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NET Core微服务之路：再谈分布式系统中一致性问题分析

一致性：很多时候表现在IT系统中 ， 通常在分布式系统中 ， 必须（或最终）为多个节点的数据保持一致 。 世间万物 ， 也有存在相同的特征或相似 ， 比如儿时的双胞胎 ， 一批工厂流水线的产品 ， 当然 ， 我们不去讨论非IT以外的知识点 。
注：我们一定要明白一个词叫“信息不对称” ， 不论是人、事、物 ， 信息不对称是永远都存在的 ， 要知道 ， 在IT系统中 ， 能引起信息不对称的因素有很多 ， 比如网络上 ， 有丢包、有延迟 。 硬件上 ， 有不同性能的计算能力和处理能力 。
在传统的IT时代 ， 一致性通常是指强一致性 ， 比如一个单体的WEB程序中 ， 从数据库到缓存 ， 再到呈现出来的界面 ， 数据均是相同的；
而在现在的互联网时代 ， 特别是分布式架构下 ， 一致性的含义远远超出她原有的含义 ， 由于互联网的特点 ， 信息量巨大 ， 每个人（或者不同的每个业务）获取到的信息不对称 ， 最终都会造成不一致 。
换句话说 ， 传统的单体应用无法满足巨大的信息量 ， 而转向为多节点、多服务的分布式架构模型（正如CPU ， 从单核变为多核来支撑更多的计算能力） ， 多个服务多节点必然会产生数据不一致的问题 ， 正如虽然人多力量大 ， 可如果每个人都往不同方向使劲 ， 这个力量就是分散的 ， 不一致的 ， 没有任何作用的 ， 所以 ， 我们需要管理 ， 需要告诉每个人使劲的方向 ， 告诉每个人的排列顺序等等一系列有效的分配和管理 ， 于是乎 ， 我们将这个话题转化为互联网思维就是“拆”（非拆迁办） 。
我们很多时候都在讨论这个程序如何拆分 ， 比如拆成业务层、数据层、提供层、UI层、缓存层等等 ， 而每一层的部署大部分情况下都不会存在于一个相同的宿主中（否则怎么还叫拆） ， 这样称为水平拆分（或横向拆分） ， 将这些不同的层部署成多个节点 ， 多个节点如果具有相同的一致性功能 ， 那么再组成一个服务域 ， 这样 ， 把这个服务域作为一个处理中心 ， 在处理能力和计算能力上 ， 远远会超过单体程序的整体性能 。
这样的优势显而易见 ， 但是 ， 最大的问题（不能说是缺点）是 ， 由于拆分后的系统或者服务化的系统 ， 存在多个元功能模块 ， 或者一个服务域中的多个节点 ， 如何去保证它们数据的一致呢？
NET Core微服务之路：再谈分布式系统中一致性问题分析文章插图
提出问题直接用A,B,C等等常规化表述形式去描述不一致问题 ， 网上文章很多 ， 我们尝试换一种方式 ， 以实际的、你我都会接触到的现实场景 ， 来理解不同情况下所产生的不一致问题 。
Q1.生活案例：意愿
假如 ， 别假如了 ， 就拿笔者来说吧 。 当初跟妻子去买婚戒的时候 ， 只想买个一般的对戒便可 ， 因为日后的日子里用钱的地方太多（相信任何一个已婚男士都有这种体会） ， 可妻子喜欢那种布灵布灵的 ， 要知道 ， 这种布灵布灵的 ， 可比一般的要贵出许多许多 ， 那么 ， 这个不一致就开始形成了 ， 你的意愿和她的意愿并没保持一致 ， 日后生活问题会越来越大 。 当然 ， 这只是一个几年前的例子 ， 显然我妻子已经接受了我当初的观点 。
Q2.银行案例：转账
转账是不一致案例中最经典的例子 。 这么来说 ， 假如你想通过某个平台 ， 比如支付宝、微信、银行进行转账 ， 这个平台的流程是这样的：首先减去你账户上的余额 ， 然后加到你指定账户上去 。 如果平台减去你的账户余额成功了 ， 而增加其他账户的的余额失败了 ， 那么你将损失这笔钱；如果减去你的账户余额失败 ， 而增加其他账户的余额成功 ， 那么银行将损失这笔钱；这种资金上的不一致是绝不允许存在 ， 否则这个平台将面临破产和倒闭 。
Q3.常见案例：下单和扣库存
不管是电商还是企业仓库 ， 都会存在一个经典案例 。 比如 ， 你在某个界面上进行了下单 ， 比如她显示的库存是100件 ， 而你订购了1件 ， 并支付了应该的费用 ， 可是 ， 这个库存数量并未任何变化 ， 那么 ， 如果有101个人前来购买 ， 那么会出现超卖的情况 ， 也就是这多出来的1个人将买不到这件商品 ， 这就是下单和库存不一致所导致的 。 反之 ， 永远下单不成功 ， 而库存却在减少 ， 这对企业来说都是增加运营成本的 。


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