> CAP理論指的是分布式系統最多同時滿足C-consistency、A-available和P-partition tolerance中的兩項   ## 1. consistency一致性 1. all nodes see the same data at the same time即為更新數據完成并響應客戶端后，其他節點獲取的都是最新的值（同步完成，強一致性） 2. 對于一致性，可以分為從客戶端和服務端兩個不同的視角。從客戶端來看，一致性主要指的是多并發訪問時更新過的數據如何獲取的問題。 從服務端來看，則是更新如何復制分布到整個系統，以保證數據最終一致。一致性是因為有并發讀寫才有的問題，因此在理解一致性的問題時，一定要注意結合考慮并發讀寫的場景。 3. 對于關系型數據庫，要求更新過的數據能被后續的訪問都能看到，這是強一致性。 4. 如果能容忍后續的部分或者全部訪問不到，則是弱一致性。 5. 如果經過一段時間后要求能訪問到更新后的數據，則是最終一致性。 ## 2. available可用性 reads and writes always available，服務一直可以提供響應，即使數據不是最新的。 ## 3. 分區容忍性（Partition tolerance） > 1. 分布式系統在遇到任何網絡分區故障的時候，仍然能夠對外提供滿足一致性和可用性的服務，也就是說，服務器A和B發送給對方的任何消息都是可以放棄的，也就是說A和B可能因為各種意外情況，導致無法成功進行同步，分布式系統要能容忍這種情況。除非整個網絡環境都發生了故障。 > 2. P是分布式的基礎，不滿足分區容忍，就是單體應用了  AP： 即時G1和G2數據同步失敗，也要保證可用性 CP：G1和G2數據同步失敗，就一直等著，不提供服務，因為要保證數據的一致性 ### 同步策略 保證可用性和分區容錯，舍棄強一致性，但保證最終一致性，比如一些高并發的站點（秒殺、淘寶、12306）。最終近似于兼顧了三個特性。 ## 4. 數據一致性 > **一致性可以分為強一致性、弱一致性和最終一致性。所謂強一致性，即復制是同步的，弱一致性，即復制是異步的。** CAP理論告訴我們一個悲慘但不得不接受的事實——我們只能在C、A、P中選擇兩個條件。而對于業務系統而言，我們往往選擇犧牲一致性來換取系統的可用性和分區容錯性。不過這里要指出的是，所謂的“犧牲一致性”并不是完全放棄數據一致性，而是犧牲**強一致性**換取**弱一致性**。 ### 4.1 強一致性 > 系統中的某個數據被成功更新后，后續任何對該數據的讀取操作都將得到更新后的值； 也稱為：原子一致性（Atomic Consistency）線性一致性（Linearizable Consistency） **1. 兩個要求：** * 任何一次讀都能讀到某個數據的最近一次寫的數據。 * 系統中的所有進程，看到的操作順序，都和全局時鐘下的順序一致。 簡言之，在任意時刻，所有節點中的數據是一樣的。例如，對于關系型數據庫，要求更新過的數據能被后續的訪問都能看到，這是強一致性。 **2. 總結：** * 一個集群需要對外部提供強一致性，所以只要集群內部某一臺服務器的數據發生了改變，那么就需要等待集群內其他服務器的數據同步完成后，才能正常的對外提供服務。 * 保證了強一致性，務必會損耗可用性。 ### 4.2 弱一致性 > 系統中的某個數據被更新后，后續對該數據的讀取操作**可能**得到更新后的值，也可能是更改前的值。 但即使過了**不一致時間窗口**這段時間后，后續對該數據的讀取也不一定是最新值 所以說，可以理解為數據更新后，如果能容忍后續的訪問只能訪問到部分或者全部訪問不到，則是弱一致性。 ### 4.3 最終一致性 > 是弱一致性的特殊形式，存儲系統保證在沒有新的更新的條件下，最終所有的訪問都是最后更新的值。 > 不保證在任意時刻任意節點上的同一份數據都是相同的，但是隨著時間的遷移，不同節點上的同一份數據總是在向趨同的方向變化。 簡單說，就是在一段時間后，節點間的數據會最終達到一致狀態。 **一致性總結** 弱一致性即使過了不一致時間窗口，后續的讀取也不一定能保證一致，而最終一致過了不一致窗口后，后續的讀取一定一致 ## 5. Base理論 * BA：Basic Available基本可用 * 整個系統在某些不可抗力的情況下，仍然能夠保證“可用性”，即一定時間內仍然能夠返回一個明確的結果。只不過“基本可用”和“高可用”的區別是： * “一定時間”可以適當延長 當舉行大促時，響應時間可以適當延長 * 給部分用戶返回一個降級頁面 給部分用戶直接返回一個降級頁面，從而緩解服務器壓力。但要注意，返回降級頁面仍然是返回明確結果。 * S：Soft State柔性狀態： 是指允許系統中的數據存在中間狀態，并認為該中間狀態的存在不會影響系統的整體可用性，即允許系統不同節點的數據副本之間進行數據同步的過程存在延時。 * E：Eventual Consisstency最終一致性： 同一數據的不同副本的狀態，可以不需要實時一致，但一定要保證經過一定時間后仍然是一致的。 BASE理論是對CAP中的一致性和可用性進行一個權衡的結果，理論的核心思想就是：我們無法做到強一致，但每個應用都可以根據自身的業務特點，采用適當的方式來使系統達到最終一致性（`Eventual consistency`）。