数据复制与一致性 基本原则与设计理念

一、基本原则

1、CAP原则， ap、cp或ac没有cap。

2、acid原则：原子性、一致性、事务独立、持久性。数据库使用该原则。

3、base原则：基本可用(大多数时间可用，偶尔不可用)、软状态(数据状态不要求任意时刻都完全保持同步)、最终一致性（给定时间窗口内一致性） nosql遵循该原则。

三者关系：

1）、一致性：ACID中的c是指操作一致性；cap中的c是指数据的强一致性(多副本对外表现类似于单副本)，是acid的c的子集。

2）、网路分区(网络出现故障)：acid的事务独立(I)只能在某个分区去执行，事务的序列化要求通信，出现网络分区时，只能在单个分区执行。

3）、出现网路分区时，多个分区都各自进行acid中的数据持久化(D)。网路分区解决后，需要对各自的持久化进行一致性检测。

4）、当CAP中P出现时，每个分区都尽可能执行acid，对网络分区问题解决后数据的一致性恢复是有很大帮助。

4、幂等性：

一元运算 f(f(x)) =f(x) 的运算称为满足幂等性。

二元运算f(x,x)=f(x) ,如 max（x,x）=x,布尔运算中的与操作。1 and 1 =1；

分布式系统中反复执行同一操作与只正确执行一次操作效果相同。

二 、一致性模型分类

强一致性、弱一致性、最终一致性、因果一致性、“读你缩写”一致性、会话一致性、单调读一致性和单调写一致性。

强一致性：连接到数据库的所有进程，看到的某数据都是一致的。非强一致性都是弱一致性。

最终一致性：数据更新后，无法保证其他操作能立即看到新数值，需要一个时间片段。

因果一致性：基于进程间A通知B的数据x 更新到v2一致性。Nofity（A,B,x,v2）

读你缩写一致性：进程A 把数据x更新为v2后，立即给自己发出了一条通知。Nofity（A,A,x,v2）,因果一致性特例。