C一致性：当一个进程修改了数据之后，其他进程读取的数据要求是更新过得。
弱一致性：修改数据之后，并不是马上更新，具有一定的延迟性。
A可用性：用户发出请求，需要实时响应，不能等待其他的事情完成才响应。
P容错性：一个系统由多个节点组成，部分节点坏了，整个系统能保证正常通信。
CPA理论表明：在一个系统中，CAP不可能同时满足，只可能最多同时满足两条。
基本上容错性是一定会要的，如果说需要保证一致性，那么只能牺牲可用性，一般情况下，系统会选择可用性，而不是强一致性。
数据的一致性：
强一致性：更新操作之后，任何进程都返回最新的值。
弱一致性: 系统不能保证返回最新值，也不知道多久更新最新值。
最终一致性：系统保证没有后续更新的前提下，系统最终返回上一次更新操作的值。
互联网行业中，需要可用性，把数据转换成最终一致性。
电商中的数据一致性分为6种解决方案。
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本文标题：分布式CPA理论
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