摘要：假设暴漫的粉丝喜欢玩漂流瓶只要暴走大事件有更新，就会把最新一期的暴走大事件写在纸上，然后通过漂流瓶扔向大海。换句话说，虽然每一时刻，关于最新一期暴走大事件是什么你并不一定知道的是正确的答案，但你总是会最终知道正确答案。
1. Eventual Consistency 概述
分布式数据库必须要有 分区容忍性(Partition Tolerant)，所以主要是在 一致性(Consistent) 和 可用性(Available) 之间做选择。
虽然在 CAP 理论中，选择了 Availability 就不可能得到真正的 Consistency，但是你可以追求 最终一致性(Evental Consistency)
evental Consistency 背后的思路是：每个系统节点总是 Available 的，同时任何的写(修改数据)操作都会在后台同步给系统的其他节点。
这意味着，在任意时刻，整个系统是Inconsistent(不一致的)，然而从概率上讲，大多数的请求得到的值是准确的。
互联网的 DNS(域名服务) 就是最终一致性的一个非常好的例子。你注册了一个域名，
这个新域名需要几天的时间才能通知给所有的 DNS 服务器。但是不管什么时候，你能够连接到的任意 DNS 服务器对你来说都是 Available 的。
让我们接着之前的小故事.
假设你不是深山里，是被抓到一个孤岛上造方舟。
2015年7月3日——距离你被抓来造方舟已经将近3个月，你在孤岛的海边捡到了一个漂流瓶，里面写着：
最新一期暴走大事件是第四季第2期
所以你知道：最新一期暴走大事件至少是第四季第2期。
假设暴漫的粉丝喜欢玩漂流瓶——只要暴走大事件有更新，就会把最新一期的暴走大事件写在纸上，然后通过漂流瓶扔向大海。
这样，像你这样的被 Partition 的人，总是能时不时地收到记录着最新一期暴走大事件是什么的漂流瓶。
换句话说，虽然每一时刻，关于“最新一期暴走大事件是什么”你并不一定知道的是正确的答案，但你总是会 eventually(最终) 知道正确答案。
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摘要：假设暴漫的粉丝喜欢玩漂流瓶只要暴走大事件有更新，就会把最新一期的暴走大事件写在纸上，然后通过漂流瓶扔向大海。换句话说，虽然每一时刻，关于最新一期暴走大事件是什么你并不一定知道的是正确的答案，但你总是会最终知道正确答案。 1. Eventual Consistency 概述 分布式数据库必须要有 分区容忍性(Partition Tolerant)，所以主要是在 一致性(Consisten...
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