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3.Eventually consistent（最终一致性）
一、什么是分布式系统
分布式最早出现的目地首先是解决单点问题，避免单点故障，然后解决了性能问题。
二、CAP理论
1.一致性Consisency
一致性指"all nodes see the same data at the same time"，即更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致。
2.可用性(Availability)
可用性指"Reads and writes always succeed"，即服务一直可用，而且是正常响应时间。
对于可用性的衡量标准如下：
3.分区容错性(Partition tolrance)
分区容错性指"the system continues to operate despite arbitrary message l
ss or failure of part of the system"，即分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的
时候，仍然能够对外提供服务。分区容忍性分是布式系统具备的基本能力。
三、BASE理论
1.Basically Available(基本可用)
基本可用本质是一种妥协，也就是出现节点故障或者系统过载时，通过牺牲非核心
功能的可用性，保障核心功能的稳定运行。
实现基本可用的几个策略：
- 流量削峰
- 延迟响应，异步处理
- 体验降级
- 过载保护熔断/限流
- 故障隔离
2.Soft state（软状态）
弱状态允许系统中的数据存在中间状态,并认为该状态不影响系统的整体可用性,即允许系统在多个不同节点的数据副本存在数据延迟。
原子性是硬状态，要求多个节点的数据副本都是一致的。
3.Eventually consistent（最终一致性）
分布式系统不能一直是软状态，必须有个时间期限。在期限过后，应当保证所有副本保持数据
一致性。从而达到数据的最终一致性。这个时间期限取决于网络延时，系统负载，数据复制
方案设计等等因素。
四、什么是分布式事务
分布式事务是相对本地事务而言的，对于本地事务，利用数据库本身的事务机制，
就可以保证事务的ACID特性
1.本地事务ACID
ATOMICITY
原子性：一个事务中所有操作必须全部完成,要么全部不完成；
CONSISTENCY
一致性：在事务开始或结束时，数据库应该在一致状态；
ISOATION
隔离性：事务与事务之间不会互相影响，一个事务的中间状态不会被其他事务感知；
DURABILITY
持久性：一旦事务完成，就不能返回，事务对数据所做的变更完全保存在数据库中；
2.分布式事务
在分布式环境下，会涉及到多个数据库。分布式事务其实就是将对一个库事务的概念
扩大到了对多个库的事务。目的是为了保证分布式系统中的数据一致性。
分布式事务处理的关键是：
- 需要记录事务在任何节点所做的所有动作；
- 事务进行的所有操作要么全部提交，要么全部回滚；
五、分布式事务解决方案
1.二阶段提交2PC
2PC缺点：
1.性能阻塞问题
执行过程中，所有参与节点都是事务阻塞性的，当参与者占有公共资源时，其他第三方节点访问公共资源就不得不处于阻塞状态，为了数据的一致性而牺牲了可用性，对性能影响较大，不适合高并发高性能场景
2.可靠性问题
2PC非常依赖协调者，当协调者发生故障时，尤其是第二阶段，那么所有的参与者就会都处于锁定事务资源的状态中，而无法继续完成事务操作（如果是协调者挂掉，可以重新选举一个协调者，但是无法解决因为协调者宕机导致的参与者处于阻塞状态的问题）
3.数据一致性问题
在阶段二中，当协调者向参与者发送commit请求之后，发生了局部网络异常或者在发送commit请求过程中协调者发生了故障，这回导致只有一部分参与者接受到了commit请求。而在这部分参与者接到commit请求之后就会执行commit操作。但是其他部分未接到commit请求的机器则无法执行事务提交。于是整个分布式系统便出现了数据不一致性的现象。
4.二阶段无法解决的问题
协调者在发出 commit 消息之后宕机，而唯一接收到这条消息的参与者同时也宕机了，那么即使协调者通过选举协议产生了新的协调者，这条事务的状态也是不确定的，没人知道事务是否被已经提交。
2.三阶段提交3PC
3PC缺点
与2PC相比，3PC降低了阻塞范围，并且在等待超时后，协调者和参与者会中断事务，避免了协调者单点问题，阶段三中协调者出现问题时，参与者会继续提交事务。但数据不一致问题依然存在，当在参与者收到 preCommit 请求后等待 doCommit 指令时，此时如果协调者请求中断事务，而协调者因为网络问题无法与参与者正常通信，会导致参与者继续提交事务，造成数据不一致。
2PC和3PC都无法保证数据绝对的一致性，一般为了预防这种问题，可以添加一个报警，比如监控到事务异常的时候，通过脚本自动补偿差异的信息。
3.TCC（Try-Confirm-Cancel）
4.Saga
5.基于消息的最终一致性:
6.最大努力通知
7.事务补偿机制
