分布式事务　CAP定理，BASE理论与数据库事物的ACID强一致性模型

先看看mysql中的事务四大特性：也就是ACID

A:原子性(Atomicity)

一个事务(transaction)中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。

就像你买东西要么交钱收货一起都执行，要么要是发不出货，就退钱。

C:一致性(Consistency)

事务的一致性指的是在一个事务执行之前和执行之后数据库都必须处于一致性状态。如果事务成功地完成，那么系统中所有变化将正确地应用，系统处于有效状态。如果在事务中出现错误，那么系统中的所有变化将自动地回滚，系统返回到原始状态。

I:隔离性(Isolation)

指的是在并发环境中，当不同的事务同时操纵相同的数据时，每个事务都有各自的完整数据空间。由并发事务所做的修改必须与任何其他并发事务所做的修改隔离。事务查看数据更新时，数据所处的状态要么是另一事务修改它之前的状态，要么是另一事务修改它之后的状态，事务不会查看到中间状态的数据。

打个比方，你买东西这个事情，是不影响其他人的。

D:持久性(Durability)

指的是只要事务成功结束，它对数据库所做的更新就必须永久保存下来。即使发生系统崩溃，重新启动数据库系统后，数据库还能恢复到事务成功结束时的状态。

打个比方，你买东西的时候需要记录在账本上，即使老板忘记了那也有据可查。

数据库事物的特性需要满足强一致性的特点，这和分布式事务是不同的，分布式事务就是指事务的参与者、支持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系统的不同节点之上。简单的说，就是一次大的操作由不同的小操作组成，这些小的操作分布在不同的服务器上，且属于不同的应用，分布式事务需要保证这些小操作要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布式事务就是为了保证不同数据库的数据一致性。

分布式事务的定理也就是CAP:

C (一致性):对某个指定的客户端来说，读操作能返回最新的写操作。对于数据分布在不同节点上的数据上来说，如果在某个节点更新了数据，那么在其他节点如果都能读取到这个最新的数据，那么就称为强一致，如果有某个节点没有读取到，那就是分布式不一致。
A (可用性)：非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应(不是错误和超时的响应)。可用性的两个关键一个是合理的时间，一个是合理的响应。合理的时间指的是请求不能无限被阻塞，应该在合理的时间给出返回。合理的响应指的是系统应该明确返回结果并且结果是正确的，这里的正确指的是比如应该返回50，而不是返回40。
P (分区容错性):当出现网络分区后，系统能够继续工作。打个比方，这里个集群有多台机器，有台机器网络出现了问题，但是这个集群仍然可以正常工作。

在设计分布式系统的时候三个特性只能满足两个特性，因此需要对舍弃哪个特性作出选择，根据不同的场景需求作出判断．

CA without P：如果不要求P（不允许分区），则C（强一致性）和A（可用性）是可以保证的。但放弃P的同时也就意味着放弃了系统的扩展性，也就是分布式节点受限，没办法部署子节点，这是违背分布式系统设计的初衷的。

CP without A：如果不要求A（可用），相当于每个请求都需要在服务器之间保持强一致，而P（分区）会导致同步时间无限延长(也就是等待数据同步完才能正常访问服务)，一旦发生网络故障或者消息丢失等情况，就要牺牲用户的体验，等待所有数据全部一致了之后再让用户访问系统。设计成CP的系统其实不少，最典型的就是分布式数据库，如Redis、HBase等。对于这些分布式数据库来说，数据的一致性是最基本的要求，因为如果连这个标准都达不到，那么直接采用关系型数据库就好，没必要再浪费资源来部署分布式数据库。

AP wihtout C：要高可用并允许分区，则需放弃一致性。一旦分区发生，节点之间可能会失去联系，为了高可用，每个节点只能用本地数据提供服务，而这样会导致全局数据的不一致性。典型的应用就如某米的抢购手机场景，可能前几秒你浏览商品的时候页面提示是有库存的，当你选择完商品准备下单的时候，系统提示你下单失败，商品已售完。这其实就是先在 A（可用性）方面保证系统可以正常的服务，然后在数据的一致性方面做了些牺牲，虽然多少会影响一些用户体验，但也不至于造成用户购物流程的严重阻塞。
由于分区是不可避免的，因此一般在CP和AP中进行选择，互联网，电商等架构以CP为主，面对高负载高并发，可用性更为重要，而有时候只要满足最终一致性即可．而对于一些实时交易系统来说，一致性是必须满足的，因此牺牲部分可用性也是可以的，哪怕是服务器宕机也不能出现交易金额的不一致．