分布式一致性理解

1.两个维度看方案：一致性、可用性

强一致性、强可用性              ---  cap理论告诉我们不可能（p是必备，ca二选一）
强一致性、很差的可用性          ---  主备同步/停机更新/两阶段提交 （一旦机器故障或网络分区系统不可用）
强一致性、较高的可用性          ---  paxos/raft/zab 容忍部分节点故障、有问题
最终一致性、强可用性            ---  消息/tcc/saga

2.读取配置方式

一致不一致是针对外部来说的，内部不一致没关系，只要保证从外部使用方的角度统一读取信息是一致的就ok

3.CAP理论中的P到底指的是什么？

摘自知乎里的一个回答，我觉得很好理解

C：集群中所有机器状态是一致的。A：客户端访问集群中任意一个节点，总能得到"处理成功"的结果。
假设有五个节点：n1~n5 ，出现网络分区被分成两组：[n1_n2]和[n3n5]，
那么当n1出来客户端请求时（为了处理这种情况，也就是说"容忍网络分区"，即支持 P）
1：如果要保证C(一致性)，那么它需要把消息复制到所有节点，但是网络分区导致无法成功复制到n3~n5，
所以它只能返回"处理失败"的结果给客户端。（这时系统就处于不可用状态，即丧失了A）
2：如果要保证可用性A，那么n1就只能把消息复制到n2，而不用复制到n3~n5(或者无视复制失败/超时)，
但n3同时也可能在处理客户端请求(譬如对同一个值进行修改)，n3也为了保证A而做了同样的处理。
那么 [n1_n2]和[n3n5]的状态就不一致了，于是就丧失了 C。
那么如果不支持P（也就是不容忍网络分区），也就是说(很乐观的认为)假设系统不会出现网络分区~

链接：https://www.zhihu.com/question/54105974/answer/138030946