高并发、大流量的网站的架构会显得比较重要，今天来说说关于高可用架构的几个概念，都是从网上发现的，我在这里归纳与总结一下，与大家共同学习。
ACID
ACID，指数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写.包含:原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久性（Durability）。一个支持事务（Transaction）的数据库系统，必需要具有这四种特性，否则在事务过程（Transaction processing）当中无法保证数据的正确性,交易过程极可能达不到交易方的要求.
原子性
整个事务中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不可能停滞在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。
一致性
在事务开始之前和事务结束以后，数据库的完整性约束没有被破坏。
隔离性
两个事务的执行是互不干扰的，一个事务不可能看到其他事务运行时，中间某一时刻的数据。
持久性
在事务完成以后，该事务所对数据库所作的更改便持久的保存在数据库之中，并不会被回滚。
关于数据库完整性的说明
数据完整性
保证数据完整性（主要指数据的正确性与一致性）是数据库管理员的最重要任务之一。
可以通过限制(Constraint)、规则(Rule)和默认(Default)保证数据的完整性，也可以在应用程序层保证数据完整性（这是应用程序设计的问题），或通过存储过程和触发器保证。
数据完整性类型包括：实体完整性、参照完整性和用户定义完整性
实体完整性(Entity Integrity) ：现实世界的实体是可区分的，即它们具有某种唯一性标识。相应地，关系模型中主键应作为唯一性标识。因此实体完整性规则规定基本关系的所有主键(Primary Key)都不能取空值(NULL) 。
参照完整性（Referential Integrity） ：参照完整性维护表与表之间的相关性，通常用“主键(Primary Key)/外键(Foreign Key)”保证，其中Foreign Key可以取NULL值，或取其参照表中Primary Key的取值。
用户定义的完整性(User_defined Integrity )：针对某一具体数据的约束条件，由应用环境决定。例如：某个属性必须取惟一值(UNIQUE)、某个非主属性不能取NULL值、某个属性的取值范围在0～100之间(CHECK)等等。
保证数据完整性
声明性数据完整性
声明性数据完整性用限制(Constraint)、规则(Rule)和默认(Default)在数据库中提供保证，这是保证完整性的较好方法。它驻留在数据库内，编程简单，开销小，能更集中管理和保证数据的一致性。
过程性数据完整性
过程性数据完整性用存储过程、触发器和应用程序代码保证，通常较为复杂、开销较大，但可以执行更多的业务规则。
通常，过程性数据完整性是声明性数据完整性的补充
Via:
%C9%FA%B4%E6%B5%C4%D7%CA%B1%BE/blog/item/228868f3233a8158342acc2a.htmlCAP
C: Consistency 一致性
A: Availability 可用性
P: Tolerance of network Partition 分区容忍性
熊掌与鱼不可兼得，三个目标不能同时满足。如果对"一致性"要求高，且必需要做到"分区"，那么就要牺牲可用性；而对大型网站，可用性与分区容忍性优先级要高于数据一致性，一般会尽量朝着 A、P 的方向设计，然后通过其它手段保证对于一致性的商务需求。
Via:CAP：高可用架构的另一基石
下面这段eBay的文章更好理解
对于高流量的网站来说，我们必须选择分区耐受性，因为它是实现可伸缩的根本。对于24x7运行的网站，选择可用性也是理所当然的。于是只好放弃即时一致性（immediate consistency）。
Via:可伸缩性最佳实践：来自eBay的经验
对一致性的理解：
比如说，如果你选择放松一致性要求，那么开发人员就要决定怎样处理这种情形——对系统的写入不会立即反映到对应的读出中
BASE
* Basically Availble --基本可用
* Soft-state --软状态/柔性事务
* Eventual Consistency --最终一致性
Via:详细看BASE -- 高可用架构的基石之一
关于可用性的一些说明
保证持续稳定的系统运行时间变得越来越重要，而传统意义上的小型机系统让普通用户望而却步。用户需要的是更高的可用性以及更低的成本。高可用性（HA）技术能自动检测服务器节点和服务进程错误、失效，并且当发生这种情况时能够自动适当地重新配置系统，使得集群中的其他节点能够自动承担这些服务，以实现服务不中断。
Cluster应用可分为三方面：High-Availability（HA）（高可用性集群）、Load Balance（负载均衡集群）、Scientific（科学集群）。在集群的这三种基本类型之间，经常会发生混合与交杂。于是，可以发现高可用性集群也可以在其节点之间均衡用户负载，同时仍试图维持高可用性程度。同样，可以从要编入应用程序的集群中找到一个并行群集，它可以在节点之间执行负载均衡。
Via:详细看在Linux下架构高可用性方案
参考：
牺牲一致性来换取分布式架构的可伸缩性
可伸缩性原则
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阿里巴巴网站架构
分享大访问网站(大型高并