这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第3天
共识和一致性
最终一致性：数据改动期间会有不一致状态，最终达成一致
线性一致性：一个人读到新版本数据，同步给其他人，版本往上递增，不会回退（强一致，需要协商和同步，会增加系统延迟）
时间和事件顺序
数据库事务、raft中，lamport clock为分布式事务定义逻辑的时间戳，解决分布式数据库隔离性和一致性问题
并发的定义：a无法指向b，b也无法指向a
lamport clock：全局事件的排序，事件的时间是离散的值
理论基础
CAP
一个系统无法同时具备cap
consistence：严格一致性，读到新版本就同步给其他人
availability：服务可用，但是响应的不一定是最新数据
network partition：容错性，没有网络也可以提供服务
CA：单机数据库
CP：钱和安全相关
AP：注重用户体验
ACID
CA系统
事务：数据库管理执行过程中的一个逻辑单元，所有操作全部执行或全部不执行
原子性：多个操作原子状态
一致性：事务执行前后状态一致，转钱和转钱后总额不变
隔离性、持久性
BASE
对于AP系统
分布式事务
给A发减少200，给B发增加200
二阶段提交：
prepare和commit阶段，prepare阶段写入本地日志，如果失败，commit阶段回滚
两阶段提交
网络分区：commit失败，整个事务回滚，会导致用户看到数据摇摆的行为，例如A commit成功，B失败，则A的用户会看到更改后的数据，但是又会回滚
-> 解决办法：加锁，事务没完成，读取数据会被阻塞
日志保存：分布式文件系统、分布式快存储、分布式KV系统
三阶段提交
类似于TCP三次握手，对两阶段的优化
如果participant超时没有收到do commit，自动提交事务，避免事务重做的代价
