作為一名程序員，你是不是經(jīng)常在很多場景，例如看博客、聊天吹水等等時候聽到這樣一個詞"系統(tǒng)數(shù)據(jù)一致性"，是不是有時候感覺到了迷糊，不知道這個"系統(tǒng)數(shù)據(jù)一致性"到底是在說什么？其實，你可能只是不明白這個詞，但是你肯定在實際工作中發(fā)現(xiàn)、解決過這樣的問題。

單體架構下系統(tǒng)數(shù)據(jù)一致性問題

在傳統(tǒng)的系統(tǒng)應用中，一般都是使用單體架構來構建系統(tǒng)的。即所有的功能模塊都放在一起實現(xiàn)，打成一個WAR包部署在Tomcat中，數(shù)據(jù)一般存放在關系型數(shù)據(jù)庫中，如MySQL數(shù)據(jù)庫。

系統(tǒng)的數(shù)據(jù)一致性到底是在說什么？我到今天才算真明白了

前面我說過即使這種單體架構的系統(tǒng)也是數(shù)據(jù)一致性的問題的，舉一個電商下單的例子，用戶提交完訂單，系統(tǒng)，系統(tǒng)在訂單表order表中寫入訂單金額、用戶等相關數(shù)據(jù)，在訂單明細order_item表中寫入商品價格、購買的數(shù)量等數(shù)據(jù)，最后更新商品的庫存sku信息。用戶下單成功之后，系統(tǒng)操作了order、order_item、sku這三個數(shù)據(jù)表，對于這三個表的操作無論成功與失敗，都應該是原子的，操作成功則都要成功，失敗則都要一起失敗。不然就會出現(xiàn)臟數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)一致性被破壞。

1、如果操作order和order_item表成功，操作sku表失敗，則會導致本應該扣減的庫存沒有扣減，則商品有可能出現(xiàn)超賣。

2、如果操作order和order_item表失敗，操作sku表成功，則會導致本不應該扣減的庫存扣減了，則商品有可能出現(xiàn)少賣。

3、如果操作order和sku表成功，order_item操作失敗，則這個訂單數(shù)據(jù)丟失，訂單后續(xù)的操作肯定也是操作不了了。

上面只是簡單的舉了三種可能出現(xiàn)的情況，也可能會有其他的情況發(fā)生。那我們怎么避免這些情況的發(fā)生呢？其實這種問題稍微有的開發(fā)經(jīng)驗的同學都會想到解決方案，那就是使用數(shù)據(jù)庫的事務，事務的原子性保證上述的步驟成功則一起成功，失敗則一起失敗。

BEGIN;
INSERT INTO order;
INSERT INTO order_item;
UPDATE sku;
COMMIT; # ROLLBACK

在單體架構的系統(tǒng)下解決內(nèi)部模塊的數(shù)據(jù)一致性的問題，用數(shù)據(jù)庫的ACID特性就能保證。

單體架構的優(yōu)點就是相對分布式來說開發(fā)簡單，功能可以集中管理，模塊之間通信沒有損耗。但隨著業(yè)務越來越復雜、需求越來越龐大，人們對系統(tǒng)響應時間、吞吐量和出現(xiàn)故障的時候的系統(tǒng)可用性的要求也越來越高！傳統(tǒng)的單體架構系統(tǒng)在這種情況下暴露的缺點也越來越多，人們開始尋求轉變。既然部署在一個服務器上的單體架構系統(tǒng)搞不定，那就多部署幾臺，即用多臺單機節(jié)點組成集群，再用負載均衡向外提供服務。

但是這樣做還是解決不了單體架構存在的一些問題：

只能使用同種語言開發(fā)，不能針對不同業(yè)務場景利用不同語言的優(yōu)勢開發(fā)對應的模塊。
系統(tǒng)模塊耦合性太強，系統(tǒng)中某一個模塊出現(xiàn)問題，例如高并發(fā)、大數(shù)據(jù)場景或者出現(xiàn)bug，整個系統(tǒng)都會受到牽連。
某個模塊發(fā)布，整個系統(tǒng)都要停機發(fā)布，系統(tǒng)所有模塊都不能對外提供服務，這樣無法快速響應市場需求。
集群負擔大，如果想要集群，只能對整個系統(tǒng)進行集群，即使只有一個模塊有壓力。

