标签：结点 可用性 04 分区 CAP 容忍性 一致性 分布式

2.3 CAP理论
如何进行分布式事务控制？CAP理论是分布式事务处理的理论基础，了解了CAP理论有助于我们研究分布式事务的
处理方案。
CAP理论是：分布式系统在设计时只能在一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容忍性(Partition
Tolerance)中满足两种，无法兼顾三种。
通过下图理解CAP理论：

一致性(Consistency)：服务A、B、C三个结点都存储了用户数据， 三个结点的数据需要保持同一时刻数据一致
性。

可用性(Availability)：服务A、B、C三个结点，其中一个结点宕机不影响整个集群对外提供服务，如果只有服务A结
点，当服务A宕机整个系统将无法提供服务，增加服务B、C是为了保证系统的可用性。

分区容忍性(Partition Tolerance)：分区容忍性就是允许系统通过网络协同工作，分区容忍性要解决由于网络分区
导致数据的不完整及无法访问等问题。

分布式系统不可避免的出现了多个系统通过网络协同工作的场景，结点之间难免会出现网络中断、网延延迟等现
象，这种现象一旦出现就导致数据被分散在不同的结点上，这就是网络分区。

分布式系统能否兼顾C、A、P？
在保证分区容忍性的前提下一致性和可用性无法兼顾，如果要提高系统的可用性就要增加多个结点，如果要保证数
据的一致性就要实现每个结点的数据一致，结点越多可用性越好，但是数据一致性越差。
所以，在进行分布式系统设计时，同时满足“一致性”、“可用性”和“分区容忍性”三者是几乎不可能的。
CAP有哪些组合方式？
1、CA：放弃分区容忍性，加强一致性和可用性，关系数据库按照CA进行设计。
2、AP：放弃一致性，加强可用性和分区容忍性，追求最终一致性，很多NoSQL数据库按照AP进行设计。
说明：这里放弃一致性是指放弃强一致性，强一致性就是写入成功立刻要查询出最新数据。追求最终一致性是指允
许暂时的数据不一致，只要最终在用户接受的时间内数据 一致即可。
3、CP：放弃可用性，加强一致性和分区容忍性，一些强一致性要求的系统按CP进行设计，比如跨行转账，一次转
账请求要等待双方银行系统都完成整个事务才算完成。
说明：由于网络问题的存在CP系统可能会出现待等待超时，如果没有处理超时问题则整理系统会出现阻塞。
总结：
在分布式系统设计中AP的应用较多，即保证分区容忍性和可用性，牺牲数据的强一致性（写操作后立刻读取到最
新数据），保证数据最终一致性。比如：订单退款，今日退款成功，明日账户到账，只要在预定的用户可以接受的
时间内退款事务走完即可。

标签：结点,可用性,04,分区,CAP,容忍性,一致性,分布式
来源： https://blog.csdn.net/minihuabei/article/details/120137583

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