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CAP理论

2007年7月，在PODC会议上Eric Brewer提出了著名的CAP理论，CAP分别代表的是Consistency，Availability，Partition-Tolerance三个短语的首字母，翻译成中文即数据一致性，数据可用性，分区耐受性。如图所示：

• Consistency：所有的节点在同一时刻看到的数据是一样的，也就是数据的一致性
• Availability：无论成功与否，都要保证每个请求都能收到响应。
• Partition-Tolerance：如果有错误或者信息丢失，系统依然可以继续运行。

在分布式系统中想让以上三个条件全部满足那是基本不可能滴，但是我们可以根据系统的实际需求可以对以上三项进行设计和权衡。

• CA：放弃P——分区耐受性，正如上图所示，正是我们传统的单机数据库——DBMS。
• AP：放弃C——数据一致性，这个是大部分分布式系统设计的选择。
• CP：放弃A——数据可用性，一般不会这么干，如果网络有问题的话，系统也基本就废了。

所以一般来讲还是首选A，至于P和C，根据实际需求在做讨论。

BASE模型

• Basically Available：基本可用。
• Soft State：软状态，可以一段时间内状态不同步。
• Eventually consistent：最终一致性。

以上就是BASE模型，在大型网站中，一般都不会选择强一致性，强一致性意思就是数据在物理存储中总是一致的，想要保住强一致性，服务器需要付出较大的代价，所以一般会选择最终一致性，过程中一致不一致无所谓，只要最终结果一致就行了。