集群(Cluster)：系統(tǒng)單機部署對外服務能力出現(xiàn)瓶頸，則將系統(tǒng)進行多機部署，這些系統(tǒng)對外提供相同的服務，每個單機系統(tǒng)我們稱之為節(jié)點，多個節(jié)點統(tǒng)一起來則可以稱之為集群。

分布式架構下系統(tǒng)數(shù)據(jù)一致性問題

天下大事分久必合、合久必分！既然單體架構解決不了問題，那我們就嘗試拆分系統(tǒng)，讓專業(yè)的人做專業(yè)的事，那如何進行拆分呢？拆分一般分為水平拆分和垂直拆分。這里說的拆分并不單指數(shù)據(jù)庫拆分，而是所有模塊都進行拆分，每個模塊都有自己的緩存、數(shù)據(jù)庫等等。

水平拆分指的是單一的節(jié)點無法滿足性能的需求，需要進行數(shù)量上的擴展。每一個節(jié)點都具有相同的功能，每一個節(jié)點都負責一部分請求，節(jié)點們組成一個集群，對外進行提供服務。
垂直拆分指的是按照功能進行拆分，秉著"專業(yè)的人干專業(yè)的事"，把復雜的系統(tǒng)拆分成各個模塊。模塊之間通過RPC進行通信，可以做到高內(nèi)聚、低耦合，每個模塊獨立部署和維護，可以快速迭代響應市場需求。

因此，分布式架構在這種背景下應運而生。

分布式(Distributed)架構：分布式系統(tǒng)是由集中式系統(tǒng)逐漸演變而來。所謂的集中式系統(tǒng)，就是把系統(tǒng)中所用的功能都集中到一起，從而向外提供服務的單體應用。

軟件行業(yè)是沒有銀彈的，每一個被發(fā)明出來的新技術，都是一把雙刃劍，都是在特定的領域解決了某些老問題，但是同時也會帶來新的問題。那么微服務這種分布式架構解決了什么老問題？同時它又帶來了哪些新問題呢？

解決了老問題

微服務這種分布式架構主要解決了單體架構存在的一些問題。

各個服務可以使用不同的語言開發(fā)，可以利用不同語言的優(yōu)勢開發(fā)不同模塊。
服務之間可以做到高內(nèi)聚、低耦合。每個服務可以獨立維護、部署，可以快速響應市場需求。
可以單獨對某個有高并發(fā)、大流量的服務單獨進行優(yōu)化，不浪費資源。

帶來了新問題

系統(tǒng)的監(jiān)控難度加大。
數(shù)據(jù)的一致性成為問題。
系統(tǒng)的復雜度提高，系統(tǒng)的維護、設計成本增加，調(diào)試、糾錯難度加大。

新問題中的數(shù)據(jù)一致性問題才是本文接下來的重點。

為啥會有這個數(shù)據(jù)一致性問題呢？

單體架構按照文中的說法，是一種不太時髦的架構方式，都能輕松解決數(shù)據(jù)一致性問題，新發(fā)明的分布式架構卻又成了一個棘手的問題，這個到底是技術的進步還是技術在退步呢？哈哈(我的一點點吐槽)！！接下來我來解釋一下為啥分布式系統(tǒng)會有這樣的問題。分布式系統(tǒng)每個功能大都部署在不同的服務器上，部署在不同國家和地區(qū)的服務器中，部署在不同的網(wǎng)絡中，部署在不同國家和地區(qū)的網(wǎng)絡中。這樣一個需要大量的服務器共同協(xié)作，向外提供服務的系統(tǒng)，面臨著諸多的挑戰(zhàn)：

