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《深入理解分布式共识算法》记录 从 ACID 和 BASE 到 CAP BASE 理论 BASE 包含； BA（Basically Available）：基本可用，当分布式系统出现故障的时候，允许损失部分可用性。这里损失指响应时间的损失和功能上降级，前者是在增加响应时间上来提供服务，后者是在高峰期不请求后端而直接返回降级数据、以保证系统的稳定性。 S（Soft State）：软状态，允许系统中的数据存在中间状态，并认为该状态不会影响系统的整体可用性，即允许节点之间的数据同步存在延迟。 E（Eventually Consistent）：最终一致性。 为应用 BASE 理论，可以采用异步补偿机制。如果用这个机制，需要明确哪些操作属于非关键操作，如果非关键操作失败，应允许业务流程继续执行，然后在异步补偿非关键操作。 补偿指事务补偿：在分布式事务中，由于各个服务可能分布在不同的节点上，无法像单机事务那样简单地通过“回滚”来撤销操作。因此，事务补偿通过执行与原始操作相反的操作来达到类似的效果。 补偿操作需要注意两点： 幂等性：补偿操作可能需要多次执行，因此需要保证其幂等性，即多次执行的效果与一次执行相同。 最终一致性：补偿机制通常用于实现最终一致性，而不是强一致性，因此需要权衡一致性和性能。 CAP 理论 CAP 包含： C（Consistency）一致性：分布式系统的全序线性一致性。 A（Availability）可用性：任何情况都能够处理客户端的每个请求。 P（Partition Tolerance）分区容错性：发生网络分区时，系统仍能提供服务。 任何分布式系统都可分为三类架构： CP（锁定事务资源）：所有节点的数据需要实时保持一致性，这需要锁定各分支事务的资源。当发生分区时，此期间为确保返回客户端数据的准确性且不破坏一致性，可能会因为无法响应最新数据而拒绝响应，即放弃 A 。 AP（尽力提供服务）：要求每个节点拥有集群的所有能力或数据，能独立处理客户端的每个请求。发生分区时，可以通过缓存后本地副本来处理请求，以达到可用性，但会出现各节点不一致性，即放弃 C 。 CA（本地一致性）：在不发生分区时，C、A 正常满足。一旦发生分区，会保证各子分区满足 CA 。 但是网络分区不可避免，CAP 理论就变成了在 C 和 A 中的权衡问题。 2PC、3PC，分布式事务的解决方案 2PC 2PC 中的字母含义是 P（Participant，参与者），C（Coordinator，协调者）。 2PC 即两阶段提交协议，用于解决分布式事务问题。第一阶段用于各个分支事务的资源锁定，第二阶段用于全局事务的提交或回滚： 第一阶段，准备： 开启全局事务。当协调者收到客户端的请求后，它将各个分支事务需要处理的内容通过 Prepare 请求发送给所有参与者，并询问能否正常处理自己的分支事务，然后等待各个参与者的响应。 处理分支事务。当参与者收到 Prepare 请求后便锁定事务资源，然后尝试执行，记录 Undo 和 Redo 信息，但不提交分支事务。 汇报分支事务状态。参与者根据第 2 步执行的结果，向协调者汇报各自的分支事务状态，Yes 表示可以提交，No 表示不能提交。 第二阶段，提交/回滚：...