架构师训练营 2 期 第六周总结

C：Consistency （一致性）：每次读取时不会返回过期的数据。这句话是说一个请求，如果做不到返回最新数据，就该返回错误（告知服务不可用，它无法返回期望结果）。



A：Availability （可用性）：每次请求应该得到响应数据，不应返回错误。即请求不可引起调用者的异常，但也不保证返回的数据是最新的。从这里看，可用性与一致性是冲突的，实际是二选一。



P：Partiton tolerance（分区耐受性）： 首先理解，不同的节点靠通信同步数据的变动。节点间的通信在实际使用过程中是必然发生故障的。而分区耐受性就是指当部分节点间的通信故障时，系统依然是可以操作的。对于一个分布式系统，局部的故障不能影响整体，至少保证可以操作。换句话说，分区耐受性，不是一个选择项，而是默认需要得到保证的。



从以上简述来看，CAP原理就是说：对于分布式系统，在保障分区耐受性的前提下，一致性与可用性无法同时满足。



一次只能满足两个特性，意味着我们需要针对剩余的那个特性继续操作。



最终一致性：各节点可能在数据变动后的一小段时间内存在数据不一致的情况，但最终，这些节点的数据会回归一致。

在最终回归一致之前，请求到达不同的节点，会出现用户体验上的数据不一致。

1、简单冲突处理策略：根据时间戳，处理策略

2、客户端冲突解决：某些系统的数据存放在客户端的比重不低，根据不同的客户端上的数据进行合并，提取正确的数据进行修正。

3、投票解决冲突：写数据时同时写入多个节点。当且仅当半数以上的节点返回写入成功，整体操作才认作成功。用户请求获取数据时，也是尝试从等量的多个节点获取，等待至少半数以上节点的返回结果，取最新结果。



后续内容施工中，本周出差，后续补上。