良莠不齊的服務器和系統(tǒng)能力

分布式系統(tǒng)中的服務器，可能配置不一樣，其上部署的系統(tǒng)可能也是由不同的程序語言、架構實現(xiàn)，因此處理請求的能力也就不一樣。

不可靠的網(wǎng)絡

如上文所說，系統(tǒng)中各個服務可能部署在不同國家和地區(qū)，各個服務通過網(wǎng)絡進行通信，但是網(wǎng)絡是不可靠的。網(wǎng)絡經(jīng)常會出現(xiàn)抖動、延時、分割、丟包等問題。網(wǎng)絡通信中最讓人頭痛的是因為網(wǎng)絡抖動、延時等問題導致系統(tǒng)之間的通信出現(xiàn)超時：A服務向B服務發(fā)出請求，A服務沒有在約定的時間內(nèi)接受到B服務的響應，你不能確定B服務到底有沒有處理完A服務的請求，這樣的不確定性就需要我們進行重試處理，那么B服務就要解決請求冪等性問題。

服務器的機房發(fā)生火災、斷電等事故。支付寶出現(xiàn)過服務器的電纜被挖斷的問題。

普遍存在的單點故障

分布式系統(tǒng)為了保證故障發(fā)生的時候，系統(tǒng)仍然保證可用，每個模塊都采用集群部署。單個節(jié)點的故障概率較低，但是節(jié)點數(shù)量達到一定規(guī)模時，系統(tǒng)中的節(jié)點出現(xiàn)故障的概率可能就變高了。

分布式系統(tǒng)就是這樣一些處在不同區(qū)域、有著不同能力和擁有單一功能的服務組成，他們通力合作才能向外提供服務，那如何保證他們的狀態(tài)、信息一致并且協(xié)調(diào)有序就成了一個難題。

分布式系統(tǒng)就是要解決解決集中式的單體架構系統(tǒng)的各種缺陷，實現(xiàn)整個系統(tǒng)的高性能、高可用、可擴展,但是要實現(xiàn)這三個目標并不容易，將系統(tǒng)進行拆分的過程中會出現(xiàn)上文中說到的問題，為了解決這些問題，誕生了很多關于分布式的基本理論，比如CAP、BASE等等。

分布式架構有很多相關的理論和算法，這里我只說了CAP、BASE理論，其他諸如Paxos算法、Raft算法、ZAB協(xié)議等等，這些大家自己找資料看看吧！

我們先來說說CAP理論

這個CAP理論相信很多人都聽說過，下面請允許我寫下教科書般的理論內(nèi)容：

CAP原則又稱CAP定理，指的是在一個分布式系統(tǒng)中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分區(qū)容錯性），三者不可得兼。

一致性（C）：在分布式系統(tǒng)中的所有數(shù)據(jù)備份，在同一時刻是否同樣的值，也就是等同于所有節(jié)點訪問同一份最新的數(shù)據(jù)副本。可用性（A）：保證每個請求不管成功或者失敗都有響應，即使數(shù)據(jù)不是最新的。分區(qū)容忍性（P）：系統(tǒng)中的某個節(jié)點或者網(wǎng)絡分區(qū)出現(xiàn)了故障的時候，整個系統(tǒng)仍然能對外提供的服務。

什么情況？這個CAP理論上來就給出三個概念或者說是指標，還說分布式系統(tǒng)只能滿足上面兩個指標。大家是不是經(jīng)常聽到CAP理論，但是卻又不是很理解為什么CAP三個指標只能滿足其中的兩個，那么接下來我給大家解釋一下：

就如前面的“分布式架構圖”展示的一樣，系統(tǒng)一個對外的服務涉及到多個節(jié)點通訊和交互，節(jié)點所處的網(wǎng)絡發(fā)生分區(qū)故障的問題又無法避免，所以分布式系統(tǒng)中分區(qū)容錯性必須要考慮，那么系統(tǒng)自然也不可能同時滿足上面說的三個指標。

分布式系統(tǒng)中CAP如何抉擇？

在分布式系統(tǒng)內(nèi)，各種因素導致分區(qū)是必然的會發(fā)生的，不考慮分區(qū)容忍性（P），一旦發(fā)生分區(qū)錯誤，整個分布式系統(tǒng)就完全無法使用了，這其實和最開始的單體應用一樣有單點問題，這樣的系統(tǒng)是和分布式架構理論是相違背的，同時也是不符合實際需要的。所以，對于分布式系統(tǒng)，我們只能能考慮當發(fā)生分區(qū)錯誤時，如何選擇一致性（C）和可用性（A）。

