每日八股：分布式

介绍一下cap理论

CAP原则又称CAP理论，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。

一致性：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是同样的值（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）。

可用性：在集群中一部分节点故障后，集群整体还能响应客户端的读写请求（对数据更新具备高可用性）。

分区容错性：以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求，系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择。

分布式锁

分布式锁是用于分布式环境下并发控制的一种机制，用于控制某个资源在同一时刻只能被一个应用所使用。

RPC的概念是什么？

RPC即远程过程调用，允许程序调用运行在另一台计算机上的程序中的过程或函数，就像调用本地程序中的过程和函数一样，而不用了解底层网络细节。

一个典型的RPC调用过程通常包含以下几个步骤：

1.客户端调用：客户端程序调用本地的一个伪函数（也成为存根，Stub），并传入所需的参数。这个伪函数看起来跟普通的本地函数一样，但实际上它会负责处理远程调用的相关事宜。

2.请求发送：客户端存根将调用信息（包括函数名、参数等）进行序列化，通过网络将请求发送给服务器。

3.服务器接收与处理：服务器端收到请求后，将请求信息进行反序列化，然后找到对应的函数并执行。

4.结果返回：服务器端将函数的执行结果进行序列化，通过网络发送回客户端。

5.客户端接受结果：客户端接收服务器端发来的结果后，将其进行反序列化，并将结果返回给调用者。

常见的限流算法你知道哪些？

1.固定窗口限流算法：就是对一段固定时间窗口内的请求进行计数，如果请求数超过了阈值，则舍弃该请求，如果没有达到阈值，则接受该请求，且计数加1。当时间窗口结束时，重置计数器为0。固定窗口算法限流的优点是实现简单，但可能会出现流量吐刺的问题。

2.滑动窗口限流算法：改进固定窗口缺陷的方法是采用滑动窗口限流算法，滑动窗口就是将限流窗口内部切分为一些更小的时间片，然后在时间轴上进行滑动，每次滑动，滑过一个小时间片，就形成了一个新的限流窗口，即滑动窗口。然后在这个滑动窗口内执行固定窗口算法即可。

滑动窗口可以避免固定窗口出现的超过阈值两倍请求的问题，因为一个短时间内出现的所有请求必然在一个滑动窗口内，所以一定会被滑动窗口限流。

3.漏桶限流算法：模拟水流过一个有漏洞的桶进而限流的思路。从系统的角度来看，我们不知道什么时候会有请求来，也不知道请求会以多大的速率来，这就给系统的安全性埋下了隐患，但是如果加了一层漏斗算法限流后，就能够保证请求以恒定的速率流出。在系统看来，请求永远是以平滑的传输速率过来，从而起到了保护系统的作用。

缺点：

1.即使系统资源很空闲，当多个请求同时到达时，漏桶也是慢慢的一个一个的去处理请求，会浪费计算资源。

2.不能解决流量突发问题。

4.令牌桶限流算法：令牌桶是另一种桶限流算法，它模拟一个特定大小的桶，然后向桶中以特定的速度放入令牌，请求到达后，必须从桶中取出一个令牌后才能继续处理。如果桶中没用令牌了，那么当前请求就会被限流。如果桶中的令牌放满了，令牌桶也会溢出。放令牌的动作是持续不断进行的，如果桶中的令牌数达到上限，则丢弃令牌，因此桶中可能一直持有大量可用令牌，此时请求进来可以直接拿到令牌执行。