CAP理论

含义

CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）。CAP 原则指的是，这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。

• C：Consistency 中文叫做”一致性”。意思是，写操作之后的读操作，必须返回该值。
• A：Availability 中文叫做”可用性”，意思是只要收到用户的请求，服务器就必须给出回应。
• P：Partition tolerance，中文叫做”分区容错”。大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区（partition）。分区容错的意思是，区间通信可能失败。 :::tips 注：一般来说，分区容错无法避免，因此可以认为 CAP 的 P 总是会出现。分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择CAP 定理告诉我们，剩下的 C 和 A 无法同时做到。 :::

  为什么一致性和可用性不可能同时成立？

  答案很简单，因为可能通信失败（即出现分区容错）

举例来讲：

如图G1和G2是一个分布式系统，用户通过client进行操作。
某条记录是v0，用户向G1发起一个写操作，将其改为v1。接下来，用户的读操作就会得到v1。这就叫一致性。
问题是，用户有可能向G2发起读操作，由于G2的值没有发生变化，因此返回的是v0。G1和G2读操作的结果不一致，这就不满足一致性了。
如果保证G2的一致性，那么G1必须在写操作时，锁定G2的读操作和写操作。只有数据同步后，才能重新开放读写。锁定期间，G2不能读写，没有可用性。
如果保证G2的可用性，那么势必不能锁定G2，所以一致性不成立。
综上所述，G2无法同时做到一致性和可用性。系统设计时只能选择一个目标。如果追求一致性，那么无法保证所有节点的可用性；如果追求所有节点的可用性，那就没法做到一致性。

:::info 实际上，是为了P（分区容错性），才必须在C（一致性）和A（可用性）之间任选其一。分区的情况很少出现，CAP在大多时间能够同时满足C和A。但是实际设计分布式系统的时候须考虑到。 :::