作为一名程序员，你是不是经常在很多场景，例如看博客、聊天吹水等等时候听到这样一个词"系统数据一致性"，是不是有时候感觉到了迷糊，不知道这个"系统数据一致性"到底是在说什么？其实，你可能只是不明白这个词，但是你肯定在实际工作中发现、解决过这样的问题。
单体架构下系统数据一致性问题
在传统的系统应用中，一般都是使用单体架构来构建系统的。即所有的功能模块都放在一起实现，打成一个WAR包部署在Tomcat中，数据一般存放在关系型数据库中，如MySQL数据库。
前面我说过即使这种单体架构的系统也是数据一致性的问题的，举一个电商下单的例子，用户提交完订单，系统，系统在订单表order表中写入订单金额、用户等相关数据，在订单明细order_item表中写入商品价格、购买的数量等数据，最后更新商品的库存sku信息。用户下单成功之后，系统操作了order、order_item、sku这三个数据表，对于这三个表的操作无论成功与失败，都应该是原子的，操作成功则都要成功，失败则都要一起失败。不然就会出现脏数据，数据一致性被破坏。
1、 如果操作order和order_item表成功，操作sku表失败，则会导致本应该扣减的库存没有扣减，则商品有可能出现超卖。
2、如果操作order和order_item表失败，操作sku表成功，则会导致本不应该扣减的库存扣减了，则商品有可能出现少卖。
3、如果操作order和sku表成功，order_item操作失败，则这个订单数据丢失，订单后续的操作肯定也是操作不了了。
上面只是简单的举了三种可能出现的情况，也可能会有其他的情况发生。那我们怎么避免这些情况的发生呢？其实这种问题稍微有的开发经验的同学都会想到解决方案，那就是使用数据库的事务，事务的原子性保证上述的步骤成功则一起成功，失败则一起失败。
BEGIN; INSERT INTO order; INSERT INTO order_item; UPDATE sku; COMMIT; # ROLLBACK
在单体架构的系统下解决内部模块的数据一致性的问题，用数据库的ACID特性就能保证。
单体架构的优点就是相对分布式来说开发简单，功能可以集中管理，模块之间通信没有损耗。但随着业务越来越复杂、需求越来越庞大，人们对系统响应时间、吞吐量和出现故障的时候的系统可用性的要求也越来越高！传统的单体架构系统在这种情况下暴露的缺点也越来越多，人们开始寻求转变。既然部署在一个服务器上的单体架构系统搞不定，那就多部署几台，即用多台单机节点组成集群，再用负载均衡向外提供服务。
但是这样做还是解决不了单体架构存在的一些问题：
- 只能使用同种语言开发，不能针对不同业务场景利用不同语言的优势开发对应的模块。
- 系统模块耦合性太强，系统中某一个模块出现问题，例如高并发、大数据场景或者出现bug，整个系统都会受到牵连。
- 某个模块发布，整个系统都要停机发布，系统所有模块都不能对外提供服务，这样无法快速响应市场需求。
- 集群负担大，如果想要集群，只能对整个系统进行集群，即使只有一个模块有压力。
分布式架构下系统数据一致性问题集群(Cluster)： 系统单机部署对外服务能力出现瓶颈，则将系统进行多机部署，这些系统对外提供相同的服务，每个单机系统我们称之为节点，多个节点统一起来则可以称之为集群。
天下大事分久必合、合久必分！既然单体架构解决不了问题，那我们就尝试拆分系统，让专业的人做专业的事，那如何进行拆分呢？拆分一般分为水平拆分和垂直拆分。这里说的拆分并不单指数据库拆分，而是所有模块都进行拆分，每个模块都有自己的缓存、数据库等等。
- 水平拆分指的是单一的节点无法满足性能的需求，需要进行数量上的扩展。每一个节点都具有相同的功能，每一个节点都负责一部分请求，节点们组成一个集群，对外进行提供服务。
- 垂直拆分指的是按照功能进行拆分，秉着"专业的人干专业的事"，把复杂的系统拆分成各个模块。模块之间通过RPC进行通信，可以做到高内聚、低耦合，每个模块独立部署和维护，可以快速迭代响应市场需求。
因此，分布式架构在这种背景下应运而生。
分布式(Distributed)架构：分布式系统是由集中式系统逐渐演变而来。所谓的集中式系统，就是把系统中所用的功能都集中到一起，从而向外提供服务的单体应用。
软件行业是没有银弹的，每一个被发明出来的新技术，都是一把双刃剑，都是在特定的领域解决了某些老问题，但是同时也会带来新的问题。那么微服务这种分布式架构解决了什么老问题？同时它又带来了哪些新问题呢？
