分布式理论面试题一

第一题：深入理解CAP

CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。分布式系统肯定优先保证P，多数时候是在C和A之间做权衡选择！
C：各个节点查询的数据都一致;
A：所有节点尽量可用；
P：节点之间无法通信；
AP架构
向一个节点A写入数据成功后，立刻给客户端响应写成功的信号。
如果此时集群节点之间网络断开了，由于其可用性，其他节点仍然提供服务，但是A节点的数据还未写入到其他节点，当访问除A之外的其他节点时，就会出现数据不一致的问题，当网络恢复后，才会通过心跳保证最终一致性！
CP架构
在向一个节点A写入数据成功后，并不是马上给客户端响应写成功的信号，而是等待数据同步到其他节点后（个数取决于配置），才响应客户端，表示此次写数据成功了！这在一定程度上保证了数据一致性。为了防止数据混乱，写数据时只允许往Leader节点写，读数据时可以从所有节点读取！
CP架构下具有特殊的Leader - Flower机制，当发生网络分区时，非Leader分区下的节点会变成不可用，重新进入选举状态。

第二题：分布式事务问题如何解决？

Seata：服务端也是通过安装和配置来实现，使用很简单，实现了事务协调功能，需要加一个依赖包，然后加一个注解@globalTranscational, AT模式，是最推荐的一种，举例：Seata如何协调订单和库存？要求同时成功或者失败。一阶段：订单和库存，都先做回滚日志记录在本地事务中，二阶段：如果有一个失败，通过回滚日志来回到回到初始。

相关参考：

分布式事务seata(Seata 的 AT 模式(Automatic Transaction)是一种无侵入的分布式事务解决方案):
https://blog.csdn.net/weixin_38106322/article/details/122246611

第三题：nacos和zookeeper是如何防止脑裂的？

集群的脑裂通常是发生在集群之间通信不可达（分区）的情况下，一个大集群会分裂成不同的小集群，小集群中又各自选举出自己的master节点，导致原先的集群出现多个master节点对外提供服务的情况！
leader选举时，要求节点获取到的投票数量 > 总节点数量/2，有了这个选举原则，当发生网络分区时，无论如何最多只有一个小集群选出leader，避免集群发生脑裂。