分布式事务--CAP理论

概念

cap理论：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项.

1. 一致性：对于客户端的每次读操作，要么读到的是最新的数据，要么读取失败；即所有节点拥有数据的最新版本。
2. 可用性：任何客户端的请求都能得到响应数据，不会出现响应错误；即服务一直可用且响应时间正常
3. 分区容忍性：大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区（partition）。分区容错的意思是，区间通信可能失败。

应用

权衡C、A、P

1. 对于分布式系统而言，P为必选项，因为不选P等于放弃了分布式；
2. CP架构：放弃可用性，追求一致性和分区容错性。我们熟悉的ZooKeeper就是采用了CP一致性，这意味着面对网络分区时，为了一致性，它是不可用的。
3. AP架构：放弃强一致性，追求分区容错性和可用性，这是很多分布式系统设计时的选择。Base理论也是根据AP来扩展的。

注意：在不存在网络失败的情况下（分布式系统正常运行时），C和A能够同时保证。只有当网络发生分区或失败时，才会在C和A之间做出选择。

C与A的矛盾

1. 一致性和可用性，为什么不可能同时成立？答案很简单，因为可能通信失败（即出现分区容错）。
2. 如果保证Partition1和Partition2的一致性，那么 Partition1 必须在写操作时，锁定 Partition2 的读操作和写操作。只有数据同步后，才能重新开放读写。锁定期间，Partition2 不能读写，没有可用性。
3. 如果保证 Partition1和Partition2 的可用性，那么势必不能锁定 Partition2，所以一致性不成立。
4. 综上所述，Partition1和Partition2 无法同时做到一致性和可用性。系统设计时只能选择一个目标。如果追求一致性，那么无法保证所有节点的可用性；如果追求所有节点的可用性，那就没法做到一致性。