分布式系统如何保证数据一致性
由于互联网目前越来越强调分布式架构，如果是交易类系统，面临的将会是分布式事务上的挑战。当然目前有很多开源的分布式事务产品，例如java JTA，但是这种解决方案的成本是非常高的，而且实现起来非常复杂，效率也比较低下。对于极端的情况：例如发布，故障的时候都是没有办法保证强一致性的。
首先，在目前的互联网应用中，我们通过一个比较常见的例子，让大家更深入的了解一下分布式系统设计中关于数据一致性的问题。拿我们经常使用的功能来考虑吧，最近网购比较热门，就以京东为例的，我们来看看京东的一个简单的购物流程。
用户在京东上下了一个订单，发现自己在京东的账户里面有余额，然后使用余额支付，支付成功之后，订单状态修改为支付成功，然后通知仓库发货。假设订单系统，支付系统，仓库系统是三个独立的应用，是独立部署的，系统之间通过远程服务调用。
订单的有三个状态：I:初始 P:已支付 W:已出库，订单金额100, 会员帐户余额200
如果整个流程比较顺利，正常情况下，订单的状态会变为I->P->W，会员帐户余额100，订单出库。
但是如果流程不顺利了呢？考虑以下几种情况
1：订单系统调用支付系统支付订单，支付成功，但是返回给订单系统数据超时，订单还是I（初始状态），但是此时会员帐户余额100,会员肯定会马上找京东骂京东，为啥不给老子发货，我都付钱了
2：订单系统调用支付系统成功，状态也已经更新成功，但是通知仓库发货失败，这个时候订单是P（已支付）状态，此时会员帐户余额是100,但是仓库不会发货。会员也要骂京东。
3：订单系统调用支付系统成功，状态也已经更新成功，然后通知仓库发货，仓库告诉订单系统，没有货了。这个时候数据状态和第二种情况一样。
对于情况一的问题，我们来分析一下解决方案，能想到的解决方案如下
1 假设调用支付系统支付订单的时候先不扣钱，订单状态更新完成之后，在通知支付系统你扣钱
如果采用这种设计方案，那么在同一时刻，这个用户，又支付了另外一笔订单，订单价格200，顺利完成了整个订单支付流程，由于当前订单的状态已经变成了支付成功，但是实际用户已经没有钱支付了，这笔订单的状态就不一致了。即使用户在同一个时刻没有进行另外的订单支付行为，通知支付系统扣钱这个动作也有可能完不成，因为也有可能失败，反而增加了系统的复杂性。
2 订单系统自动发起重试，多重试几次，例如三次，直到扣款成功为止。
这个看起来也是不错的考虑，但是和解决方案一样，解决不了问题，还会带来新的问题，假设订单系统第一次调用支付系统成功，但是没有办法收到应答，订单系统又发起调用，完了，重复支付，一次订单支付了200。
假设支付系统正在发布，你重试多少次都一样，都会失败。这个时候用户在等待，你怎么处理？
3 在第二种方案的基础上，我们先解决订单的重复支付行为，我们需要在支付系统上对订单号进行控制，一笔订单如果已经支付成功，不能在进行支付。返回重复支付标识。那么订单系统根据返回的标识，更新订单状态。
接下来解决重试问题，我们假设应用上重试三次，如果三次都失败，先返回给用户提示支付结果未知。假设这个时候用户重新发起支付，订单系统调用支付系统，发现订单已经支付，那么继续下面的流程。如果会员没有发起支付，系统定时（一分钟一次）去核对订单状态，如果发现已经被支付，则继续后续的流程。
这种方案，用户体验非常差，告诉用户支付结果未知，用户一定会骂你，你丫咋回事情，我明明支付了，你告诉我未知。假设告诉用户支付失败，万一实际是成功的咋办。你告诉用户支付成功，万一支付失败咋办。
4 第三种方案能够解决订单和支付数据的一致性问题，但是用户体验非常差。当然这种情况比较可能是少数，可以牺牲这一部分的用户体验，我们还有没有更好的解决方案，既能照顾用户体验，又能够保证资金的安全性。
我们再回来看看第一种方案，我们先不扣钱，但是有木有办法让这一部分钱不让用户使用，对了，我们先把这一部分钱冻结起来。订单系统先调用支付系统成功的时候，支付系统先不扣钱，而是先把钱冻结起来，不让用户给其他订单支付，然后等订单系统把订单状态更新为支付成功的时候，再通知支付系统，你扣钱吧，这个时候支付系统扣钱，完成后续的操作。
看起来这个方案不错，我们仔细在分析一下流程，这个方案还存在什么问题，假设订单系统在调用支付系统冻结的时候，支付系统冻结成功，但是订单系统超时，这个时候返回给用户，告知用户支付失败，如果用户再次支付这笔订单，那么由于支付系统进行控制，告诉订单系统冻结成功，订单系统更新状态，然后通知支付系统，扣钱吧。如果这个时候通知失败，没有有问题，反正钱都已经是冻结的了，用户不能用，我只要定时扫描订单和支付状态，进行扣钱而已。
