一、分布式领域CAP理论
CAP定理指在设计分布式系统时，一致性（Consistent）、可用性（Availability）、可靠性（分区容忍性Partition Tolerance）三个属性不可能同时满足，该定理也叫做布鲁尔定理。CAP定理明确了分布式系统所能实现系统的局限性，目前互联网中的很多分布式系统是基于首要满足可用性和分区容忍性而设计的。
在一系列的研究结果里发现，在较大型的分布式系统中，由于网络分隔，一致性与可用性不能同时满足，这意味着这三个要素只能同时实现两个，不可能三者兼顾；放宽一致性的要求会提升系统的可用性，提升一致性意味着系统需要牺牲一定的可用性。
二、RDBMS的ACID
- 原子性(Atomicity）
事务是一个不可再分割的工作单位。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。
- 一致性（Consistency）
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。即数据库事务不能破坏关系数据的完整性以及业务逻辑上的一致性。
- 隔离性（Isolation）
隔离状态执行事务，一个事务不能影响另一个事务，使它们好像是系统在给定时间内执行的唯一操作。如果有两个事务，运行在相同的时间内，执行相同的功能，事务的隔离性将确保每一事务在系统中认为只有该事务在使用系统。这种属性有时称为串行化，为了防止事务操作间的混淆，必须串行化或序列化请求，使得在同一时间仅有一个请求用于同一数据。
- 持久性（Durability）
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。
目前主要有两种方式实现ACID：第一种是Write ahead logging，也就是日志式的方式。第二种是Shadow paging。
大部分网站已使用主从复制技术实现读写分离，以提高读写性能和读库的可扩展性。所以在进行大量数据操作时，会使用数据库主从模式。
数据的写入由主数据库负责，数据的读入由从数据库负责，可以比较简单地通过增加从数据库来实现规模化，但是数据的写入却完全没有简单的方法来解决规模化问题。
第一，要想将数据的写入规模化，可以考虑把主数据库从一台增加到两台，作为互相关联复制的二元主数据库使用，确实这样可以把每台主数据库的负荷减少一半，但是更新处理会发生冲突，可能会造成数据的不一致，为了避免这样的问题，需要把对每个表的请求分别分配给合适的主数据库来处理。
第二，可以考虑把数据库分割开来，分别放在不同的数据库服务器上，比如将不同的表放在不同的数据库服务器上，数据库分割可以减少每台数据库服务器上的数据量，以便减少硬盘IO的输入、输出处理，实现内存上的高速处理。但是由于分别存储字不同服务器上的表之间无法进行Join处理，数据库分割的时候就需要预先考虑这些问题，数据库分割之后，如果一定要进行Join处理，就必须要在程序中进行关联，这是非常困难的。
延伸阅读：数据一致性-分区可用性-性能——多副本强同步数据库系统实现之我见