Find N3入網(wǎng)：最高支持16+1TB
OPPO將于近期登場的Find N3折疊屏目前已經(jīng)正式入網(wǎng)，型號為PHN110。本次Find N3在外觀方面相比前兩代有很大的變化，不再是小號的橫向折疊屏，而是跟別的廠商一樣采用了較為常見的
對于剛剛接觸分布式系統(tǒng)的小伙伴們來說，一提起分布式系統(tǒng)，就感覺高大上，深不可測。而且看了很多書和視頻還是一臉懵逼。這篇文章主要使用大白話的方式，帶你理解一下分布式系統(tǒng)中的CAP理論。保證你能聽懂。
1998年，加州大學(xué)的計算機科學(xué)家 Eric Brewer 提出，分布式系統(tǒng)有三個指標。
它們的第一個字母分別是 C、A、P。
Eric Brewer 說，這三個指標不可能同時做到。這個結(jié)論就叫做 CAP 定理。
先看 Partition tolerance，中文叫做"分區(qū)容錯"。
大多數(shù)分布式系統(tǒng)都分布在多個子網(wǎng)絡(luò)。每個子網(wǎng)絡(luò)就叫做一個區(qū)（partition）。分區(qū)容錯的意思是，區(qū)間通信可能失敗。比如，一臺服務(wù)器放在中國，另一臺服務(wù)器放在美國，這就是兩個區(qū)，它們之間可能無法通信。
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上圖中，G1 和 G2 是兩臺跨區(qū)的服務(wù)器。G1 向 G2 發(fā)送一條消息，G2 可能無法收到。系統(tǒng)設(shè)計的時候，必須考慮到這種情況。
一般來說，分區(qū)容錯無法避免，因此可以認為 CAP 的 P 總是成立。CAP 定理告訴我們，剩下的 C 和 A 無法同時做到。
Consistency 中文叫做"一致性"。意思是，寫操作之后的讀操作，必須返回該值。舉例來說，某條記錄是 v0，用戶向 G1 發(fā)起一個寫操作，將其改為 v1。
接下來，用戶的讀操作就會得到 v1。這就叫一致性。
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問題是，用戶有可能向 G2 發(fā)起讀操作，由于 G2 的值沒有發(fā)生變化，因此返回的是 v0。G1 和 G2 讀操作的結(jié)果不一致，這就不滿足一致性了。
為了讓 G2 也能變?yōu)?v1，就要在 G1 寫操作的時候，讓 G1 向 G2 發(fā)送一條消息，要求 G2 也改成 v1。
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這樣的話，用戶向 G2 發(fā)起讀操作，也能得到 v1。
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Availability 中文叫做"可用性"，意思是只要收到用戶的請求，服務(wù)器就必須給出回應(yīng)。
用戶可以選擇向 G1 或 G2 發(fā)起讀操作。不管是哪臺服務(wù)器，只要收到請求，就必須告訴用戶，到底是 v0 還是 v1，否則就不滿足可用性。
一致性和可用性，為什么不可能同時成立？答案很簡單，因為可能通信失敗（即出現(xiàn)分區(qū)容錯）。
如果保證 G2 的一致性，那么 G1 必須在寫操作時，鎖定 G2 的讀操作和寫操作。只有數(shù)據(jù)同步后，才能重新開放讀寫。鎖定期間，G2 不能讀寫，沒有可用性不。
如果保證 G2 的可用性，那么勢必不能鎖定 G2，所以一致性不成立。
綜上所述，G2 無法同時做到一致性和可用性。系統(tǒng)設(shè)計時只能選擇一個目標。如果追求一致性，那么無法保證所有節(jié)點的可用性；如果追求所有節(jié)點的可用性，那就沒法做到一致性。
在什么場合，可用性高于一致性？
舉例來說，發(fā)布一張網(wǎng)頁到 CDN，多個服務(wù)器有這張網(wǎng)頁的副本。后來發(fā)現(xiàn)一個錯誤，需要更新網(wǎng)頁，這時只能每個服務(wù)器都更新一遍。
