總結自：

先說定義吧

一致性（Consistency）：對於某次讀取返回的內容是該資訊的最新版本。

可用性（Availability）：一個正常工作的節點，對於client的請求會在合理的時間內返回一個合理的響應，這個響應不應該是錯誤也不應該是請求超時。

分割槽容忍性（Partition Tolerance）：當網路分割槽發生時，系統仍然工作正常。

說說一些注意事項以及認識

1.一致性

不一致並不是像行動通訊裡面的錯誤一樣，由於干擾的存在產生傳輸的資料都解碼出來錯誤了。

比如本來拷貝一個變數x，值為1，從node1拷貝到node2，發生錯誤變成了值為2。

（1）不一致主要是因為需要維護變數x的多個副本，在有些節點或者網路故障的時候，一些對於x變數的修改操作沒有在某些節點裡面進行，

導致了不同節點之內表示的同一個變數的值不一致。

（2）少數派在crash之後或者在被partition之後，recovery出來執行一些已經執行、沒有執行反正不一樣的動作。

2.可用性

可用性的概念就是上面提到的概念。值得注意的是，在分析系統的時候我們也經常會將具備可用性的概率也稱作可用性。

比如，如果對於單機系統，如果宕機的概率是p，那麼就有1-p的概率是具備可用性的，習慣上我們也說可用性是1-p

3.分割槽容忍性

要弄清分割槽容忍性，首先就要清楚什麼是network partition

network partition就是說，由於網路裝置的故障導致原來的網路分裂為2個，分裂出來的2個網路現在是不能互通的了。

而分割槽容忍性就是說，當network partition發生的時候，系統也能工作正常。

系統也能正常工作的意思是說，系統並沒有隨著network partition也表現出分裂為兩部分的現象，

系統對外仍然表現為彷彿只存在一個統一的整體，並對外提供服務。

4.可用性和分割槽容忍性的區別

其實在上面的3中，關於分割槽容忍性的概念還有一個比較模糊的地方，就是什麼是系統工作正常。

其實這個系統正常工作就是能不能正常對外提供服務，換句話說就是client來了一個請求，會是一個怎樣的結果。

從這個角度來說可用性和分割槽容忍性的確有很大的相似程度。

我們不妨將整個系統劃分為以下幾個部分：client、distributed system（node + network）

而我們又可以將distributed system劃分為：network和node部分，其中network是node之間通訊的網路，而node是對client提供服務的邏輯實體。

我現在的認識是，凡是node對於提供服務的影響就是可用性，凡是network對於提供服務的影響就是分割槽容忍性。

將這個概念帶入到網路程式設計（七）：CAP原理推導和應用裡面提供的幾個模型中去分析，感覺還是比較清晰地。

特別要注意的是，其實可用性說穿了就是一個請求是否能夠順利達到目的，但是在分析的時候應該對於讀請求和寫請求分別對待。

因為正如網路程式設計（七）：CAP原理推導和應用裡面所列舉的，同一個架構下讀請求和寫請求的可用性改變甚至是相反的。

5.幾種網路架構

（1）單機系統

（2）Sharding

（3）多副本讀寫

（4）Clustering--多副本同步

（5）Clustering--多副本非同步