解决了老问题
微服务这种分布式架构主要解决了单体架构存在的一些问题。
- 各个服务可以使用不同的语言开发，可以利用不同语言的优势开发不同模块。
- 服务之间可以做到高内聚、低耦合。每个服务可以独立维护、部署，可以快速响应市场需求。
- 可以单独对某个有高并发、大流量的服务单独进行优化，不浪费资源。
带来了新问题
- 系统的监控难度加大。
- 数据的一致性成为问题。
- 系统的复杂度提高，系统的维护、设计成本增加，调试、纠错难度加大。
新问题中的 数据一致性问题 才是本文接下来的重点。
为啥会有这个数据一致性问题呢？
单体架构按照文中的说法，是一种不太时髦的架构方式，都能轻松解决数据一致性问题，新发明的分布式架构却又成了一个棘手的问题，这个到底是技术的进步还是技术在退步呢？哈哈(我的一点点吐槽)！！接下来我来解释一下为啥分布式系统会有这样的问题。 分布式系统每个功能大都部署在不同的服务器上，部署在不同国家和地区的服务器中，部署在不同的网络中，部署在不同国家和地区的网络中。这样一个需要大量的服务器共同协作，向外提供服务的系统，面临着诸多的挑战：
- 良莠不齐的服务器和系统能力
分布式系统中的服务器，可能配置不一样，其上部署的系统可能也是由不同的程序语言、架构实现，因此处理请求的能力也就不一样。
- 不可靠的网络
如上文所说，系统中各个服务可能部署在不同国家和地区，各个服务通过网络进行通信，但是网络是不可靠的。网络经常会出现抖动、延时、分割、丢包等问题。 网络通信中最让人头痛的是因为网络抖动、延时等问题导致系统之间的通信出现超时：A服务向B服务发出请求，A服务没有在约定的时间内接受到B服务的响应，你不能确定B服务到底有没有处理完A服务的请求，这样的不确定性就需要我们进行重试处理，那么B服务就要解决请求幂等性问题。
服务器的机房发生火灾、断电等事故。 支付宝出现过服务器的电缆被挖断的问题。
- 普遍存在的单点故障
分布式系统为了保证故障发生的时候，系统仍然保证可用，每个模块都采用集群部署。单个节点的故障概率较低，但是节点数量达到一定规模时，系统中的节点出现故障的概率可能就变高了。
分布式系统就是这样一些处在不同区域、有着不同能力和拥有单一功能的服务组成，他们通力合作才能向外提供服务，那如何保证他们的状态、信息一致并且协调有序就成了一个难题。
分布式系统就是要解决解决集中式的单体架构系统的各种缺陷，实现整个系统的 高性能 、高可用、可扩展,但是要实现这三个目标并不容易，将系统进行拆分的过程中会出现上文中说到的问题，为了解决这些问题，诞生了很多关于分布式的基本理论，比如CAP、BASE等等。
分布式架构有很多相关的理论和算法，这里我只说了CAP、BASE理论，其他诸如Paxos算法、Raft算法、ZAB协议等等，这些大家自己找资料看看吧！
我们先来说说CAP理论
这个CAP理论相信很多人都听说过，下面请允许我写下教科书般的理论内容：
CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。
一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值，也就是等同于所有节点访问同一份最新的数据副本。 可用性（A）：保证每个请求不管成功或者失败都有响应，即使数据不是最新的。 分区容忍性（P）：系统中的某个节点或者网络分区出现了故障的时候，整个系统仍然能对外提供的服务。
什么情况？这个CAP理论上来就给出三个概念或者说是指标，还说分布式系统只能满足上面两个指标。大家是不是经常听到CAP理论，但是却又不是很理解为什么CAP三个指标只能满足其中的两个，那么接下来我给大家解释一下：
就如前面的“分布式架构图”展示的一样，系统一个对外的服务涉及到多个节点通讯和交互，节点所处的网络发生分区故障的问题又无法避免，所以分布式系统中分区容错性必须要考虑，那么系统自然也不可能同时满足上面说的三个指标。
分布式系统中CAP如何抉择？
在分布式系统内，各种因素导致分区是必然的会发生的，不考虑分区容忍性（P），一旦发生分区错误，整个分布式系统就完全无法使用了，这其实和最开始的单体应用一样有单点问题，这样的系统是和分布式架构理论是相违背的，同时也是不符合实际需要的。所以，对于分布式系统，我们只能能考虑当发生分区错误时，如何选择一致性（C）和可用性（A）。
