CAP高可用性

what：

　　数据高可用性，主要包括：数据的持久性、数据的可访问性、数据的一致性。

　　　　数据的持久性：数据可以持久存储，存储后数据不会出现丢失。即数据写入持久存储设备，存储设备还需要有多副本，并且在不同的地域存储；

　　　　数据的可访问性：多副本数据，如果一个数据故障，那么能够快速的切换到其他的数据源上，从而保证数据的可用性。反之，如果切换慢，或者不能切换，那么用户就会出现数据不可用的状态，则为数据不可用；

　　　　数据的一致性：在网络、设备或者服务故障的情况下，就会出现多副本的数据，部分写入成功，从而导致数据的不一致。具体的数据一致，包括：

　　　　　　强一致性：多副本的数据总是一致，即多副本的数据要么都写入成功，要么都失败；

　　　　　　用户一致性：多副本的数据，在设备上存储的并非完全一致，但是用户看到的数据，经过纠错和检验处理后，数据是一致的；

　　　　　　最终一致性：最弱的一种一致性，设备上数据、用户看到的数据都可以不同，但是经过一段时间后，数据能够达到最后的一致；

 

　　CAP是数据一致性（Consistency）、数据可用性（Availbility）、分区耐受性（Patition Tolerance，系统具有跨网络分区伸缩性）的简称。　

　　注意：CAP需要注意平衡，这个三个几乎不可能完全满足的。

 

 

 

where：

　　在大型网站，数据规模总是急剧扩张的，因此可伸缩性即分区耐受性必不可少。规模变大以后，机器数量也会变得庞大，那么出现故障的几率就会变大。通常会选择：强化分布式存储系统的可用性（A）和伸缩性（P），而在某种程度上放弃一致性（C）。因此在业务中需要多一致性就行业务补偿或者纠错。

　　例如：”双十一“期间，较弱的数据一致性就会出现部分商品超卖现象（交易成功的商品数量>库存数量）