分布式是指什么分布式怎么理解 _分布式是指什么

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先不管CAP是什么，就谈谈对于一个分布式的系统，它有哪些特征或行为。
（1）分布式系统会把服务部署在多个节点上
（2）每个节点都有可能存储数据，一份数据可能在多个节点上有副本
（3）节点之间通过网络进行数据的同步
假设有个服务，需要部署在3个节点上，每个节点都需要存储同一份数据id，id的初始值都是1 。

现在对节点1写入id=2，当网络正常的情况下，节点1会向节点2与节点3进行数据同步，此时3个节点的id值都是2 。不管访问哪个节点，读取的id都是一样的值。

再对节点1写入id=3时，由于此时发生网络闪断，节点1无法联系到节点2与节点3，那么此时访问节点1与节点2将会得到不一样的值，出现了不一致性。

CAP理论是分布式系统中的核心理论，由三个单词的首字母组成，分别是
C（Consistence）一致性，对于指定的副本数据，访问任意一个节点，都能读到相同的值。
A（Availability）可用性，访问非故障的节点，总能在合理的时间内得到合理的响应。
P（Partition Tolerance）分区容错性，发生网络分区时，整个系统依然能对外提供服务。
一致性
对节点1执行数据更新的操作后，如果不进行同步操作，这个时候再去读取节点2的数据，就会得到不一样的结果，从而产生不一致。如果任意用户能在任意时间访问不同节点，都能得到相同的数据，那么这个分布式系统就是强一致的。
CAP中的C代表的就是强一致性，并且不考虑数据同步之间的延迟。
此外，还有
弱一致性，指的是在更新某个节点的数据之后，访问其余一小部分的节点得不到最新的结果。
最终一致性，指的是某个节点的数据之后，在一段时间内访问其他节点得不到最新的结果，但在稍后的某一个时刻，能够得到最新的结果。
可用性
指的是能在合理的时间内得到合理的响应，或者说在有限的时间内得到一个可以理解的响应。对于不同的系统，有不同的“有限时间” 。“可以理解的响应”指的是要么返回执行成功，要么执行失败（但状态码是200），而不是返回404、500等。
分区容错性
网络分区指的是，由于网络是不可靠的，本来A机房与B机房可以互相访问，是一个整体。当A机房与B机房的光纤断了，A机房便不能与B机房进行通信，整体被划分成了两个区域（区域内部是可以互相通信的），于是网络也被划分成了两个区域，形成所谓的网络分区。
对于一个分布式系统，发生网络分区是必然存在的。必定不发生网络分区的系统，那就是一个单体系统，并不是分布式系统。
当然，一个分布式系统，在极端的情况下，如果要牺牲P保证AC也是可以的。
一般来说，分布式系统都会选择满足P 。
那么，剩余的CA可以同时满足吗？
先说结论，在存在网络分区的情况下（即满足P），那就不可以同时满足A与C 。
假设节点1存在于分区a中，节点2与节点3存在于分区b中。

此时修改节点1的副本数据，将id变为2

由于存在网络分区，无法将id的新值2同步到其他分区的节点下。
如果此时要满足A（可用性），且节点2与节点3只是在另外一个分区中，并没有发生节点本身的故障，由可用性的定义，三个节点都可以进行访问。
【分布式是指什么分布式怎么理解】此时用户访问节点1，得到id=2，访问节点2时，得到id=1，发生数据不一致的情况。
所以，满足A的情况下，就满足不了C（一致性）。
如果一开始要满足C呢？
为了保证访问各个节点，都能用户最新更新的值，就要禁止任何对节点2与节点3的读写操作，这就违背了A 。
所以，在满足C的情况下，就满足不了A 。
既然在发生网络分区的时候，不能同时满足A与C，那么怎么在两者之间进行权衡呢？
选择AP
在发生网络分区的情况下，选择可用性，就要放弃一致性。
Eureka就是典型的AP系统
在Eureka集群中，各个server节点没有主从之分，都是相互平等的个体。
各个server节点会互相复制数据，产生冲突时，直接用最新的数据覆盖掉旧数据即可。
每一个client只会向一个server节点注册，server会将该client的ip等信息放入到注册列表中。
之后client会向server节点定时发送心跳并同时拉取注册列表到client的本地缓存中，超过一定时间不发送，server会将该client从注册列表中剔除。
如果一个client下线，首先需要过一段时间才能在server的注册列表中体现出来，随后才能在其他的client上的本地缓存中体现出来。因此client上本地缓存中的服务注册数据并不是最新的，因此这里不能保证强一致性。
一个server节点宕机或出现网络分区联系不上其他节点，其他节点仍然能提供注册与查询服务，因此保证了可用性。该server节点没有将自己的注册列表同步到其他节点，就会使得部分client的注册信息丢失，因此这里不能保证一致性。
当上述server节点重新上线或网络稳定后，就能将当前的注册列表同步到其他节点，整体又能达到最终一致性。
Eureka作为一个专门的服务注册与发现的系统，能够容忍数据不一致的情况（例如当A调用B，B已经下线，但A查询server时，依然能够获得B的注册信息。A随后发起对B的调用，结果肯定是调用失败，这个时候A选择重试或者直接熔断即可）。即使发生不一致的情况，也基本上是少数数据的不一致，如果这个时候直接强行让注册中心不可用，显然是忍受不了的。

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