设计电商网站（第二部分）
原文：Design eCommerce Website (Part II)
译者：飞龙
自豪地采用谷歌翻译
这是设计电子商务网站系列文章的第二篇文章。 如果你还没有阅读第一篇文章，最好先查看一下，因为我们将在这里继续讨论。
为了简要地提醒你我们在前一篇文章中讨论过的内容，我们从电子商务网站的数据模型设计开始。 尽管关系数据库是最常见的方法，但是我们注意到像 MongoDB 这样的 NoSQL 数据库，在构建电子商务网站时提供了很多优势和灵活性。 为了扩展系统，并发性是要考虑的关键因素之一。
在这篇文章中，我主要关注电子商务网站的可扩展性。 构建单机系统可能很简单，但是当我们决定使用多个服务器扩展网站，来支持数百万甚至数十亿个请求时，需要考虑大量的可扩展性问题。
并发（续）
一种常见的情况是商店里只剩下一本书，两个人同时购买。没有任何并发机制，它们都成功地购买了这本书是完全可能的。
在我们以前的文章中，我们知道有一种方法是，每当有人访问资源（书）时，就对该行进行锁定，以便一次最多只能有一个人读/写数据。该解决方案称为悲观并发控制。尽管这种方法可以防止两个人同时访问相同的数据，但是上锁却开销较大。你将如何更有效地解决这个问题？
乐观并发控制是并发的另一种方式。这个想法非常简单 - 不使用锁，每个进程/线程都可以自由地访问数据。但是，在提交更改之前，每个事务都应检查数据是否与上次读取时的状态相同。换句话说，你在事务开始时检查数据，并在提交之前再次检查它们是否仍然相同。
如果数据没有修改，你可以安全地提交它。否则，请回滚并重试，直到没有冲突。比较两种方法是很重要的。对于 OCC（乐观并发控制），除非存在冲突，否则读/写数据显然更为高效。考虑到这一点，对于不太可能发生冲突的系统来说，OCC 是一个更好的选择。但是，当多个客户端频繁访问资源时，在 OCC 中重新启动事务变得开销很大，并且在每个事务中上锁（PCC）必然会更好。
在像亚马逊这样的应用中，有这么多的产品，多个人并不经常同时访问同一个产品。因此，OCC 是一个更好的选择。
电子商务中的可用性
如果亚马逊网站宕机一分钟，这是一个巨大的损失。要在分布式系统中实现高可用性，最好的方法是拥有数百或数千个冗余，以便可以容忍许多故障。但是，这里值得注意的是，可用性和一致性是齐头并进的。
如果你有很多冗余，确保每个冗余都有相同的数据是非常困难的。另一方面，如果你想达到高一致性，你最好有更少的冗余，因此系统很容易失败。
这里的想法并不是要同时实现。相反，根据产品的性质，你应该能够做出权衡。对于电子商务网站而言，延迟和停机时间通常意味着收入的减少，有时这可能是个很大的数字。因此，我们可能更关心可用性而不是一致性。后者可以通过其他途径改进。
电子商务的一致性
鉴于我们有成百上千的冗余，你如何保证每个冗余持有相同的数据？为了详细解释这个问题，假设数据 D 被复制到多个服务器中。当进程尝试将 D 更新为 D1 时，它将从一台服务器开始，并按照特定顺序传播更改。与此同时，另一个进程正试图将 D 更新为 D2 ，并可能从另一台服务器开始。结果，一些服务器拥有数据 D1 另一些拥有 D2。
强一致性
一种方法是强制所有更新以原子方式，以相同的顺序执行。更具体地说，当有人更新资源时，它将锁定所有服务器，直到所有服务器都持有相同的值（更新后）。因此，如果一个应用建立在强一致性的系统上，则与在单台机器上运行完全一样。显然，这是开销最大的方法，因为不仅锁定是开销较大的，而且它也阻止了系统的每次更新。
弱一致性
另一个极端的情况是我们可以提供最低限度的策略。每个冗余都会看到每个更新，但是，它们可能会有不同的顺序。因此，这种方法使得更新操作非常轻量化，但缺点是保证了最低限度的一致性。
注意：我们没有解释一致性模型的准确定义。相反，我们想用实例来说明思想，这对于准备系统设计面试更有帮助。
最终的一致性
你可以想像，更实用的方法在两者之间。简而言之，系统只保证每个冗余最终具有相同的值。在一定的时间内，数据可能不一致。但从长远来看，系统能够解决冲突。
让我们以亚马逊的 Dynamo 为例。基本上，每个冗余可能在特定的时间保存不同版本的数据。所以当客户端读取数据时，可能会得到多个版本。此时，客户端（而不是数据库）负责解决所有冲突并将其更新回服务器（译者注：读时一致，类似于 RAID1）。
你可能想知道客户端如何解决这些冲突。这主要是一个产品决策。以购物车为例，不丢失任何添加是非常重要的，因为丢失添加意味着收入的减少。所以当面对不同的值时，客户端可以选择物品最多的那个。
总结
你可以看到的，这里的很多技术在分布式系统中很常见。 重要的是理解彼此之间的权衡，并选择最适合产品的方法。
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