根據(jù)一致性和可用性的選擇不同，開源的分布式系統(tǒng)往往又被分為 CP 系統(tǒng)和 AP 系統(tǒng)。當系統(tǒng)在發(fā)生分區(qū)故障后，客戶端的任何請求都被阻塞或者超時，但是，系統(tǒng)的每個節(jié)點總是會返回一致的數(shù)據(jù)，則這樣的系統(tǒng)就是 CP 系統(tǒng)，經(jīng)典的比如 Zookeeper。當系統(tǒng)發(fā)生分區(qū)故障后，客戶端依然可以訪問系統(tǒng)，但是獲取的數(shù)據(jù)是不一致的，有的是新的數(shù)據(jù)，有的還是老數(shù)據(jù)，那么這樣系統(tǒng)就是 AP 系統(tǒng)，經(jīng)典的比如 Eureka。

前面說分布式系統(tǒng)不考慮分區(qū)容忍性（P）為啥分區(qū)錯誤發(fā)生，系統(tǒng)就不能用了，這里我再解釋一下：不考慮分區(qū)容忍性（P），那就是選擇CA。假設發(fā)生了分區(qū)錯誤，系統(tǒng)由于可用性（A）的要求，即使系統(tǒng)發(fā)生分區(qū)故障也要提供服務，那系統(tǒng)就仍然向外提供服務，因為服務肯定的包含對數(shù)據(jù)的讀取、寫入、更新、刪除，可是由于一致性（C）的要求，系統(tǒng)中所有的節(jié)點數(shù)據(jù)都要保持一致，因為分區(qū)錯誤發(fā)生，節(jié)點的數(shù)據(jù)同步肯定無法進行，數(shù)據(jù)副本的一致性就無法保證，那就不能像對外提供服務。那這樣CA就相互矛盾，系統(tǒng)無法保證可用性（A）和一致性（C），系統(tǒng)自然是不能使用了，也就是說沒有選擇CA的分布式系統(tǒng)，而且這分區(qū)容忍性（P）必須要考慮！而且，不是一個系統(tǒng)選擇了可用性（A）或者一致性（C），可以是其中的模塊選擇了可用性（A）和一致性（C）

Zookeeper常常有人用它作為dubbo的注冊中心，Eureka作為Spring Cloud體系中的注冊中心，其實對于注冊中心角色來說，我覺得Eureka比Zookeeper更適合！

還有一點這里我說一下，其實大部分情況下分布式系統(tǒng)是沒有問題的，C和A兩個指標都是同時滿足的，只是在分區(qū)問題發(fā)生的情況下，才需要我們考慮到底是選擇C還是A。

前文說到解決單點故障的問題，我們引入了集群。在分布式系統(tǒng)中我們?yōu)榱颂岣呦到y(tǒng)的可用性，也是不可避免的使用副本的機制，引入了副本則就需要同步數(shù)據(jù)到不同的副本，從而引發(fā)了副本一致性的問題。就如前面展示的“分布式架構圖”中，會員、訂單和產(chǎn)品服務都是獨立部署且分別使用不同的數(shù)據(jù)庫，每個服務內(nèi)部又是使用數(shù)據(jù)庫集群，數(shù)據(jù)在服務與服務之間、在某個服務的數(shù)據(jù)庫集群中間等等的流轉、同步，這些過程都是有網(wǎng)絡、時間消耗的，一個數(shù)據(jù)從最開始的產(chǎn)生到它應該到的地方不會瞬時完成，而CAP理論是基于瞬時，在同一時刻任意節(jié)點都保持著最新的數(shù)據(jù)副本，它是忽略網(wǎng)絡延遲、節(jié)點處理數(shù)據(jù)的速度的，這個在目前的技術下是不可能做到的，從這個角度來看，CAP理論實在是樂觀主義了。

