什么是一致性
强一致性（传统IT时代）：你中有我，我中有你
弱一致性（互联网是时代）：分布式应用系统的的一致性和数据的一致性
一致性问题
- 下订单和扣库存
订单和库存如何保持一致
不一致的后果：超卖，少卖，运营成本增加，严重情况下需要赔付 - 同步调用超时
系统A同步调用系统B超时，系统A可以明确得到超时反馈，但是无法确定B系统是否已经完成预设的功能。于是，系统A应该继续做什么，如何反馈给使用方。 - 异步回调超时
系统A同步调用系统发起B发起指令，系统B采用受理模式，受理后则返回成功信息，然后系统B处理后异步通知系统A处理结果，在这个过程中，如果系统A由于某种原因迟迟没有收到回调结果，那么这个两个系统间的状态就不一致。
不一致的后果：导致系统间发生错误，在严重情况下会影响核心链路上的交易的状态准确性，甚至会导致资金损失。
- 掉单
分布式系统中，两个系统协作处理一个流程，分别为对方的上下游，如果一个系统中存在一个请求（通常指订单），另外一个系统中不存在，则会导致掉单
后果：严重，有时会导致资金损失
- 系统间状态不一致
- 缓存和数据库不一致
- 本地缓存节点间不一致
- 缓存数据结构不一致
解决一致性问题的模式和思路
酸碱平衡理论
- ACID
A:Atomicity原子性
C:Consistency 一致性
I:Isolation 隔离性
D:Durability 持久性
- CAP
C:Consistency 一致性
A:Availability可用性
P:Partition tolerance分区容忍性 - BASE
BA:Basically Available 基本可用
S:Soft State 软状态，状态可以在一段时间内不同步
E:Eventually Consistent 最终一致
对酸碱平衡的总结
- 使用向上扩展（强悍的硬件）并运行专业的关系型数据能够保证强一致性，能用向上扩展解决的问题都不是问题。
- 如果向上扩展的成本很高，则可以对廉价的硬件运行的开源关系型数据库进行水平伸缩和分片，将相关数据分到数据库的同一个片上，仍能够使用关系型数据库保证事务。
如果业务规则限制，无法将相关数据库分到同一个分片上，就需要实现最终一致性，在记录事务的软状态（中间状态、临时状态）时若出现不一致，则可以通过系统自动化或者人工干预来修复不一致的问题。
分布式一致性协议
两阶段提交协议
准备阶段
提交阶段
存在的问题:阻塞、单点故障、脑裂
三阶段提交协议
询问阶段
准备阶段
提交阶段
TCC
保证最终一致性的模式
查询模式
补偿模式
异步确保模式
定期校对模式
可靠消息模式
缓存一致性模式
超时处理模式
微服务的交互模式
- 同步调用模式
- 接口异步调用模式
- 消息队列异步处理模式
同步与异步的抉择
交互模式下的超时问题的解决方案
超时补偿的原则
迁移开关的设计
