分布式理论之 CAP 理论

在某种角度下，同一组操作中通过不同的操作步骤会话操作数据库，就可能出现分布式事务的问题，其中 CAP 理论和 Base 理论就是分布式事务问题的理论依据。

CAP 理论

CAP 是分布式领域著名的理论，

• Consistency（一致性）

• Availability（可用性）

• Partition tolerance（分区容忍性）

一致性

对于一致性，我们首先能确定的是代表的是“数据一致性”的特点，本质上，应用程序中操作对应数据库的数据都能够实时响应，数据保持一致。

在大型的互联网中，因为数据的备份的缘故，相关企业会将数据进行多节点的备份和容灾， 将数据进行多个角度的存储，比如你现在都可以查到很久之前的数据，

一致性就是值得是用户对于数据的更新操作，在所以主节点数据更新完毕之后，在副本节点的数据也更新成功。

主从数据库对于用户的更新操作都更新数据库完成，数据保持一致。

缺点：

• 从数据库更新，会锁定主库同步，有一定的时间延迟，不能提供服务

• 需要同步多个数据节点的时候，需要多个节点都同步成功，否则不能算是一致性成功

可用性

可用性，就是指的是当前系统处于高并发依旧是可以支持访问，没有异常和响应错误的情况，

是因为客户端发起的响应，能被服务器快速的及时回复，但是每个数据节点的数据同步肯定会减缓，可能目前就只保证最初的主数据的数据，比如我们常遇到的天猫双十一，就是那天会关闭多节点的数据同步，依靠自身流量直接访问，但是商品的销量啊，数据评价数啊，可能不那么重要，等到啊这个时间点一过去，就可以使用一致性作为系统的主要特性了。

本质上：系统处于可用性的状态时候，当前任何事务的操作都可以的得到回应，不会有异常响应的问题

** 缺点**

• 当前数据一致性不能保证，

• 所以的请求中，数据可能是之前的旧的数据，但是依旧可以拿到数据，保证访问

分区容错性

是一个分布式系统，不可抗拒特性，因为是多节点的服务数据，就不能保证百分之百的，数据同步安全成功

• 主从同步数据，无论是数据同步是否成功，都不影响数据的写操作

• 不管是某个节点挂掉，都不能影响当前或者另一个节点提供服务