ACID
RDBMS關係型數據庫遵循ACID原則：
A（Atomicity）原子性：事物內的操作要麼完成，要麼失敗
C（Consistency）一致性：數據從一個一致性（正確的）狀態遷移到另一個一致性（正確的）狀態
I（Isolation）隔離性：併發事物之間互不影響
D（Durability）持久性：事物提交之後，它所做的修改將會永久保存在數據庫
原子性和一致性的區別？
首先原子性並不能保證一致性。而其他三個屬性都是爲了保證一致性而發生的。
一致性是從一個正確的狀態到另一個正確的狀態；這個是從業務邏輯出發，希望最終結果是正確的。不是語法上的而是語義上的正取。
例如轉賬：A給B轉錢，A的錢少了，而B的錢沒有增加，這個時候是否不一致呢？
原子性是在同一個事物中保證要麼失敗或者成功，舉例
當前事物1：A在存錢，+100；在這進行的同時，來了一個事物2 此時事物2：A在存在，+100； 我們期望的結果是A最終存錢+200；可是事物2卻覆蓋了事物1的結果，導致最終只存錢+100；
但是兩個事物都是成功的，所以原子性不能保證一致性；
爲了保證併發事物下的一致性，所以有了隔離性：就是每個事物感受不到併發事物的存在，但需要保證每個事物看到的數據是一致的。實現隔離性，就是鎖；
所以AID的存在和發生是爲了保證最終的C，這個纔是目的。
CAP
分佈式系統CAP理論，最多隻能滿足其兩點：
C（Consistency）強一致性：所有節點返回的數據都是一樣的
如：從庫和主庫返回的數據都必須一致，就需要主庫和從庫同時更新數據，這樣子會犧牲可用性。
A（Availability）可用性：每一個非故障節點，都能夠對每一個請求做出相應
如：主庫故障了，不能對外提供服務，而從庫依然可以提供服務。
P（Partition tolerance）分區容錯性：當系統中有節點因網絡原因無法通行時，系統依然能正常運行
如：分佈式有多個節點組成，其節點通過網絡通信，而網絡通信總是不可靠的。類似的主庫和從庫之間無法進行網絡通信時，不能影響系統的正常運轉
可用性和容錯性的區別？
可用性是針對節點出現故障，系統可用；而分區容錯性，是網絡出現問題，系統可以用；一個是故障，一個是網絡問題
爲什麼說CAP只能滿足其二點，不能同時滿足？
在分佈式系統中，網絡異常是避免不了的，除非節點間網絡不發生故障，這是不可能的，除非是單機系統，所以只要是分佈式系統肯定首先需要滿足P分區容錯性。在滿足P的情況下只能在C和A之間進行取捨。
AP保證分區容錯性和可用性：
爲了保證A可用性，就一定不會有C一致性。
場景：當網絡出現延遲，主mysql沒有及時同步到從mysql，但是主從mysql依然能對外提供服務。犧牲了C一致性
CP保證分區容錯性和一致性：
爲了保證數據的一致性，就一定會犧牲A可用性。
場景：當網絡出現延遲，主mysql沒有及時同步到從mysql，爲了保證數據的一致性就一定會等待同步完成纔會返回，這個時候進行訪問就一定會進行等待，就犧牲了A可用性
所以在開發分佈式系統時，需要根據業務進行選擇。