那么如果变态的用户重新拍下来一笔订单,100块钱，对新的订单进行支付，这个时候由于先前那一笔订单的钱被冻结了，这个时候用户余额剩余100，冻结100，发现可用的余额足够，那就直接在对用户扣钱。这个时候余额剩余0，冻结100。先前那一笔怎么办，一个办法就是定时扫描，发现订单状态是初始的话，就对用户的支付余额进行解冻处理。这个时候用户的余额变成100，订单数据和支付数据又一致了。 假设原先用户余额只有100，被冻结了，用户重新下单，支付的时候就失败了啊，的确会发生这一种情况，所以要尽可能的保证在第一次订单结果不明确的情况，尽早解冻用户余额，比如10秒之内。但是不管如何快速，总有数据不一致的时刻，这个是没有办法避免的。
上面分析解决了第一个的问题以及相应的方案，发现在数据分布的环境下，很难绝对的保证数据一致性（任何一段区间），但是有办法通过一种补偿机制，最终保证数据的一致性。
下面再分析一下第二个问题：订单系统调用支付系统成功，状态也已经更新成功，但是通知仓库发货失败，这个时候订单是P（已支付）状态，此时会员帐户余额是100,但是仓库不会发货。会员也要骂京东。
通过上面的分析，这个相对来说是比较简单的，我可以采取重试机制，如果发现通知仓库发货失败，就一直重试。
这里面有两种方式：
1 异步方式：通过类似MQ（消息通知）的机制，这个是异步的通知
2 同步调用：类似于远程过程调用
对于同步的调用的方式，比较简单，我们能够及时获取结果；对于异步的通知，就必须采用请求，应答的方式进行，这一点在（关于分布式系统的数据一致性问题(一)）里面有介绍。这里面就不再阐述。
来看看第三个问题：订单系统调用支付系统成功，状态也已经更新成功，然后通知仓库发货，仓库告诉订单系统，没有货了。这个时候数据状态和第二种情况一样。
我觉得这是一个很有意思的问题，我们还是考虑几种解决的方案
1 在会员下单的时刻，就告诉仓库，我要你把货物留下来，
2 在会员支付订单时候，在支付之前检查仓库有没有货，如果没有货，就告知会员木有货物了
3 如果会员支付成功，这个时候没有货了，就会退款给用户或者等待有货的时候再发货
正常情况，京东的仓库一般都是有货的，所以影响到的会员很少，但是在秒杀和营销的时候，这个时候就不一定了，我们考虑假设仓库有10台iphone
1 在会员下单的时候，相当于库存就减1，那么用户恶意拍下来，没有去支付，就影响到了其他用户的购买。京东可以设置一个订单超时时间，如果这段时间内没有支付，就自动取消订单
2 在会员支付之前，检查仓库有货，对于这种方案，对于用户体验不好，但是对于京东比较好，至少我东西都卖出去了。那些没有及时付款的用户，只能投诉了京东无故取消订单，对于已经下了订单，但没有付钱的用户，可能买不到货。
3 第三种方案，这个方案体验更不好，而且用户感觉受到京东欺诈，但是对于京东来说，比第二种方案更有益，毕竟我还可以多卖出一点东西。
个人觉得，京东应该会采用第二种或者第三种方式来处理这类情况，我在微博上搜索了 “京东 无故取消订单”，发现果真和我预料的处理方式。不过至于这里的无故取消是不是技术上的原因我不知道，如果真的是技术上的原因，我觉得京东可以采用不同的处理方案。对于秒杀和促销商品，可以考虑第一种方案，大多数人都会直接付款，毕竟便宜啊，如果用户抢不到便宜的东西，抱怨当然很大了。这样可以照顾大多数用户的体验。对于一般的订单，可以采用第二种或者第三种方式，这种情况下，发生付款之后仓库没有货的情况会比较少，并且就算发生了，用户也会觉得无所谓，大不了退钱吗，这样就可以实现自己的利益最大化而最低程度的减少用户体验。
而铁道部在这个问题上，采用的是第一种方案，为什么和京东不一样，就是因为用户体验，如果用户把票都买了，你告诉我木有票了，旅客会杀人的。哈哈，不过铁道部不担心票卖不出去，第一种方案对他影响没有什么。
说了这么多，就是说 分布式环境下（数据分布）要任何时刻保证数据一致性是不可能的，只能采取妥协的方案来保证数据最终一致性。这个也就是著名的CAP定理。
CAP定理是2000年，由 Eric Brewer 提出来的。Brewer认为在分布式的环境下设计和部署系统时，有3个核心的需求，以一种特殊的关系存在。这里的分布式系统说的是在物理上分布的系统，比如我们常见的web系统。
这3个核心的需求是：Consistency，Availability和Partition Tolerance，赋予了该理论另外一个名字 － CAP。
Consistency：一致性，这个和数据库ACID的一致性类似，但这里关注的所有数据节点上的数据一致性和正确性，而数据库的ACID关注的是在在一个事务内，对数据的一些约束。
Availability：可用性，关注的在某个结点的数据是否可用，可以认为某一个节点的系统是否可用，通信故障除外。
Partition Tolerance：分区容忍性，是否可以对数据进行分区。这是考虑到性能和可伸缩性。
为什么不能完全保证这个三点了，个人觉得主要是因为一旦进行分区了，就说明了必须节点之间必须进行通信，涉及到通信，就无法确保在有限的时间内完成指定的行文，如果要求两个操作之间要完整的进行，因为涉及到通信，肯定存在某一个时刻只完成一部分的业务操作，在通信完成的这一段时间内，数据就是不一致性的。如果要求保证一致性，那么就必须在通信完成这一段时间内保护数据，使得任何访问这些数据的操作不可用。
