图解分布式之：最终一致性，一致只会迟到，但绝不缺席

提到分布式系统，就一定绕不开“一致性”，这次我们说说：最终一致性。

最终一致性是现在大部分高可用的分布式系统的核心思路。

估计有人对最终一致性不太熟，先来个简单介绍：

最终一致性指的是系统中的所有分散在不同节点的数据，经过一定时间后，最终能够达到符合业务定义的一致的状态。

划重点：

1. 是数据一致性，不是事务一致性（ACID 是事务一致性）；

2. 存在条件：多个节点/系统；

3. 不一致可能是暂时的，最终要一致（鬼知道“最终”是多久）

好，正文开始。

莫看江面平如镜，要看水底万丈深

最终一致性，一言以蔽之，过程松，结果紧。不管中间过程如何，结果必须符合业务需求，满足数据一致性的要求。

虽然，在实现中，有各种花样百出的方案，但是本质的思想都是一样的。我们现在就来忽略那些乱花迷眼的过程，仔细探讨下最终一致性的本质。

何事居穷道不穷，乱时还与净时同

在我刚入行不久的时候，能力有限，菜鸟一个，只能做一些小的功能模块。我印象最深的就是订单模块。

用户下单，订单模块收到下单请求后，执行对应的订单业务逻辑。最终，会把订单插入到订单表，并返回下单结果给用户。用户结算后，订单模块就会去根据支付情况去更新订单状态。