CAP理論的缺點是什么？

CAP理論其實是有缺點的，前文也提到一些，具體的缺點如下：

理論忽略網(wǎng)絡延遲、節(jié)點處理數(shù)據(jù)的速度

CAP的理論的作者布魯爾在定義一致性時，并沒有將上述的問題考慮進去。即當事務提交之后，數(shù)據(jù)能夠瞬間復制到所有節(jié)點。但實際情況下，數(shù)據(jù)從產(chǎn)生到復制到各個服務、各個節(jié)點，總是需要花費一定時間的。如果在相同機房可能是幾毫秒，如果跨地域、跨機房，可能是幾十毫秒甚至是一百多毫秒。這也就是說，CAP理論中的C在實踐中是不可能完美實現(xiàn)的，在數(shù)據(jù)副本的同步的過程中，節(jié)點之間的數(shù)據(jù)在一個短時間內(nèi)并不一致。

理論中的一致性是強一致性

CAP理論中的一致性的概念是，在分布式系統(tǒng)中的所有數(shù)據(jù)備份，在同一時刻是否同樣的值，也就是等同于所有節(jié)點訪問同一份最新的數(shù)據(jù)副本。在某些場景下這種強一致性要求并不是那么高。在一個日志搜集系統(tǒng)，在高并發(fā)、大數(shù)據(jù)的情況下，一條日志寫入需要稍后一會才能在ELK中展示出來，這樣是沒有問題的。通過犧牲強一致性獲得可用性，在一定時間之后最終數(shù)據(jù)達成一致性即可。

理論中的指標的選擇和放棄并不是三選二的關系

CAP理論告訴我們?nèi)咧荒苋蓚€，需要放棄另外一個，這里的放棄是有一定誤導作用的，因為“放棄”讓很多人理解成什么也不做。實際上，CAP理論的“放棄”只是說在系統(tǒng)分區(qū)錯誤過程中，我們無法同時保證C和A，但并不意味著什么都不做。分區(qū)期間放棄C或者A，并不意味著永遠放棄C和A，我們可以在分區(qū)期間進行一些操作，從而讓分區(qū)故障解決后，系統(tǒng)能夠重新達到CA的狀態(tài)。最典型的就是主從數(shù)據(jù)庫中主數(shù)據(jù)掛了，后面進行修復，使得重新達到CA狀態(tài)。

CAP理論的改進版BASE理論

由于CAP理論在定義時過于的樂觀，導致他有些缺陷，于是又有大神改進了CAP理論，從而引申出理論改進版本：BASE理論。eBay的架構師Dan Pritchett根據(jù)他自身在大規(guī)模分布式系統(tǒng)的實踐經(jīng)驗，提出了BASE理論。BASE理論是對CAP理論的延伸和補充，它滿足CAP理論，通過犧牲強一致性獲得可用性，在一定的時間窗口內(nèi)，達到數(shù)據(jù)的最終一致性。

BASE理論模型包含如下三個元素：

BA：Basically Available，基本可用。
S：Soft State,軟狀態(tài)，狀態(tài)可以在一定時間內(nèi)不同步。
E：Eventually Consistent，最終一致性，在一定的時間窗口內(nèi)，最終數(shù)據(jù)達成一致即可。

Basically Available 基本可用

BASE理論中的Basically Available 基本可用，就是系統(tǒng)在出現(xiàn)問題的時候，犧牲一部分的功能，來保障核心功能正常。這其實就是一種妥協(xié)，相當于壁虎斷臂求生。就像前幾年的雙十一淘寶，訂單支付、退款直接崩掉了，后面就進行改進限流需要你多試幾次才能付款、退款，再后來雙十一那幾天是不能申請退款的，直接就把你這個功能給關閉了，相當于服務熔斷了。這就是犧牲非核心的功能，將所有的資源都用來保障核心的支付功能。

Soft State,軟狀態(tài)

