分布式事务学习--CAP理论学习总结

CAP是Consistency，Availability，Partition tolerance ，分别是 一致性，可用性，和分区容忍性

C 一致性

用Mysql主从来举例，当一个写操作后的读操作都必须是数据的最新状态，当数据分布到多个节点上，如一主多从，在任意节点读取到的数据都必须是最新状态。
如上图，商品信息的读取要满足一致性就要实现

• 商品写入主数据库，从数据库查询新数据也成功
• 商品服务写入主数据库失败，查询从数据库最新数据也失败
• 写入主数据库后数据要同步到从数据库，在数据同步完成之前得把从数据库锁定，待同步完成后在释放锁，以避免新数据写入后，从数据库查出旧数据
  分布式系统一致性的特点
• 由于存在数据同步的过程，写操作存在的响应有一定的延迟
• 为了保证数据的一致性会对资源暂时锁定，待数据同步完成后释放资源

A 可用性

还是上面的数据库例子，从数据库收到查询请求后得立马返回，且不能出现错误或者超时的状态
数据库案例如何实现可用性

• 主数据库要同步数据到从数据库，由于要保证数据库的可用性，不能对资源进行锁定，即使数据还没有同步过来数据库也得返回数据，那怕是旧数据，如果连旧数据也没有，则返回一个约定好的默认返回，不能出现错误或者超时

p 分区容忍性

通常分布式系统会部署在不同的服务器上，不可避免的的会出现由于网络问题而导致节点之间通信失败，此时还是可以对外提供服务，这就是分区容忍性，比如数据库同步失败，但是还是不影响读写操作，尽量使用异步的方式来代替同步的方式，最常见的就是各种集群，如果某个节点挂了，但是不影响整个系统的运行。

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