分布式系统都要遵守的 CAP

CAP 的理论；

最初使用的是注册中心是 EUREKA,当做 CAP 理论其中可以使用的

CAP 原则又称 CAP 定理，指的是在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）。CAP 原则指的是，这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾

CAP 原则的精髓就是要么 AP，要么 CP，要么 AC，但是不存在 CAP。如果在某个分布式系统中数据无副本， 那么系统必然满足强一致性条件， 因为只有独一数据，不会出现数据不一致的情况，此时 C 和 P 两要素具备，但是如果系统发生了网络分区状况或者宕机，必然导致某些数据不可以访问，此时可用性条件就不能被满足，即在此情况下获得了 CP 系统，但是 CAP 不可同时满足 [2]  。

其中我们使用的的是 Eureka 的是关于 AP,zookeeper 的是关于 CP

1.传统的是关系型数据库是 ACID;

事务： transaction 的四大特性；-----ACID

原子性（Atomicity）

原子性是指事务是一个不可分割的工作单位，事务中的操作要么都发生，要么都不发生。

一致性（Consistency）

事务前后数据的完整性必须保持一致。

隔离性（Isolation）

事务的隔离性是多个用户并发访问数据库时，数据库为每一个用户开启的事务，不能被其他事务的操作数据所干扰，多个并发事务之间要相互隔离。

持久性（Durability）

持久性是指一个事务一旦被提交，它对数据库中数据的改变就是永久性的，接下来即使数据库发生故障也不应该对其有任何影响

NOSQL 的事务特性：

CAP 的理论：

C： 强一致性

A： 高可用性

P: 分布式容忍性（分区容错性）-----

只能是 AP    :  高可用和分区容错性

分区容错性是必须实现的；

大多数选择比如电商或者说是网站平台，首先保障的是高可用性；

然后是分区容错性

还有弱的一致性，保证的

CP：

高流量过去之后 ，这些对于评论，浏览量的数据要保持一致性；

web 实时性和读写性的需求：

对于订票软件--实时订票；--（过几秒，或者是十几秒）订阅者可以完全接受；

比如说

读己知所写==>

自己发一条微博，然后自己先看到，最后才是后面的订阅者才能看见；

Base

为了解决关系型数据库的强一致性问题----》引起的可用性降低而提出的方案

Base(基本)

基本可用：

软状态

最终一致性：

BASE

BASE 理论是对 CAP 理论的延伸，思想是即使无法做到强一致性（CAP 的一致性就是强一致性），但可以采用适当的采取弱一致性，即最终一致性。

BASE 是指基本可用（Basically Available）、软状态（ Soft State）、最终一致性（ Eventual Consistency）。

阿里云的云栖：Cap 和 Base 的理论

https://yq.aliyun.com/articles/692238