CAP和BASE和Raft算法

两个分布式的概念和一个分布式的算法，这都是很关键很有用的呢！

CAP

CAP的三个字母分别代表
Consistency（一致性）：同时访问一个最新的副本数据
Availability（可用性）：非故障节点在合理时间返回合理相应
Partition Tolerance（分区容错性）：分布式网络的一部分出现问题，依旧能够对外提供服务

现在定义只能支持CP或者AP架构，CA架构不能支持。
CP可能在银行比较吃香

为什么CA不能支持，you say why？当节点出现故障，理论上要终止读写功能，因为要保证一致性，这个时候可用性A就不能保证了。

Base理论核心思想

是CAP理论的衍生
BASE的四个核心词
Basically Available（基本可用）
Soft-state（软状态）
Eventually Consistent（最终一致性）

因为强一致性C无法做到，那就采用适当的方法做到最终一致性。简单来说，当系统中有一部分数据不一致的情况下，仍需要保证系统主题的主要可用

基本可用什么意思
1. 响应时间可以变慢，但是不能太慢
2. 核心功能不能丧失

软状态：
1. 短时间的数据不一致性问题不大
最终一致性
1. 经过系统同步，最终的数据能达到一个一致的状态。

Raft算法

角色：

1. follower
2. candidate
3. leader

行为
RequestVode
AppendEntriess

首先平常的时候只有leader和follower存在。leader定期向follower发送心跳，如果有数据需要写入整个系统内部。也是先写入leader再由leader写入follower，再由leader提交，再由follower提交的。这中间的行为也叫作appendEntires
但是一旦leader挂掉了，没有发送心跳。那么leader在一个时间段内没有收到来自leader的心跳，就自主变成candidate候选人，向其他节点发送求票请求。一旦申请成功后，他就变成leader，而且会更新版本号。