CAP

定义

CAP，3者无法同时满足。

C- Consistency

一致性指写操作后读操作可读到最新的数据状态，当数据分布在多个节点上，从任意节点读取到的数据都是最新的。
要满足一致性需实现如下目标：
1：商品服务写入主库成功，请求查询从库时，能查到最新数据。
2：商品服务写入主库失败，查询从库时，也查不到最新数据。

如何实现一致性

1：写入主库后，要将数据同步给从库。
2：写入主库后，向从库同步期间，将从库锁定，待同步完成后再释放锁，避免在新数据写入成功后，向从库查到旧的数据。

分布式系统一致性特点

1：由于存在数据同步过程，写操作的响应有一定延迟。
2：为了保证数据一致性会对资源暂时锁定，待数据同步完成，释放锁定资源。
3：如果请求数据同步失败的节点会返回错误信息，一定不会返回旧数据。
4: 牺牲了系统的性能（失去了高并发，高吞吐）

A-Avalilability

可用性需要实现如下目标：
1：从数据库接收到数据查询的请求，则能立即响应查询结果。
2：从库不允许出现响应超时或错误。

如何实现

1：写入主数据库后要将数据同步到从库。
2: 为了保证可用性，不会对从库进行锁定。
3：即使数据还没同步完成，从库也要返回旧数据，如没有旧数据可返回默认信息，不能返回错误或响应超时。

分布式可用性的特点

1：所有请求都有响应（各节点间数据不一致没关系），且不会出现响应超时或响应错误。
2：无法保证重要数据的一致性。

P-Partition tolerance

分区容错性
分布式系统的各系统部署在不同的子网，这就是网络分区，不可避免会出现由于网络问题导致各节点间通信失败，此时仍然可对外提供服务，就叫分区容忍性。
要满足分区容忍性需要实现如下目标：
1：主库向从库同步数据失败不影响读写操作。
2：其一个节点挂掉不影响其他节点对外提供服务。

如何实现

1：尽量用异步取代同步，如主库数据异步同步给从库。
2：添加从库节点，一个节点挂掉其他节点也能提供服务。

特点

1：分布式系统需要具备的基本能力。

组合

p是必须具备，所以只有，cp（保留一致性，Zookpeer）或ap（保留可用性，redis分布式锁）

BASE

Basically Available(基本可用),Soft state(软状态)和Eventually consisten(最终一致性)三个短语缩写。是对CAP的扩展，通过牺牲强一致性获得可用性，当出现故障允许部分不可用，但要保证核心功能可用，允许数据在一段时间不是一致，但最终要是一致，满足BASE的事务，我们称为"柔性事务"。