数据一致性
当说到集群的时候，就无法不提到数据一致性的问题。
分布式下，有一个著名的CAP原则。C指数据一致性，A指服务可用性，P则是分区容忍性。CAP三者，最多可得其二。如在单点服务中，由于不存在分区，则可达到CA。而在分布式服务里，基于分布式本身的特性，服务存在于多个服务中，依靠网络连接。在这种情况下，由于网络延迟等原因，分区是必然存在的。也就是说，在分布式下，P必然存在，任何集群都需要在C和A中做选择。
在这样的背景下，根据选择的不同，集群服务可能是AP的，也可能是CP的。如果是AP的，则集群允许在段时间里，各节点的数据出现不一致的情况，但是集群整体服务保持可用。如果是CP的，则集群在各节点数据不一致的段时间里，整体服务是不可用的，需要等待可节点数据同步到一致，再恢复可用状态。
需要理解的是，无论是AP还是CP，对于客户端来说，可能感知并不是很强烈。在AP情况下，客户端的感知可能是服务存在一定延迟，响应较慢，而不是服务不可用。在CP情况下，客户端一般来说对数据的更新是不敏感的。即客户端并不需要过分及时的取得最新的数据，也可以正常完成服务。