《分布式系统关注点——数据一致性（上篇）》阅读笔记

  所谓每个事物都是矛盾统一的结合体，都具有两面性。分布式系统再带来了前面提到的好处的同时，也带来了业界普遍认为最大的问题 —— 数据一致性问题。

系统是给人用的，构成使用场景的概念叫业务。业务是核心，对一个系统来说，业务的发展归根到底是建立在数据之上的。我可以慢、可以宕机、可以搞得很复杂，这些都能忍，但唯独不能忍的就是数据问题，数据错误、数据不一致等等。

分布式就意味着分治与协作，一件事一个人只负责一部分。生活中这样的例子也无处不在，就拿举办一个Party来说：一部分人去准备吃的，一部分人去准备喝的，一部分人去准备场地布置。这些事情大家都可以同时进行，但是任一环节掉链子了，或者说不符合Party主题的话，都是失败的。

这里的4个操作以目标来看，其实先后顺序并不重要，重要的是要么都成功，要么都失败，其中任意一个程序不一致那么就会出问题。

那么是什么原因导致了数据不一致的产生呢？一是程序设计问题，或者说代码写错了。这点很好理解，也很容易想到解决方案，多做测试，验证是否符合预期咯。常见的单元测试、接口测试、自动化测试、集成测试等等都是为了更具性价比的将BUG降低到无限接近于0，也造就了“测试工程师”这个岗位更大的作用。

但是，假设真的没有BUG，但还是会产生数据不一致，因为软件是运行在硬件之上的，所以还有硬件的因素存在。并且对我们这里的大部分人来说，硬件相比软件，我们的掌控力更弱。这其中，最为严重的属网络问题，网络相比其它的来说是一个更大、更复杂的组织，未知性会随着局域网、广域网这样范围越大越严重。想象一下，每一台主机仅仅是一张大网中的一个渺小的连接点，它所承载的链接越多越容易出现问题。