根据一致性和可用性的选择不同，开源的分布式系统往往又被分为 CP 系统和 AP 系统。 当系统在发生分区故障后，客户端的任何请求都被阻塞或者超时，但是，系统的每个节点总是会返回一致的数据，则这样的系统就是 CP 系统，经典的比如 Zookeeper。 当系统发生分区故障后，客户端依然可以访问系统，但是获取的数据是不一致的，有的是新的数据，有的还是老数据，那么这样系统就是 AP 系统，经典的比如 Eureka。
前面说分布式系统不考虑分区容忍性（P）为啥分区错误发生，系统就不能用了，这里我再解释一下： 不考虑分区容忍性（P），那就是选择CA。假设发生了分区错误，系统由于可用性（A）的要求，即使系统发生分区故障也要提供服务，那系统就仍然向外提供服务，因为服务肯定的包含对数据的读取、写入、更新、删除，可是由于一致性（C）的要求，系统中所有的节点数据都要保持一致，因为分区错误发生，节点的数据同步肯定无法进行，数据副本的一致性就无法保证，那就不能像对外提供服务。那这样CA就相互矛盾，系统无法保证可用性（A）和一致性（C），系统自然是不能使用了，也就是说没有选择CA的分布式系统，而且这分区容忍性（P）必须要考虑！而且，不是一个系统选择了可用性（A）或者一致性（C），可以是其中的模块选择了可用性（A）和一致性（C）
Zookeeper常常有人用它作为dubbo的注册中心，Eureka作为Spring Cloud体系中的注册中心，其实对于注册中心角色来说，我觉得Eureka比Zookeeper更适合！
还有一点这里我说一下，其实大部分情况下分布式系统是没有问题的，C和A两个指标都是同时满足的，只是在分区问题发生的情况下，才需要我们考虑到底是选择C还是A。
前文说到解决单点故障的问题，我们引入了集群。在分布式系统中我们为了提高系统的可用性，也是不可避免的使用副本的机制，引入了副本则就需要同步数据到不同的副本，从而引发了副本一致性的问题。就如前面展示的“分布式架构图”中，会员、订单和产品服务都是独立部署且分别使用不同的数据库，每个服务内部又是使用数据库集群，数据在服务与服务之间、在某个服务的数据库集群中间等等的流转、同步，这些过程都是有网络、时间消耗的，一个数据从最开始的产生到它应该到的地方不会瞬时完成，而CAP理论是基于瞬时，在同一时刻任意节点都保持着最新的数据副本，它是忽略网络延迟、节点处理数据的速度的，这个在目前的技术下是不可能做到的，从这个角度来看，CAP理论实在是乐观主义了。
CAP理论的缺点是什么？
CAP理论其实是有缺点的，前文也提到一些，具体的缺点如下：
- 理论忽略网络延迟、节点处理数据的速度
CAP的理论的作者布鲁尔在定义一致性时，并没有将上述的问题考虑进去。即当事务提交之后，数据能够瞬间复制到所有节点。但实际情况下，数据从产生到复制到各个服务、各个节点，总是需要花费一定时间的。如果在相同机房可能是几毫秒，如果跨地域、跨机房，可能是几十毫秒甚至是一百多毫秒。这也就是说，CAP理论中的C在实践中是不可能完美实现的，在数据副本的同步的过程中，节点之间的数据在一个短时间内并不一致。
- 理论中的一致性是强一致性
CAP理论中的一致性的概念是，在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值，也就是等同于所有节点访问同一份最新的数据副本。在某些场景下这种强一致性要求并不是那么高。在一个日志搜集系统，在高并发、大数据的情况下，一条日志写入需要稍后一会才能在ELK中展示出来，这样是没有问题的。通过牺牲强一致性获得可用性，在一定时间之后最终数据达成一致性即可。
- 理论中的指标的选择和放弃并不是三选二的关系
CAP理论告诉我们三者只能取两个，需要放弃另外一个，这里的放弃是有一定误导作用的，因为“放弃”让很多人理解成什么也不做。实际上，CAP理论的“放弃”只是说在系统分区错误过程中，我们无法同时保证C和A，但并不意味着什么都不做。分区期间放弃C或者A，并不意味着永远放弃C和A，我们可以在分区期间进行一些操作，从而让分区故障解决后，系统能够重新达到CA的状态。最典型的就是主从数据库中主数据挂了，后面进行修复，使得重新达到CA状态。
CAP理论的改进版BASE理论
