| 🚀 分布式事务 🚀 |
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🍔 目录
- 🌱 一.分布式事务场景
- 🌱 二.分布式事务之CAP理论 - 强一致性
- 🌱 三.分布式事务之BASE理论 - 最终一致性
- 🌱 四.总结
- 💬 五.共勉
🌱 一.分布式事务场景
分布式事务是指涉及多个独立的系统或服务的操作，这些操作需要保持一致性和原子性。
分布式事务通常有以下几种场景：
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跨服务的数据操作：在一个分布式系统中，不同服务可能会涉及到同一份数据，这时需要保证数据操作的一致性和原子性。
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跨数据库的数据操作：在一个系统中，数据可能存储在不同的数据库中，这些数据库之间需要协调操作来保持一致性。
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跨进程的数据操作：如果多个进程需要对某个数据进行修改，则需要协调多个进程的操作来保证数据操作的一致性。
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跨节点的数据操作：在一个分布式系统中，可能会有多个节点对同一个数据进行操作，这些节点之间需要协调操作来保证数据的一致性和原子性。
总之，当一个分布式系统中存在多个独立的节点或服务，这些节点或服务需要协同完成一个事务时，就需要使用分布式事务来保证数据的一致性和原子性。
🌱 二.分布式事务之CAP理论 - 强一致性
CAP 定理，又被叫作布鲁尔定理。CAP理论，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)，不能同时成立。
什么是网络分区？
分布式系统中，多个节点之前的网络本来是连通的，但是因为某些故障（比如部分节点网络出了问题）某些节点之间不连通了，整个网络就分成了几块区域，这就叫网络分区。
CAP 理论中分区容错性 P 是一定要满足的，在此基础上，只能满足可用性 A 或者一致性 C:
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怎么满足CP？
对一致性要求高的场景。例如Zookeeper，任何时刻对 ZooKeeper 的读请求都能得到一致性的结果，但是， ZooKeeper 不保证每次请求的可用性。
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怎么满足AP？
对可用性要求较高的场景。例如Eureka，Eureka 在设计的时候就是优先保证可用性。在 Eureka 中每个节点都是一样的、平等的。保证即使大部分节点挂掉也不会影响正常提供服务，只要有一个节点是可用的就可以了。
🌱 三.分布式事务之BASE理论 - 最终一致性
BASE 理论是指基本可用（Basically Available）、软状态（ Soft State）、最终一致性（ Eventual Consistency）。BASE 理论本质上是对 CAP 的延伸和补充，BASE理论是对CAP理论中 AP 方案的一个补充，保证最终一致性。
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基本可用表示分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性。但是，这绝不等价于系统不可用。
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S表示柔性状态，也就是允许短时间内不同步。
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E表示最终一致性，数据最终是一致的，但是实时是不一致的。
🌱 四.总结
本篇文章主要讲解了分布式事务之CAP理论和BASE理论的基本概念以及原理，后续为大家讲解分布式事务解决方案，大家敬请期待呦！！
💬 五.共勉
| 最后，我想和大家分享一句一直激励我的座右铭，希望可以与大家共勉！ |
