在分布式系统设计中，如何确保节点间状态一致性和系统的可用性，同时考虑CAP定理中的权衡？

分布式系统设计中，节点间的状态一致性是核心问题之一，这涉及到数据的一致性、分区容错性和系统可用性之间的权衡。CAP定理指出，在一个网络分区发生的情况下，系统不可能同时保证一致性（Consistency）和可用性（Availability）。在设计时，我们可以通过选择合适的一致性模型来解决这个问题。

参考资源链接：[分布式系统概念与设计习题解答](https://wenku.csdn.net/doc/649790cd4ce2147568bcded2?spm=1055.2569.3001.10343)

例如，我们可以在分布式系统中使用最终一致性模型，允许系统在一段时间内处于不一致的状态，但保证在没有新的更新发生的情况下，最终所有的副本都会达到一致的状态。这可以通过使用Quorum算法来实现，其中读写操作需要超过半数的节点同意，以确保数据的一致性。
另外，还可以采用更高级的一致性协议，如Paxos或Raft，这些算法能够在分布式系统中实现强一致性，但会牺牲一些可用性。在实践中，通常需要根据业务需求来定制合适的一致性策略。
关于你提到的辅助资料《分布式系统概念与设计习题解答》，它能够提供详细的习题解析和案例分析，帮助你更好地理解分布式系统设计中的一致性、可用性和分区容错性之间的关系，并通过实际的习题练习，加深对CAP定理的理解和应用。

参考资源链接：[分布式系统概念与设计习题解答](https://wenku.csdn.net/doc/649790cd4ce2147568bcded2?spm=1055.2569.3001.10343)