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网络摘抄理解：
一致性：读操作总是能读取到之前完成的写操作结果，满足这个条件的系统称为强一致系统，这里的“之前”一般对同一个客户端而言；
可用性：读写操作在单台机器发生故障的情况下仍然能够正常执行，而不需要等待发生故障的机器重启或者其上的服务迁移到其他机器；
分区可容忍性：机器故障、网络故障、机房停电等异常情况下仍然能够满足一致性和可用性。
自己的理解：
一致性：
如下图1中所示，Client A负责更新数据，为了保证Server 1和Server 2上的数据是一致的，Client A会将X=1的写操作同时发给Server 1和Server 2，但是当Client A和Server 2之间发生网络分区（网络无法连接）时，此时如果让write X=1的写操作在Server 1上成功，那Client B和Client C将从Server 1和Server 2上读取到不一致的X值；此时如果要保持X值的一致性，那么write X=1的写操作在Server 1和Server 2上都必须失败，这就是著名的CAP理论：在容忍网络分区的前提下，要么牺牲数据的一致性，要么牺牲写操作的可用性。
解决这个问题你可能会想到让Client C同时读取Server 1和Server 2上的X值和版本信息，然后取Server 1和Server 2最新版本的X值, 如下图2所示。但Client C和Server 1之间也可能发生网络分区，这本质上是牺牲读可用性换取写可用性，并没有突破CAP理论。
可用性：读写操作在单台服务器出问题后，在其他服务器上依然能够完成读写操作
重点在于：某个读写操作在出问题的机器上不能读写了，但是在其他机器可以完成
分区容错性：单台服务器，或多台服务器出问题（主要是网络问题）后，正常服务的服务器依然能正常提供服务，并且满足设计好的一致性和可用性
重点在于：部分服务器因网络问题，业务依然能够继续运行
附录：书名《从Paxos到Zookeeper》
发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/164321.html原文链接：https://javaforall.cn
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