硬件的第二個問題是 ， 硬件不是 100% 的可靠 ， 它本身也會出問題 。
比如說 ， 服務器斷電了 ， 網(wǎng)絡電纜被挖斷了 ， 甚至是各種自然災害導致機房整體不可用 。尤其是一個大型系統(tǒng) ， 服務器規(guī)模很大 ， 網(wǎng)絡很復雜 ， 一旦某個節(jié)點出問題 ， 整個系統(tǒng)都可能受影響 ， 所以 ， 機器數(shù)量變多 ， 也放大了系統(tǒng)出故障的概率 ， 導致系統(tǒng)整體的可用性變差 。我們在做技術架構設計時 ， 就要充分考慮各種硬件故障的可能性 ， 做好應對方案 。比如說針對自然災害 ， 系統(tǒng)做異地多機房部署 。
軟件的問題接下來我們說下軟件的問題 ， 這里的軟件 ， 主要說的是各種中間件和系統(tǒng)級軟件 ， 它們配合我們的應用代碼一起工作 。
軟件是硬件的延伸 ， 它主要是解決硬件的各種問題 ， 軟件通過進一步封裝 ， 給系統(tǒng)帶來了兩大好處 。
首先是彌補了硬件的缺陷 。比如 Redis 集群 ， 通過數(shù)據(jù)分片 ， 解決了單臺服務器內(nèi)存和帶寬的瓶頸問題 ， 實現(xiàn)服務器處理能力的水平擴展；通過數(shù)據(jù)多副本和故障節(jié)點轉移 ， 解決了單臺服務器故障導致的可用性問題 。其次 ， 封裝讓我們可以更高效地訪問系統(tǒng)資源 。比如說 ， 數(shù)據(jù)庫是對文件系統(tǒng)的加強 ， 使數(shù)據(jù)的存取更高效；緩存是對數(shù)據(jù)庫的加強 ， 使熱點數(shù)據(jù)的訪問更高效 。但軟件在填硬件的各種坑的同時 ， 也給系統(tǒng)挖了新的坑 。舉個例子 ， Redis 集群的多節(jié)點 ， 它解決了單節(jié)點處理能力問題 ， 但同時也帶來了新的問題 ， 比如節(jié)點內(nèi)部的網(wǎng)絡有問題（即網(wǎng)絡分區(qū)現(xiàn)象） ， 集群的可用性就有問題；Redis 數(shù)據(jù)的多副本 ， 它解決了單臺服務器故障帶來的可用性問題 ， 但同時也帶來了數(shù)據(jù)的一致性問題 。
我們知道 ， 分布式系統(tǒng)有個典型的 CAP 理論 ， C 代表系統(tǒng)內(nèi)部的數(shù)據(jù)一致性 ， A 代碼系統(tǒng)的可用性 ， P 代表節(jié)點之間的網(wǎng)絡是否允許出問題 ， 我們在這三者里面只能選擇兩個 。對于一個分布式系統(tǒng)來說 ， 網(wǎng)絡出問題是比較常見的 ， 所以我們首先要選擇 P ， 這意味著我們在剩下的 C 和 A 之間只能選擇一個 。
CAP 理論只是針對一個小的數(shù)據(jù)型的分布式系統(tǒng) ， 如果放大到整個業(yè)務系統(tǒng) ， C 和 A 的選擇就更加復雜了 。
比如有時候 ， 我們直接對訂單進行寫庫 ， 這是傾向于保證數(shù)據(jù)一致性 C ， 但如果數(shù)據(jù)庫故障或者流量太大 ， 寫入不成功 ， 導致當前的業(yè)務功能失敗 ， 也就是系統(tǒng)的可用性 A 產(chǎn)生了問題 。如果我們不直接落庫 ， 先發(fā)訂單數(shù)據(jù)到消息系統(tǒng) ， 再由消費者接收消息進行落庫 ， 這樣
即使單量很大或數(shù)據(jù)庫有問題 ， 最終訂單還是可以落地 ， 不影響當前的下單功能 ， 保證了系統(tǒng)的可用性 ， 但可能不同地方（比如緩存和數(shù)據(jù)庫）的訂單數(shù)據(jù)就有一致性的問題 。
魚和熊掌不能兼得 ， 系統(tǒng)無法同時滿足 CAP 的要求 ， 我們就需要結合具體的業(yè)務場景 ， 識別最突出的挑戰(zhàn) ， 然后選擇合適的組件 ， 并以合理的方式去使用它們 ， 最終保障系統(tǒng)的穩(wěn)定運行 ， 不產(chǎn)生大的業(yè)務問題 。

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