SpringCloud Alibaba系列——16Seata原理及应用

学习目标

1. 了解分布式事务。
2. 理解Seata的概念
3. Springboot如何整合Seata

第1章 分布式系统关注点

1.1 CAP理论

• C：consistency（强一致性）：所有的节点上的数据时刻保持同步

• A：Avaliablity（可用性）：每个请求都能接受到一个响应，无论响应成功或失败

• P：Partition Tolerance（分区容错）：系统应该能持续提供服务，即使系统内部有消息丢失（分区）

高可用、数据一致是很多系统设计的目标，但是分区又是不可避免的事情：

CA：如果不要求P（不允许分区），则C（强一致性）和A（可用性）是可以保证的。但其实分区不是你想不想的问题，而是始终会存在，因此CA的系统更多的是允许分区后各子系统依然保持CA。（单体架构）

CP：如果不要求A（可用），相当于每个请求都需要在Server之间强一致，而P（分区）会导致同步时间无限延长，如此CP也是可以保证的。很多传统的数据库分布式事务都属于这种模式。

AP：要高可用并允许分区，则需放弃一致性。一旦分区发生，节点之间可能会失去联系，为了高可用，每个节点只能用本地数据提供服务，而这样会导致全局数据的不一致性。现在众多的NoSQL都属于此类。

1.2 Base理论

BASE是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大规模互联网分布式系统实践的总结，是基于CAP定律逐步演化而来。其核心思想是即使无法做到强一致性，但每个应用都可以根