在分布式系统领域，有一个理论，对于分布式系统的设计影响非常大，那就是 CAP 理论，即对于一个分布式系统而言，它是无法同时满足 Consistency(强一致性)、Availability(可用性) 和 Partition tolerance(分区容忍性) 这三个条件的，最多只能满足其中两个。但在实际中，由于网络环境是不可信的，所以分区容忍性几乎是必不可选的，设计者基本就是在一致性和可用性之间做选择，当然大部分情况下，大家都会选择牺牲一部分的一致性来保证可用性（可用性较差的系统非常影响用户体验的，但是对另一些场景，比如支付场景，强一致性是必须要满足）。但是分布式系统又无法彻底放弃一致性（Consistency），如果真的放弃一致性，那么就说明这个系统中的数据根本不可信，数据也就没有意义，那么这个系统也就没有任何价值可言。
CAP 理论三个特性的详细含义如下：
分区容忍性
很多人可能对分区容忍性不太理解，知乎有一个回答对这个解释的比较清楚（），这里引用一下：
CAP 如何选择
CAP 理论一个经典原理如下所示：
CAP 理论原理
CAP 定理表明，在存在网络分区的情况下，一致性和可用性必须二选一。而在没有发生网络故障时，即分布式系统正常运行时，一致性和可用性是可以同时被满足的。但是，对于大多数互联网应用来说，因为规模比较大，部署节点分散，网络故障是常态，可用性是必须要保证的，所以只有舍弃一致性来保证服务的 AP。但是对于一些金融相关行业，它有很多场景需要确保一致性，这种情况通常会权衡 CA 和 CP 模型，CA 模型网络故障时完全不可用，CP 模型具备部分可用性。
在一个分布式系统中，对于这三个特性，我们只能三选二，无法同时满足这三个特性，三选二的组合以及这样系统的特点总结如下（来自）：
对于分布式系统分区容忍性是天然具备的要求，否则一旦出现网络分区，系统就拒绝所有写入只允许可读，这对大部分的场景是不可接收的，因此，在设计分布式系统时，更多的情况下是选举 CP 还是 AP，要么选择强一致性弱可用性，要么选择高可用性容忍弱一致性。
一致性模型
关于分布式系统的一致性模型有以下几种：
强一致性
当更新操作完成之后，任何多个后续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值，直到这个数据被其他数据更新为止。
但是这种实现对性能影响较大，因为这意味着，只要上次的操作没有处理完，就不能让用户读取数据。
弱一致性
系统并不保证进程或者线程的访问都会返回最新更新过的值。系统在数据写入成功之后，不承诺立即可以读到最新写入的值，也不会具体的承诺多久之后可以读到。但会尽可能保证在某个时间级别（比如秒级别）之后，可以让数据达到一致性状态。
最终一致性
最终一致性也是弱一致性的一种，它无法保证数据更新后，所有后续的访问都能看到最新数值，而是需要一个时间，在这个时间之后可以保证这一点，而在这个时间内，数据也许是不一致的，这个系统无法保证强一致性的时间片段被称为「不一致窗口」。不一致窗口的时间长短取决于很多因素，比如备份数据的个数、网络传输延迟速度、系统负载等。
最终一致性在实际应用中又有多种变种：
它们的关系又如下图所示（图来自 ）：
一致性模型之间关系
为了解决分布式系统的一致性问题，在长期的研究探索过程中，业内涌现出了一大批经典的一致性协议和算法，其中比较著名的有二阶段提交协议（2PC），三阶段提交协议（3PC）和 Paxos 算法（本文暂时先不介绍）。
Google 2009年 在 的分享中，对一致性协议在业内的实践做了一简单的总结，如下图所示，这是 CAP 理论在工业界应用的实践经验。
CAP 理论在工业界的实践
其中，第一行表头代表了分布式系统中通用的一致性方案，包括冷备、Master/Slave、Master/Master、两阶段提交以及基于 Paxos 算法的解决方案，第一列表头代表了分布式系统大家所关心的各项指标，包括一致性、事务支持程度、数据延迟、系统吞吐量、数据丢失可能性、故障自动恢复方式。
二阶段提交协议（Two-phase Commit，即2PC）是常用的分布式事务解决方案，它可以保证在分布式事务中，要么所有参与进程都提交事务，要么都取消事务，即实现 ACID 的原子性（A）。在数据一致性中，它的含义是：要么所有副本（备份数据）同时修改某个数值，要么都不更改，以此来保证数据的强一致性。
2PC 要解决的问题可以简单总结为：在分布式系统中，每个节点虽然可以知道自己的操作是成功还是失败，却是无法知道其他节点的操作状态。当一个事务需要跨越多个节点时，为了保持事务的 ACID 特性，需要引入一个作为协调者的组件来统一掌控所有节点（参与者）的操作结果并最终指示这些节点是否要把操作结果进行真正的提交（比如将更新后的数据写入磁盘等等）。因此，二阶段提交的算法思路可以概括为： 参与者将操作结果通知协调者，再由协调者根据所有参与者的反馈情报决定各参与者是否要提交操作还是中止操作。
2PC 过程
关于两阶段提交的过程如下图所示：
两阶段提交过程
顾名思义，2PC 分为两个过程：
2PC 一致性问题
这里先讨论一下，2PC 是否可以在任何情况下都可以解决一致性问题，在实际的网络生产中，各种情况都有可能发生，这里，我们先从理论上分析各种意外情况。
2PC 在执行过程中可能发生 Coordinator 或者参与者突然宕机的情况，在不同时期宕机可能有不同的现象。
还有一种情况是：参与者挂了，Coordinator 也挂了，需要再细分为几种类型来讨论：
所以，2PC协议中，如果出现协调者和参与者都挂了的情况，有可能导致数据不一致。为了解决这个问题，衍生出了3PC。
2PC 优缺点
简单总结一下 2PC 的优缺点：
关于这几个缺点，在实际应用中，都是对2PC 做了相应的改造：
三阶段提交协议（Three-Phase Commit， 3PC）最关键要解决的就是 Coordinator 和参与者同时挂掉导致数据不一致的问题，所以 3PC 把在 2PC 中又添加一个阶段，这样三阶段提交就有：CanCommit、PreCommit 和 DoCommit 三个阶段。
3PC 过程
三阶段提交协议的过程如下图（图来自 ）所示：
三节点提交过程
3PC 的详细过程如下（这个过程步骤内容来自 ）：
阶段一 CanCommit
阶段二 PreCommit
执行事务预提交：如果 Coordinator 接收到各参与者反馈都是Yes，那么执行事务预提交：
中断事务：如果任何一个参与者向 Coordinator 反馈了 No 响应，或者在等待超时后，Coordinator 无法接收到所有参与者的反馈，那么就会中断事务。
阶段三 doCommit
执行提交
中断事务：假设 Coordinator 正常工作，并且有任一参与者反馈 No，或者在等待超时后无法接收所有参与者的反馈，都会中断事务
3PC 分析
3PC 虽然解决了 Coordinator 与参与者都异常情况下导致数据不一致的问题，3PC 依然带来其他问题：比如，网络分区问题，在 preCommit 消息发送后突然两个机房断开，这时候 Coordinator 所在机房会 abort, 另外剩余参与者的机房则会 commit。
而且由于3PC 的设计过于复杂，在解决2PC 问题的同时也引入了新的问题，所以在实际上应用不是很广泛。