2PC （ Two-Phase Commit缩写）即两阶段提交协议，是将整个事务流程分为两个阶段，准备阶段（Preparephase）、提交阶段（commit phase），2是指两个阶段，P是指准备阶段，C是指提交阶段。
在计算机中部分关系数据库如Oracle、MySQL支持两阶段提交协议

两个阶段过程：

准备阶段（Prepare phase）：事务管理器给每个参与者发送Prepare消息，每个数据库参与者在本地执行事务，并写本地的Undo/Redo日志，此时事务没有提交。（Undo日志是记录修改前的数据，用于数据库回滚，Redo日志是记录修改后的数据，用于提交事务后写入数据文件）
提交阶段（commit phase）：如果事务管理器收到了参与者的执行失败或者超时消息时，直接给每个参与者发送回滚(Rollback)消息；否则，发送提交(Commit)消息；参与者根据事务管理器的指令执行提交或者回滚操作，并释放事务处理过程中使用的锁资源。注意:必须在最后阶段释放锁资源。

paxos:

Paxos算法是Lamport宗师提出的一种基于消息传递的分布式一致性算法，使其获得2013年图灵奖。

BA 是 Basically Available (基本可用)

基本可用是指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性。

可以理解为在一个平台中，假设部分出现故障，这个时候系统应该在允许这些故障出现的情况下依旧保持部分功能（应该是核心功能）可以正常使用，另一部分功能出现些许可以允许的问题。

响应时间上的损失：正常情况下的搜索引擎0.5秒即返回给用户结果，而基本可用看的搜索结果可能要1秒，2秒甚至3秒（超过3秒用户就接受不了了）

功能上的损失：在一个电商网站上，正常情况下，用户可以顺利完成每一笔订单，但是到了促销时间，可能为了应对并发，保护购物系统的稳定性，部分用户会被引导到一个降级页面

S 是Soft state（软状态）

软状态，允许部分节点的数据存在一定的延时，这个延时不影响可用性。

举个例子，就是一个集群中，需要保持所有节点的数据时时刻刻都一致，这是一种强一致性的要求，这个很有可能会造成可用性的问题。

在保证了可用性的的前提下，允许各个节点在数据的一致性操作的时候有一定的延时。

软状态是相对原子性来说的

原子性（硬状态） -> 要求多个节点的数据副本都是一致的,这是一种"硬状态"

软状态（弱状态） -> 允许系统中的数据存在中间状态,并认为该状态不影响系统的整体可用性,即允许系统在多个不同节点的数据副本存在数据延迟

E 是Eventually consistent（最终一致性）

cap:

分布式系统（distributed system）正变得越来越重要，大型网站几乎都是分布式的。

分布式系统的最大难点，就是各个节点的状态如何保持一致。CAP理论是在设计分布式系统的过程中，处理数据一致性问题时必须考虑的理论。

一、什么是CAP理论

CAP即：

这三个性质对应了分布式系统的三个指标：
而CAP理论说的就是：一个分布式系统，不可能同时做到这三点。如下图：