acid和cap的雜談

1.a：表示原子性，事務中若是有多個修改操做，會把這些操做記錄日誌，若是失敗則根據日誌回滾；

2.c：一致性，表示數據要正確，例如A往B轉了一百塊，A帳戶要少一百塊，B帳戶要多一百塊；例如扣完了庫存，要新增一個流水和庫存剩餘要更改；

       也就是數據要始終保證是正確的。而CAP裏面的C，也是一致性，從表面上看是各個節點的數據要一致，可是本質上還要保證數據的正確性，

       節點的數據不一致了，A節點顯示用戶帳戶有10塊錢，B節點顯示用戶有5塊錢，這顯然是也是數據不正確，只是這種不正確多是短暫的，

        等緩存過了，等數據同步過來了，等了幾秒鐘後纔會正確。

3.i：隔離性，其實有原子性，數據串行執行理論上不會產生錯誤的數據了，可是若是並行執行機會使得事務相互影響，須要將事務所有或者局部串行化，

      保證數據不會出錯。

 

優惠券平臺，redis和DB不一樣步，這是由於設計系統追求的是可用性，在redis掛掉的時候，接口仍然能夠運行，犧牲了一致性，後期經過消息加上JOB的補償

    達到了最終的一致性。而優惠券平臺事務之間的隔離，也就是直接在事務上加上全局鎖（不是局部串行），使得同一個交易變成串行執行，防止數據產生

    覆蓋更新，也是爲了數據的一致性。

參考：  https://www.zhihu.com/question/30272728

cap中：

1.c:表示節點數據一致性，在分佈市中一致性表示每一個節點都須要有一致的數據返回；

2.a:可用性，若是追求強一致性，可用性就會犧牲，強一致性意味着數據要同步修改，同時沒有被修改的節點處於不可訪問的狀態，很顯然可用性就低了

3.p:分區容忍性，當原本放在一處的數據如今容忍他例如通過sharding放在不一樣的地方（擴展），就產生了分區，也就是容忍了分區，

    分區在傳統acid裏面意味着，個人原子性比較難作，例如須要兩段式提交，容易產生acid裏面的不一致，也就是保證cap裏面的一致性就難了，

總結：數據不一致，由於節點之間數據沒有及時同步，也由於分區後數據分散在多個點，容易不一致，

        若是數據只在一個節點能夠訪問，就有單點問題，也就可用性差了了

　　　若是不能容忍分區，意味着系統不能把數據分散存放，他的擴展能力不行，性能就上不去，

         若是容忍了，容易不一致，這裏不一致表示acid裏面的不一致，數據落在不一樣的節點上，作事務就設計分佈式事務了

        若是有單點，容易不可用，若是j

　　　點多了，容易不一致。

參考： http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/4381980.html