如果想保证一致性和可用性，那么数据就不能够分区。一个简单的理解就是所有的数据就必须存放在一个数据库里面，不能进行数据库拆分。这个对于大数据量，高并发的互联网应用来说，是不可接受的。
我们可以拿一个简单的例子来说明：假设一个购物系统，卖家A和卖家B做了一笔交易100元，交易成功了，买家把钱给卖家。
这里面存在两张表的数据：Trade表Account表 ，涉及到三条数据Trade(100),Account A ,Account B
假设 trade表和account表在一个数据库，那么只需要使用数据库的事务，就可以保证一致性，同时不会影响可用性。但是随着交易量越来越大，我们可以考虑按照业务分库，把交易库和account库单独分开，这样就涉及到trade库和account库进行通信，也就是存在了分区，那么我们就不可能同时保证可用性和一致性。
我们假设初始状态
trade(buyer,seller,tradeNo,status) = trade(A,B,20121001,I)
account(accountNo,balance) = account(A,300)
account(accountNo,balance) = account(B,10)
在理想情况下，我们期望的状态是
trade(buyer,seller,tradeNo,status) = trade(A,B,20121001,S)
account(accountNo,balance) = account(A,200)
account(accountNo,balance) = account(B,110)
但是考虑到一些异常情况
假设在trade(20121001,S)更新完成之后，帐户A进行扣款之前，帐户A进行了另外一笔300款钱的交易，把钱消费了，那么就存在一个状态
trade(buyer,seller,tradeNo,status) = trade(A,B,20121001,S)
account(accountNo,balance) = account(A,0)
account(accountNo,balance) = account(B,10)
产生了数据不一致的状态
由于这个涉及到资金上的问题，对资金要求比较高，我们必须保证一致性，那么怎么办，只能在进行trade(A,B,20121001)交易的时候，对于任何A的后续交易请求trade(A,X,X)，必须等到A完成之后，才能够进行处理，也就是说在进行trade(A,B,20121001)的时候，Account(A)的数据是不可用的。
任何架构师在设计分布式的系统的时候，都必须在这三者之间进行取舍。首先就是是否选择分区，由于在一个数据分区内，根据数据库的ACID特性，是可以保证一致性的，不会存在可用性和一致性的问题，唯一需要考虑的就是性能问题。对于可用性和一致性，大多数应用就必须保证可用性，毕竟是互联网应用，牺牲了可用性，相当于间接的影响了用户体验，而唯一可以考虑就是一致性了。
牺牲一致性
对于牺牲一致性的情况最多的就是缓存和数据库的数据同步问题，我们把缓存看做一个数据分区节点，数据库看作另外一个节点，这两个节点之间的数据在任何时刻都无法保证一致性的。在web2.0这样的业务，开心网来举例子，访问一个用户的信息的时候，可以先访问缓存的数据，但是如果用户修改了自己的一些信息，首先修改的是数据库，然后在通知缓存进行更新，这段期间内就会导致的数据不一致，用户可能访问的是一个过期的缓存，而不是最新的数据。但是由于这些业务对一致性的要求不太高，不会带来太大的影响。
异常错误检测和补偿
还有一种牺牲一致性的方法就是通过一种错误补偿机制来进行，可以拿上面购物的例子来说，假设我们把业务逻辑顺序调整一下，先扣买家钱，然后更新交易状态，在把钱打给卖家
我们假设初始状态
account(accountNo,balance) = account(A,300)
account(accountNo,balance) = account(B,10)
trade(buyer,seller,tradeNo,status) = trade(A,B,20121001,I)
那么有可能出现
account(accountNo,balance) = account(A,200)
trade(buyer,seller,tradeNo,status) = trade(A,B,20121001,S)
account(accountNo,balance) = account(B,10)
那么就出现了A扣款成功，交易状态也成功了，但是钱没有打给B，这个时候可以通过一个时候的异常恢复机制，把钱打给B，最终的情况保证了一致性，在一定时间内数据可能是不一致的，但是不会影响太大。
上面的异常检测恢复机制（事后补偿），这种机制其实还是有限制，首先对于分区检测操作，不同的业务涉及到的分区操作可能不一样。所以这只能作为一种思想，不能做一个通用的解决方案。
