有状态服务和无状态服务
引言
“有状态"和"无状态” 这个两词经常会出现在一些架构设计的文章中，怎么去理解这两个的含义？这2种场景下该如何做高可用，数据一致性怎么解决？
差异点
从数据层面看状态，数据的状态往往受2个维度有关，一是与时间相关或者顺序相关的，不同的操作顺序可能导致同一个时间点上的数据状态大于1个，二是与数据的副本状态相关的。也就是数据的位置，数据落在多个副本上，可能出现多种数据状态的组合。
从服务层面看，服务层面的状态取决于实例是单独维护数据还是共享数据，或者说是否存在多个数据闭环让数据的流向产生了多条路径。有状态的服务往往比较难进行水平拓展，在现在容器盛行的环境，把服务设计成无状态的更加高效，即便是有状态的服务，也要将状态内敛在系统的某个范围，比如分布式的存储，对于业务服务，我不需要关心数据在多个副本的状态，数据的状态由分布式存储这个服务本身解决。
有状态服务
- 服务本身依赖或者存在局部的状态数据，这些数据需要自身持久化或者可以通过其他节点恢复。
- 一个请求只能被某个节点（或者同等状态下的节点）处理。
- 存储状态数据，实例的拓展需要整个系统参与状态的迁移。
- 在一个封闭的系统中，存在多个数据闭环，需要考虑这些闭环的数据一致性问题。
- 通常存在于分布式架构中。
无状态服务
- 服务不依赖自身的状态，实例的状态数据可以维护在内存中。
- 任何一个请求都可以被任意一个实例处理。
- 不存储状态数据，实例可以水平拓展，通过负载均衡将请求分发到各个节点。
- 在一个封闭的系统中，只存在一个数据闭环。
- 通常存在于单体架构的集群中。
