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CAP理论
- 一致性（Consistency）
- 保证所有的节点数据都是一致的，最新的，当客户端对集群中任意节点写入数据时，下次再访问任意一个节点，都能访问到该数据；
- 可用性（Availability）
- 客户端的每次请求都要保证能够得到响应，不一定每次响应的数据都是最新的；
- 分区容错性（Partition tolerance）
- 集群中因为网络原因或单节点发生故障，导致节点之间无法互相通讯可能导致数据不一致的问题，这个歌时候要保证集群依然能对外提供服务，分布式系统允许这种情况的发生，不能歇菜；
一般而言CAP需要保证其中的两个如上图所示；
首先P是需要优先保证的因此，使用组合就有AP、CP;
使用假设法论证
假设系统需要满足CAP三个方面，此时P是可用的；
系统中有A、B两个节点，因为系统可用，此时AB之间发生网络故障，而导致互相无法同步数据，此时客户端C发送写请求到A，A此时有了最新的数据，但是B由于网络原因没能同步；
此时C再次请求刚才写入的数据，请求到A则是最新的数据，如果请求到B则还是老数据或者是没有数据，因为还要保证可用性，因此B节点拿到请求也必须做出相应的响应；
因此就同一个请求得到了两种不同的结果，发生了数据不一致的问题，不满足一致性；
同理可知，当要满足一致性时候，那么请求到B节点老数据的时候，就不能给用户响应数据，不满足可用性；
组合介绍
- CA
- 即保证一致性和可用性，既然要保证一致性，也就意味着节点之间不能有任何的通信问题，必须满足节点间的强一致性，因此还需要满足高可用，也就数要保证每个节点都能对外提供一致的数据响应，因此当节点之间发生故障时，任何对节点的写操作都将不会被成功执行，只会保证系统目前是可读状态；
- CP
- 即保证一致性和分区容错性，保证大多数节点的一致性，当其中有节点发生故障，把当前故障节点设置为不可用状态，以此来保证客户端能够得到请求响应以及一致的数据；
- AP
- 即保证可用性和分区容错性
【如何选择组合】
一般来说需要满足分区容错，因为网络发生报故障是不可控，不可能因为网络波动而放弃整个系统的可用，因此节点之间就有可能失去联系，如果要高可用，那么当发生故障时每个节点只能用本地数据提供服务，而这样会容易导致全局数据不一致性。如果要保证一致性，那么可能会某些节点不可用；具体还是要根据实际的应用场景来具体分析如何选择；
BASE理论
核心思想就是基于CAP理论，当保证了P的同时，几人无法做到强一致性和高可用的兼容，可以想办法做到最终一致性；
Basically Available(基本可用)
- 意思就是当系统发生不可预知的问题的时候，可以使用某种延时挥着服务降级的方式来为用户提供服务；
Soft state（软状态）
- 允许各个节点之间存在中间状态，即允许在一定延时时间内保证系统的一致性；
Eventually consistent（最终一 致性）
- 经历过软状态最终保证系统数据的一致性；
🔚