一般來說，網(wǎng)頁的更新不是特別強調(diào)一致性。短時期內(nèi)，一些用戶拿到老版本，另一些用戶拿到新版本，問題不會特別大。當然，所有人最終都會看到新版本。所以，這個場合就是可用性高于一致性。
系統(tǒng)總是會有錯誤，那我們就來看看可能會出現(xiàn)什么錯誤。
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N1節(jié)點更新了V0到V1，想在也想把這個消息通過M操作告訴N1節(jié)點，卻發(fā)生了網(wǎng)絡(luò)故障。這時候小明和小華都要同時訪問這個數(shù)據(jù)，怎么辦呢？現(xiàn)在我們依然想要我們的系統(tǒng)具有CAP三個特性，我們分析一下會發(fā)生什么。
（1）系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)生了故障，但是系統(tǒng)依然可以訪問，因此具有容錯性。
（2）小明在訪問節(jié)點N1的時候更改了V0到V1，想要小華訪問節(jié)點N2的V數(shù)據(jù)庫的時候是V1，因此需要等網(wǎng)絡(luò)故障恢復(fù)，將N2節(jié)點的數(shù)據(jù)庫進行更新才可以。
（3）在網(wǎng)絡(luò)故障恢復(fù)的這段時間內(nèi)，想要系統(tǒng)滿足可用性，是不可能的。因為可用性要求隨時隨地訪問系統(tǒng)都是正確有效的。這就出現(xiàn)了矛盾。
正是這個矛盾所以CAP三個特性肯定不能同時滿足。既然不能滿足，那我們就進行取舍。
有兩種選擇：
（1）犧牲數(shù)據(jù)一致性，也就是小明看到的衣服數(shù)量是10，買了一件應(yīng)該是9了。但是小華看到的依然是10。
（2）犧牲可用性，也就是小明看到的衣服數(shù)量是10，買了一件應(yīng)該是9了。但是小華想要獲取的最新的數(shù)據(jù)的話，那就一直等待阻塞，一直到網(wǎng)絡(luò)故障恢復(fù)。
現(xiàn)在你可以看到了CAP三個特性肯定是不能同時滿足的，但是可以滿足其中兩個。
我們分析一下既然可以滿足兩個，那么舍棄哪一個比較好呢？
（1）滿足CA舍棄P，也就是滿足一致性和可用性，舍棄容錯性。但是這也就意味著你的系統(tǒng)不是分布式的了，因為涉及分布式的想法就是把功能分開，部署到不同的機器上。
（2）滿足CP舍棄A，也就是滿足一致性和容錯性，舍棄可用性。如果你的系統(tǒng)允許有段時間的訪問失效等問題，這個是可以滿足的。就好比多個人并發(fā)買票，后臺網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障，你買的時候系統(tǒng)就崩潰了。
（3）滿足AP舍棄C，也就是滿足可用性和容錯性，舍棄一致性。這也就是意味著你的系統(tǒng)在并發(fā)訪問的時候可能會出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的情況。
實時證明，大多數(shù)都是犧牲了一致性。像12306還有淘寶網(wǎng)，就好比是你買火車票，本來你看到的是還有一張票，其實在這個時刻已經(jīng)被買走了，你填好了信息準備買的時候發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)提示你沒票了。這就是犧牲了一致性。
但是不是說犧牲一致性一定是最好的。就好比mysql中的事務(wù)機制，張三給李四轉(zhuǎn)了100塊錢，這時候必須保證張三的賬戶上少了100，李四的賬戶多了100。因此需要數(shù)據(jù)的一致性，而且什么時候轉(zhuǎn)錢都可以，也需要可用性。但是可以轉(zhuǎn)錢失敗是可以允許的。
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