摘要：如果能够在分布式系统中针对某一个数据项的变更成功执行后，所有用户都可以马上读取到最新的值，那么这样的系统就被认为具有强一致性。
1.分布式系统是什么
分布式系统：
一个硬件或软件组件分布在不同的网络计算机上，彼此之间仅仅通过消息传递进行通信和协调的系统，这是分布式系统，在不同的硬件，不同的软件，不同的网络，不同的计算机上，仅仅通过消息来进行通讯与协调。
更细致的看这些特点又可以有：分布性、对等性、并发性、缺乏全局时钟、 故障随时会发生。
1.1分布性：
最显著的特点肯定就是分布性，从简单来看，如果我们做的是个电商项目，整个项目会分成不同的功能，专业点就不同的微服务，比如用户微服务，产品微服务，订单微服务，这些服务部署在不同的tomcat中，不同的服务器中，甚至不同的集群中，整个架构都是分布在不同的地方的，在空间上是随意的，而且随时会增加，删除服务器节点，这是第一个特性。
1.2对等性:
对等性是分布式设计的一个目标。分布式系统拆分了好多个服务,每个服务都可能出问题而导致整个系统出问题,因此每个服务一般都有备份,在服务异常时备份服务能顶替原来异常的服务.
关键：这就要求2个服务是完全对等的,功能完全一致.比如订单服务，客户服务等,其实就是服务副本的冗余.
还有一种是数据冗余,如数据库,缓存和分布式服务一样需要有备份存在,这就是对等性.
1.3并发性：
在分布式系统里面的并发就不是我们基础学习的多线程（单JVM）了，而是更高层,从多进程多JVM角度,比如多个分布式服务可能并发操作一些共享资源,如何准确并高效的协调分布式并发操作.
1.4缺乏全局时钟：
在分布式系统中，节点是可能反正任意位置的，而每个位置，每个节点都有自己的时间系统，因此在分布式系统中，很难定义两个事务纠结谁先谁后，原因就是因为缺乏一个全局的时钟序列进行控制，当然，现在这已经不是什么大问题了，已经有大把的时间服务器给系统调用。
1.5故障随时发生
任何一个节点都可能出现停电，死机等现象，服务器集群越多，出现故障的可能性就越大，随着集群数目的增加，出现故障甚至都会成为一种常态，怎么样保证在系统出现故障，而系统还是正常的访问者是作为系统架构师应该考虑的。
2.1 分布式系统带来的问题：
通信异常：通讯异常其实就是网络异常，网络系统本身是不可靠的，由于分布式系统需要通过网络进行数据传输，网络光纤，路由器等硬件难免出现问题。只要网络出现问题，也就会影响消息的发送与接受过程，因此数据消息的丢失或者延长就会变得非常普遍。
网络分区：网络分区，其实就是脑裂现象。比如有个管理者与一些服务通信并协调服务,出于一些异常情况通信断了,出现了一个临时管理者,实际上原来的管理者还在,这样2个管理者做同一个工作会出现问题
三态：三态其实就是成功，与失败以外的第三种状态，叫超时态。
在一个jvm中，应用程序调用一个方法函数后会得到一个明确的相应，要么成功，要么失败，而在分布式系统中，虽然绝大多数情况下能够接受到成功或者失败的相应，但一旦网络出现异常，就非常有可能出现超时，当出现这样的超时现象，网络通讯的发起方，是无法确定请求是否成功处理的。
节点故障: 节点故障在分布式系统下是比较常见的问题，指的是组成服务器集群的节点会出现的宕机或“僵死”的现象，这种现象经常会发生
.
2.2 CAP理论
CAP其实就是一致性，可用性，分区容错性这三个词的缩写。
C 一致性：数据在分布式环境下的多个副本之间能否保持一致性，这里的一致性更多是指强一致性；这里说的一致性和前面说的对等性其实差不多。如果能够在分布式系统中针对某一个数据项的变更成功执行后，所有用户都可以马上读取到最新的值，那么这样的系统就被认为具有【强一致性】。
A 可用性：分布式系统一直处于可用状态，对于请求总是能在有限的时间内返回结果致性；这里的重点是【有限的时间】和【返回结果】,为了做到有限时间用到了缓存,负载均衡,为了返回结果考虑服务器主备.
P 分区容错性：除非整个网络故障，分布式系统在任何网络或者单点故障时，仍能对外提供满足一致性和可用性的服务；
CAP具体描述：
2.3. BASE理论
即使无法做到强一致性，但分布式系统可以根据自己的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终的一致性；
BasicallyAvaliable基本可用：当分布式系统出现不可预见的故障时，允许损失部分可用性，保障系统的“基本可用”；体现在“时间上的损失”和“功能上的损失”；e.g：部分用户双十一高峰期淘宝页面卡顿或降级处理；
Soft state软状态：允许系统中的数据存在中间状态，既系统的不同节点的数据副本之间的数据同步过程存在延时，并认为这种延时不会影响系统可用性；e.g：12306网站卖火车票，请求会进入排队队列；
Eventually consistent最终一致性：所有的数据在经过一段时间的数据同步后，最终能够达到一个一致的状态；e.g：理财产品首页充值总金额短时不一致；
分布式一致性算法：
常见分布式一致性算法：2p，3p，paxos，zab算法；
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