原理介绍刘杰目录前言 (1)1 概念 (2)1.1 模型 (2)1.1.1 节点 (2)1.1.2 通信 (2)1.1.3 存储 (2)1.1.4 异常 (3)1.2 副本 (8)1.2.1 副本的概念 (8)1.2.2 副本一致性 (8)1.3 衡量分布式系统的指标 (9)1.3.1 性能 (9)1.3.2 可用性 (9)1.3.3 可扩展性 (9)1.3.4 一致性 (10)2 分布式系统原理 (11)2.1 数据分布方式 (11)2.1.1 哈希方式 (11)2.1.2 按数据范围分布 (13)2.1.3 按数据量分布 (14)2.1.4 一致性哈希 (14)2.1.5 副本与数据分布 (16)2.1.6 本地化计算 (18)2.1.7 数据分布方式的选择 (18)2.1.8 工程投影 (18)2.2 基本副本协议 (20)2.2.1 中心化副本控制协议 (20)2.2.2 primary-secondary协议 (20)2.2.3 去中心化副本控制协议 (23)2.2.4 工程投影 (24)2.3 Lease机制 (26)2.3.1 基于lease的分布式cache系统 (26)2.3.2 lease机制的分析 (28)2.3.3 基于lease机制确定节点状态 (29)2.3.4 lease的有效期时间选择 (30)2.3.5 工程投影 (30)2.4 Quorum机制 (33)2.4.1 约定 (33)2.4.2 Write-all-read-one (33)2.4.3 Quorum定义 (34)2.4.4 读取最新成功提交的数据 (35)2.4.5 基于Quorum机制选择primary (36)2.4.6 工程投影 (37)2.5 日志技术 (41)2.5.1 数据库系统日志技术简述 (41)2.5.2 Redo Log与Check point (41)2.5.3 No Undo/No Redo log (43)2.5.4 工程投影 (44)2.6 两阶段提交协议 (45)2.6.1 问题背景 (45)2.6.2 流程描述 (45)2.6.3 异常处理 (47)2.6.4 协议分析 (49)2.7 基于MVCC的分布式事务 (50)2.7.1 MVCC简介 (50)2.7.2 分布式MVCC (51)2.7.3 工程投影 (52)2.8 Paxos协议 (53)2.8.1 简介 (53)2.8.2 协议描述 (53)2.8.3 实例 (55)2.8.4 竞争及活锁 (58)2.8.5 协议推导 (59)2.8.6 工程投影 (61)2.9 CAP理论 (66)2.9.1 定义 (66)2.9.2 CAP理论的意义 (66)2.9.3 协议分析 (66)3 参考资料 (69)前言半年前，同学提出希望学习分布式系统的相关知识，然而笔者发觉缺少一份既有一定理论内容、又贴近工程实践，既深入浅出又较为全面的学习资料。
为此，笔者尝试对自己在学习、开发分布式系统过程中获得的一些理论与实践进行总结，进而催生了写作本文的想法。
分布式系统理论体系非常庞大，涉及知识面也非常广博，由于笔者的肤浅，本文精心选择了部分在工程实践中应用广泛、简单有效的分布式理论、算法、协议加以介绍。
全文分为两大部分，第一部分介绍了分布式系统的一些基本概念并框定了本文的问题模型和问题域，作为后续章节的基础。
第二部分介绍了一些分布式系统的理论，在介绍这些理论时，注重引入实例并加以应用，同时将这些理论投影到真实的系统中。
在原本的写作计划中，本文还有第三部分的内容。
第三部将分析若干有代表性的分布式系统，着重分析第二部分中的理论是如何被综合运用在这些真实的分布式系统中的。
在具体写作时，笔者将这部分的内容拆解到第二章各节的“工程投影”中，简要分析了第二章的理论是如何体现在各个典型分布式系统中的。
即便如此，笔者觉得后续可以再作一篇《典型分布式系统分析》，从各个系统的角度横向分析这些系统的特点。
开发分布式系统需要多方面的知识、技能与经验。
受限于作者的能力，本文将讨论的重点集中在分布式层面的协议和算法设计，开发分布式系统所需要的其他方面的知识与技术则不在本文的讨论范围。
最后，感谢李海磊先生、吴学林先生对笔者学习、实践分布式系统给予的大力指导；感谢梁建平先生、徐鹏先生对本文提出的诸多宝贵意见和建议。
2012年5月1 概念1.1 模型一些经典的分布式系统的资料对分布式系统的全貌做了比较详细的介绍[1][2]。
为了控制规模，在开始讨论分布式系统的协议、原理与设计之前，首先给出在本文中研究的分布式系统在分布式层面的基本问题模型。
后续所有的讨论都限定在这个模型的范围内，超过模型范围的内容则不在本文中讨论。
本文尽量精简分布式系统模型是为了控制问题的规模。
图 1-1本文的分布式系统模型1.1.1 节点节点是指一个可以独立按照分布式协议完成一组逻辑的程序个体。
在具体的工程项目中，一个节点往往是一个操作系统上的进程。
在本文的模型中，认为节点是一个完整的、不可分的整体，如果某个程序进程实际上由若干相对独立部分构成，则在模型中可以将一个进程划分为多个节点。
本文不考虑拜占庭问题，即认为节点始终按照约定的分布式协议工作。
图 1-1中以矩形和椭圆形表示了节点。
1.1.2 通信节点与节点之间是完全独立、相互隔离的，节点之间传递信息的唯一方式是通过不可靠的网络进行通信。