由于CAP理论在定义时过于的乐观，导致他有些缺陷，于是又有大神改进了CAP理论，从而引申出理论改进版本：BASE理论。eBay的架构师Dan Pritchett根据他自身在大规模分布式系统的实践经验，提出了BASE理论。BASE理论是对CAP理论的延伸和补充，它满足CAP理论，通过牺牲强一致性获得可用性，在一定的时间窗口内，达到数据的最终一致性。
BASE理论模型包含如下三个元素：
- BA：Basically Available，基本可用。
- S：Soft State,软状态，状态可以在一定时间内不同步。
- E：Eventually Consistent，最终一致性，在一定的时间窗口内，最终数据达成一致即可。
Basically Available 基本可用
BASE理论中的Basically Available 基本可用，就是系统在出现问题的时候，牺牲一部分的功能，来保障核心功能正常。这其实就是一种妥协，相当于壁虎断臂求生。 就像前几年的双十一淘宝，订单支付、退款直接崩掉了，后面就进行改进限流需要你多试几次才能付款、退款，再后来双十一那几天是不能申请退款的，直接就把你这个功能给关闭了，相当于服务熔断了。这就是牺牲非核心的功能，将所有的资源都用来保障核心的支付功能。
Soft State,软状态
允许系统在一定时间内的状态不同步，允许系统处于软状态，这个软状态其实就是中间状态。比如采用分布式架构的电商系统，用户下单完成并付款，是否支付成功，是支付系统完成的，订单系统不会等支付系统返回是否支付成功再把结果返回给客户的，而是先把订单状态设置为付款中，返回给客户，然后支付系统收到异步通知确定支付成功成功，再把状态设置为付款完成，再把付款完成信息推送给订单系统。这样，就可以提高系统的响应速度。即使这支付系统出现故障宕机了，系统重启之后可以通过定时任务补偿处理未完成的数据，然后根据数据所处的状态进行补偿处理，最终完成数据处理。付款中这个状态，就是软状态即中间状态。
Eventually Consistent，最终一致性
数据不会一直处在中间状态，就如上面的例子所说，处于中间状态的数据会有采用类似定时任务一样的补偿处理，将数据修复成正确的状态，最终数据达成一致。
重说“带来了新问题”
前文说到分布式架构解决了单体架构的一些问题，但是同时也带来了一些新的问题，这里我们着重说一下，本来不是大问题的“数据一致性”问题。前面举了一个电商系统中的经典案例：下订单与扣库存。单体架构的应用我们直接用数据库事务的ACID特性就可解决，但是采用分布式架构的系统就没有那么好解决了，我们先说一下在分布式架构下的系统是如何完成“下订单与扣库存”的，这里就不画图了直接用伪代码来展示：
public void buildOrder(OrderDto orderDto) {
// 1.保存订单
orderService.saveOrder(orderDto);
// 2.扣除产品库存
inventoryService.deductInventory(orderDto);
}
这步骤一保存订单是在订单系统中执行，步骤二扣除产品库存是在库存系统执行，这个下订单与扣库存两个步骤分别涉及到了两个系统，使用RPC的方式和两个系统进行交互。由于这两个步骤不是原子的，不能保持一致的话会导致很多的问题：
- 比如先保存订单成功，然后扣除产品库存失败，那订单就要回滚处理；
- 如果先扣除产品库存成功，然后保存订单失败，那库存就要回滚；
- 或者说先保存订单然后扣除产品库存时请求超时，其实库存已经扣除成功等等问题。
这些问题你不解决，就有可能导致产品多卖或者是产品出现少卖，不管出现哪个都会造成资损或者客诉，任何一种情况都不是我们想发生的。
由于库存系统和订单系统分别使用各自的数据库，那原先使用数据库事务的ACID特性保证数据的一致性就不能奏效了，分布式架构的系统就产生了数据一致性的问题，这种跨多个数据库的事务问题，其实就是分布式事务问题。要解决分布式架构的系统的数据一致性问题，其实就是解决分布式事务的问题。
目前业界也出现了很多分布式事务的解决方案，例如两阶段提交2PC、三阶段提交3PC、TCC还有基于可靠消息等方案，他们用不同的方案实现分布式事务，解决数据一致性的问题，这里就不再详述。
基于可靠消息解决分布式事务，解决数据一致性的问题，其中一种方案叫做本地消息表，这种方案名称大家可能不知道，但是你很有可能这样做过，这个后面的文章再细说。