微服务基本概念

CAP理论

​ CAP理论指的是分布式系统下的三个基本特征，一般来说分布式系统最多只能拥有这三个特征之中的唯二两项，并不能同时拥有三个特征，因为往往具有其中两个特征之后就会对其他特征产生互斥的情况

C: Consistency（一致性）

A：Availability（可用性）

P：Partition Tolerance（分区容错性）

①C**一致性：**对于客户端的每次读操作，要么读到的是最新的数据，要么读取失败。换句话说，一致性是站在分布式系统的角度，对访问本系统的客户端的一种承诺：要么我给您返回一个错误，要么我给你返回绝对一致的最新数据，不难看出，其强调的是数据正确。

②A**可用性：**任何客户端的请求都能得到响应数据，不会出现响应错误。换句话说，可用性是站在分布式系统的角度，对访问本系统的客户的另一种承诺：我一定会给您返回数据，不会给你返回错误，但不保证数据最新，强调的是不出错。

③P**分区容忍性：**由于分布式系统通过网络进行通信，网络是不可靠的。当任意数量的消息丢失或延迟到达时，系统仍会继续提供服务，不会挂掉。换句话说，分区容忍性是站在分布式系统的角度，对访问本系统的客户端的再一种承诺：我会一直运行，不管我的内部出现何种数据同步问题，强调的是不挂掉。

为什么CAP肯定不能同时满足？

​ 假设有两台服务器，一台放着应用A和数据库V，一台放着应用B和数据库V，他们之间的网络可以互通，也就相当于分布式系统的两个部分。

​ 在满足一致性的时候，两台服务器(假设为N1,N2)的数据是一样的，DB0=DB0。在满足可用性的时候，用户不管是请求N1或者N2，都会得到立即响应。在满足分区容错性的情况下，N1和N2有任何一方宕机，或者网络不通的时候，都不会影响N1和N2彼此之间的正常运作。

​ 图1中，用户通过N1中的A应用请求数据更新到服务器DB0，这时N1中的服务器DB0变为DB1，通过分布式系统的数据同步更新操作，N2服务器中的数据库V0也更新为了DB1（图2），这时，用户通过B向数据库发起请求得到的数据就是即时更新后的数据DB1。

​ 上面是正常运作的情况，但分布式系统中，最大的问题就是网络，现在假设一种极端情况，N1和N2之间的网络断开了，但我们仍要支持这种网络异常，也就是满足分区容错性，那么这样能不能同时满足一致性和可用性呢？

​ 假设N1和N2之间通信的时候网络突然出现故障，有用户向N1发送数据更新请求，那N1中的数据DB0将被更新为DB1，由于网络是断开的，N2中的数据库仍旧是DB0；

​ 如果这个时候，有用户向N2发送数据读取请求，由于数据还没有进行同步，应用程序没办法立即给用户返回最新的数据DB1，怎么办呢？有二种选择，第一，牺牲数据一致性，响应旧的数据DB0给用户；第二，牺牲可用性，阻塞等待，直到网络连接恢复，数据更新操作完成之后，再给用户响应最新的数据DB1。