itigoitie的博客

在分布式事务之CAP定理一文中，我们了解到一个分布式系统不可能同时满足数据一致性(consistency)、服务可用性(availability)、分区容错性(partition-tolerance)。现实情况下，我们面对的是一个不可靠的网络、有一定概率宕机的设备，这两个因素都会导致Partition，因而分布式系统实现中 P 是一个必须项，而不是可选项。对于分布式系统工程实践，CAP理论更合适的描述是：在满足分区容错的前提下，没有算法能同时满足数据一致性和服务可用性。

在分布式事务之CAP定理一文中，我们了解到了分布式事务不可能同时实现Consistency、Availability 和 Partition-tolerance。Basically Available（基本可用）；Soft state（软状态）；Eventually consistent（最终一致性）；BASE定理的核心思想：即使无法做到强一致性，但是每个应用可以根据自身的业务特定，采用合适的方式来达到最终一致性。

在事务ACID与隔离级别一文中我们了解到，事务的Atomicity（原子性）是通过Undo Log来实现的。Undo Log其实就是在事务操作任何数据之前，先将要被覆盖的数据备份到Undo Log，然后才进行数据的修改。如果事务执行过程中出现了错误，或者用户执行了ROLLBACK操作，那么系统就可以根据Undo Log中备份的数据，将数据恢复到事务开始前的初始状态。Redo Log是InnoDB存储引擎特有的日志，位于引擎层；Redo Log 是一种物理日志，记录的是“在某个数据页上做了什么修改”；

分布式事务之CAP定理