分布式

CAP定理？为什么不可兼得？模型和应用√BASE理论

分布式系统中， CAP三者不可兼得
一致性Consistency：所有节点在同一时间对同一份数据的访问结果是相同的
可用性Availability：每个请求不管成功或者失败都有响应
分区容忍性Partition tolerance：系统在出现网络分区（网络中某些节点间无法通信）情况下仍能继续运行

网络分区不可避免，如硬件故障、网络延迟或链路中断
保证一致性。则可用性保证不了，因为要拒绝一些请求等到所有节点数据一致
保证可用性。则一致性保证不了，因为所有节点数据达到一致要时间

CA(单机)：放弃分区容错性，集群数据库、xFS文件系统
AP：在网络分区发生时，可能会暂时牺牲一致性，允许数据延迟同步或最终一致性。=>Web缓存、DNS、GOSSIP、MySQL主从异步复制、Redis
CP：在网络分区发生时，可能会牺牲部分可用性，拒绝某些请求。=>分布式数据库、分布式锁、paxo、raft、zab.MySQL主从半同步复制

采用XA协议的强一致规范以及柔性事务的最终一致规范。

对AP的扩展，业务系统牺牲一致性来换取系统的可用性和分区容错性。BASE是下面三个短语的缩写
Basically Available基本可用：系统在发生故障时，允许降级服务以保持核心功能的可用性
Soft State软状态：允许系统中存在不影响系统可用性的中间状态
Eventually Consistent最终一致：指经过一段时间后，所有节点数据都将会达到一致。取决于网络延时、系统负载、数据复制方案设计等因素