即一个节点可以向其他节点通过网络发送消息，但发送消息的节点无法确认消息是否被接收节点完整正确收到。
在1.1.4.2 节，将重点讨论这种网络通信异常的问题。
图 1-1中以带箭头的直线表示了消息通信，其中某些节点间使用双箭头表示网络双向可达，而某些节点间只有单箭头表示网络单向可达，而某些节点间没有箭头表示网络完全不可达。
1.1.3 存储节点可以通过将数据写入与节点在同一台机器的本地存储设备保存数据。
通常的存储设备有磁盘、SSD等。
存储、读取数据的节点称为有状态的节点，反之称为无状态的节点。
如果某个节点A 存储数据的方式是将数据通过网络发送到另一个节点B，由节点B负责将数据存储到节点B的本地存储设备，那么不能认为节点A是有状态的节点，而只有节点B是有状态的节点。
图1-1中以矩形节点表示无状态节点，以椭圆形节点表示有状态节点。
1.1.4 异常分布式系统核心问题之一就是处理各种异常(failure)情况。
本节着重讨论在本文范围内系统会遇到的各种异常。
1.1.4.1 机器宕机机器宕机是最常见的异常之一。
在大型集群中每日宕机发生的概率为千分之一左右。
在实践中，一台宕机的机器恢复的时间通常认为是24小时，一般需要人工介入重启机器。
宕机造成的后果通常为该机器上节点不能正常工作。
假设节点的工作流程是三个独立原子的步骤，宕机造成的后果是节点可能在处理完某个步骤后不再继续处理后续步骤。
由于本文不考虑拜占庭问题，认为不会出现执行完第一个步骤后跳过第二个步骤而执行第三个步骤的情况。
宕机是一个完全随机的事件，在本文中，认为在任何时刻都可能发生宕机，从而造成某些协议流程无法完成。
当发生宕机时，节点无法进入正常工作的状态，称之为“不可用”(unavailable)状态。
机器重启后，机器上的节点可以重新启动，但节点将失去所有的内存信息。
在某些分布式系统中，节点可以通过读取本地存储设备中的信息或通过读取其他节点数据的方式恢复内存信息，从而恢复到某一宕机前的状态，进而重新进入正常工作状态、即“可用”(available)状态。
而另一些分布式系统中的某些无状态节点则无需读取读取任何信息就可以立刻重新“可用”。
使得节点在宕机后从“不可用”到“可用”的过程称为宕机恢复。
图1-1中虚线节点表示宕机的节点。
1.1.4.2 网络异常网络异常是另一类常见的异常形式。
在1.1.2 中已经定义，节点间通过不可靠的网络进行通信。
本节定义了本文范畴内的各种网络异常。
1.1.4.2.1 消息丢失消息丢失是最常见的网络异常。
对于常见的IP网络来说，网络层不保证数据报文(IP fragment)的可靠传递，在发生网络拥塞、路由变动、设备异常等情况时，都可能发生发送的数据丢失。
由于网络数据丢失的异常存在，直接决定了分布式系统的协议必须能处理网络数据丢失的情况。
依据网络质量的不同，网络消息丢失的概率也不同，甚至可能出现在一段时间内某些节点之间的网络消息完全丢失的情况。
如果某些节点的直接的网络通信正常或丢包率在合理范围内，而某些节点之间始终无法正常通信，则称这种特殊的网络异常为“网络分化”(network partition)。
网络分化是一类常见的网络异常，尤其当分布式系统部署在多个机房之间时。
图1-1中，用虚线分割了两片节点，这两片节点之间彼此完全无法通信，即出现了“网络分化”。
例1.1：某分布式系统部署于两个机房，机房间使用内部独立光纤链路。
由于机房间的光纤链路交割调整，两个机房间通信中断，期间，各机房内的节点相互通信正常。
更为严重的是，所有的英特网用户都可以正常访问两个机房内对外服务节点。
本文后续将讨论出现这种严重的网络分化时，对分布式系统的设计带来的巨大挑战。
1.1.4.2.2 消息乱序消息乱序是指节点发送的网络消息有一定的概率不是按照发送时的顺序依次到达目的节点。
通常由于IP网络的存储转发机制、路由不确定性等问题，网络报文乱序也是一种常见的网络异常。
这就要求设计分布式协议时，考虑使用序列号等机制处理网络消息的乱序问题，使得无效的、过期的网络消息不影响系统的正确性。
1.1.4.2.3 数据错误网络上传输的数据有可能发生比特错误，从而造成数据错误。
通常使用一定的校验码机制可以较为简单的检查出网络数据的错误，从而丢弃错误的数据。
1.1.4.2.4 不可靠的TCPTCP协议为应用层提供了可靠的、面向连接的传输服务。
TCP协议是最优秀的传输层协议之一，其设计初衷就是在不可靠的网络之上建立可靠的传输服务。
TCP协议通过为传输的每一个字节设置顺序递增的序列号，由接收方在收到数据后按序列号重组数据并发送确认信息，当发现数据包丢失时，TCP协议重传丢失的数据包，从而TCP协议解决了网络数据包丢失的问题和数据包乱序问题。
TCP协议为每个TCP数据段（以太网上通常最大为1460字节）使用32位的校验和从而检查数据错误问题。
TCP协议通过设置接收和发送窗口的机制极大的提高了传输性能，解决了网络传输的时延与吞吐问题。
TCP协议最为复杂而巧妙的是其几十年来不断改进的拥塞控制算法，使得TCP可以动态感知底层链路的带宽加以合理使用并与其他TCP链接分享带宽（TCP friendly）。
上述种种使得TCP协议成为一个在通常情况下非常可靠的协议，然而在分布式系统的协议设计中不能认为所有网络通信都基于TCP协议则通信就是可靠的。
