P发生时需要在C和A中进行权衡。即使在同一个业务系统中，有些业务需要保证C（即使需要保证C，但是也有一些策略在保证C的前提下不断提高A），但是有些业务对数据一致性要求不那么高（查询、不造成资损等操作），可以优先保证A。
case1：P发生时保证A（这也是大多数业务采取的策略）
ADHA（database HA），从名字就能知道这个是干啥的， 一句话说明就是检测到DB有故障，并及时切换到备库。如下图是所用的MySQL架构，假如在时间点T2，Master binlog的位点为120， 备库因为延迟，位点还处在100，如果这时候发生分区，ADHA会在第一时间保证业务的高可用性，把Slave开写，提供给业务访问了，但是这时候新的主库（也就是图中的Slave）其实是缺失了位点为100-120的更新的，所以这部分的数据一致性是没法保证的， 等Master起来后，首先会把它回滚到位点100， 这样就与Slave开写前的数据保持一致了，也就是说分区两侧的状态在这个位点是完全一致的，这为最终两侧的状态一致打下了基础， 然后ADHA再把100-120的更新， 在Slave上重跑一把， 以便补齐之前缺失的更新,达到数据的最终一致。
这时候有同学肯定要问， Slave 在T2就开写了，并且写到位点150了， 这时候再把100-120的更新追加到Slave，能保证数据的一致性吗？线上这么重要的系统，就这么放弃了数据一致性，是不是疯了啊。
反正我第一次了解ADHA切换机制的时候， 是这么认为的， 但是后来仔细了解了一下， 发现很多情况下这个担忧是多余的，因为我们线上的MySQL binlog都是row 模式， 而不是statement模式，比如有一个Table A （id,value,gmt_modified）三个字段组成的，我一个delete语句删除了一万条记录， binlog记录的不是一条delete 的逻辑SQL，而是会有一万条binlog记录，并且每条记录都是包含全字段的，不需要记录上下文信息的。 对于幂等的操作肯定是没有问题的， 我们来看下最容易让人疑惑的Update操作， 因为直观上看，Update最容易出现最后写入者胜的问题，假设我在位点100-120之间，有个update A set value =3 where id =100, 那么实际上在binlog里，实际上记录的是全字段的， 即我生成回放的SQL是这样的：update A set value =3 where id =100 and value =2 and gmt_modified=Tn） ，如果Slave 在位点回补之前， 已经有一个更新操作了update A set blance =3 where id = 100,那么在回放的时候，执行update A set value =3 where id =100 and value =2 and gmt_modified=Tx 是不能成功的， 因为value=2的值已经没有了，所以不会把2 重新更新上去的， 不存在更新丢失的问题。
当然在一些场景下，还是会无法达到数据一致性的情况： 下面的一个case，说明了因为ADHA无法保证事务级别的回滚和回补，所导致的数据不一致， 比如一个事务由(insert Table A; Update Table B; insert Table C)组成，若该事务处在100-120之间， 且Master回滚成功
在Slave回放的时候，insert都成功了，但是由于Table B的这条记录已经被更新了，再update的时候， 结果是Row affected 0,MySQL也认为他更新成功了，事务也就标识成功了，但是脏数据也就产生了， 对于业务来说这个已经返回成功的事务失去了ACID中的A了。
还有一些特殊的场景会导致产生脏数据，比如重复主键的处理，这里就不过多列举了，从我们实际的切换统计中， 99%的情况， 切换后都没有数据不一致的情况， 另外我们在进入分区后，是有额外记录便于后面分区恢复的操作信息的，分区结束后我们还可以通过全量校验，增量校验来找出不一致的数据，总之我们通过可以种种补偿机制，达到数据最终一致。
这其实是基于我们的考量，对于数据一致性的要求做了业务分级：互联网的应用，比如商品评论， 比如互动话题等， 这些数据一致性的要求不那么强的，丢几条数据可能用户都感受不到的， 尽可能的高可用是我们可以追求的目标，相应的我们采取了这种胆大心细的做法， 对于库存，账务操作，或者余额宝这类的业务， 如果有数据不一致产生， 就容易产生超卖或者资损，或者说当出现分区的情况下，谁也不知道一笔脏数据意味着什么，这样的应用我们还能不能类似ADHA这样的方式搞呢？还记得之前工行大机挂掉， 为什么宁愿长时间的停服务， 也不愿意把异地容灾的Standby激活呢？
case2：P发生时根据业务类型在C和A中进行权衡
所以第二个case就来聊聊我们支付宝的场景，在这个情况下，我们在CA权衡中，会更多的倾向于C，重点考虑如何保证数据的可靠性，如何保证提供的数据的一致性，如何保证数据不可丢，在满足以上条件的前提下，再去考虑可用性与扩展性。
我们的方案可以套用上面这张常见的图来说明，通过atuofo工具检测到分区出现，自动推送到failover模式，进入分区状态，即进入状态S2，限制某些操作，同时DBA会尽力恢复主库， 来消除分区，当分区结束后，完成分区修复，恢复数据一致性，并补偿分区期间发生的错误（如果有的话），重新进入正常模式S。 这么说可能还是比较抽象，大家会问S2到底是什么样的状态呢？
我们拿账务层的操作类型来看，对于查询类的业务，我们有读库或者备库可以继续提供访问，对于更新的业务，我们再细分一下：一种是非余额的，其他的属性的变动， 这块非常少， 可以忽略不计， 另外一种是网关类的支付请求，对客户来说， 支付前后的余额是没有变化的，影响的只是中间账户，所以这类的可用性可以继续保持， 可以通过failover库继续服务（failover库可以理解为结构完全一致， 但是是数据是空的镜像数据库，能够保证业务往前走）， 第三种就是客户是对余额更新来完成付款的，这部分的约束是不能触动的，所以我们为了保证数据的强一致，只好把这部分功能降级了，即牺牲掉这部分的A。
实际上也不是丧失全部的A，在保证C的前提下有很多方法不断的提高A。比如。用户可以使用其他的支付方式， 比如网银来继续完成支付，这样可用率就提高了，进一步， 如果通过黑白名单的方式，只限制部分的变动账户的记账，还可以继续提升可用率， 或者说是不是还可以想象一下， 类似于ATM的补偿问题一样，设定一个限额，只要没超出这个限额， 也可以让他完成余额支付？ 总之办法总是比问题多，虽然永远无法达到100%， 但是总能不断的向他看齐。