允許系統(tǒng)在一定時間內(nèi)的狀態(tài)不同步，允許系統(tǒng)處于軟狀態(tài)，這個軟狀態(tài)其實就是中間狀態(tài)。比如采用分布式架構的電商系統(tǒng)，用戶下單完成并付款，是否支付成功，是支付系統(tǒng)完成的，訂單系統(tǒng)不會等支付系統(tǒng)返回是否支付成功再把結果返回給客戶的，而是先把訂單狀態(tài)設置為付款中，返回給客戶，然后支付系統(tǒng)收到異步通知確定支付成功成功，再把狀態(tài)設置為付款完成，再把付款完成信息推送給訂單系統(tǒng)。這樣，就可以提高系統(tǒng)的響應速度。即使這支付系統(tǒng)出現(xiàn)故障宕機了，系統(tǒng)重啟之后可以通過定時任務補償處理未完成的數(shù)據(jù)，然后根據(jù)數(shù)據(jù)所處的狀態(tài)進行補償處理，最終完成數(shù)據(jù)處理。付款中這個狀態(tài)，就是軟狀態(tài)即中間狀態(tài)。

Eventually Consistent，最終一致性

數(shù)據(jù)不會一直處在中間狀態(tài)，就如上面的例子所說，處于中間狀態(tài)的數(shù)據(jù)會有采用類似定時任務一樣的補償處理，將數(shù)據(jù)修復成正確的狀態(tài)，最終數(shù)據(jù)達成一致。

重說“帶來了新問題”

前文說到分布式架構解決了單體架構的一些問題，但是同時也帶來了一些新的問題，這里我們著重說一下，本來不是大問題的“數(shù)據(jù)一致性”問題。前面舉了一個電商系統(tǒng)中的經(jīng)典案例：下訂單與扣庫存。單體架構的應用我們直接用數(shù)據(jù)庫事務的ACID特性就可解決，但是采用分布式架構的系統(tǒng)就沒有那么好解決了，我們先說一下在分布式架構下的系統(tǒng)是如何完成“下訂單與扣庫存”的，這里就不畫圖了直接用偽代碼來展示：

public void buildOrder(OrderDto orderDto) {
  
  // 1.保存訂單
  orderService.saveOrder(orderDto);
  // 2.扣除產(chǎn)品庫存
  inventoryService.deductInventory(orderDto);
}

這步驟一保存訂單是在訂單系統(tǒng)中執(zhí)行，步驟二扣除產(chǎn)品庫存是在庫存系統(tǒng)執(zhí)行，這個下訂單與扣庫存兩個步驟分別涉及到了兩個系統(tǒng)，使用RPC的方式和兩個系統(tǒng)進行交互。由于這兩個步驟不是原子的，不能保持一致的話會導致很多的問題：

比如先保存訂單成功，然后扣除產(chǎn)品庫存失敗，那訂單就要回滾處理；
如果先扣除產(chǎn)品庫存成功，然后保存訂單失敗，那庫存就要回滾；
或者說先保存訂單然后扣除產(chǎn)品庫存時請求超時，其實庫存已經(jīng)扣除成功等等問題。

這些問題你不解決，就有可能導致產(chǎn)品多賣或者是產(chǎn)品出現(xiàn)少賣，不管出現(xiàn)哪個都會造成資損或者客訴，任何一種情況都不是我們想發(fā)生的。

由于庫存系統(tǒng)和訂單系統(tǒng)分別使用各自的數(shù)據(jù)庫，那原先使用數(shù)據(jù)庫事務的ACID特性保證數(shù)據(jù)的一致性就不能奏效了，分布式架構的系統(tǒng)就產(chǎn)生了數(shù)據(jù)一致性的問題，這種跨多個數(shù)據(jù)庫的事務問題，其實就是分布式事務問題。要解決分布式架構的系統(tǒng)的數(shù)據(jù)一致性問題，其實就是解決分布式事務的問題。

目前業(yè)界也出現(xiàn)了很多分布式事務的解決方案，例如兩階段提交2PC、三階段提交3PC、TCC還有基于可靠消息等方案，他們用不同的方案實現(xiàn)分布式事務，解決數(shù)據(jù)一致性的問題，這里就不再詳述。