在分布式系统中的CAP定律

CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。

CAP原则是NOSQL数据库的基石。Consistency（一致性）。 Availability（可用性）。Partition tolerance（分区容错性）。

分布式系统的CAP理论：理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳：
一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）
可用性（A）：在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性）
分区容忍性（P）：以实际效果而言，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。

在分布式系统中的CAP定律，如果舍去P，只保留CA，那么这就是一个单机系统了，分布式就无从谈起。所以在分布式系统中，关于CAP三选二的说法是误解，一般来说 P 是前提（分布式系统中不可能没有网络分区的情况）。所以基本是CA里选，不是任意3选2.为什么呢？P 意指分区容忍性。 这个分区容忍性什么意思，很多人容易望文生义，不要见风就是雨，理解成别的什么意思。所谓分区指的是网络分区的意思，这个一样还是容易望文生义。详细一点解释，比如你有A B两台服务器，它们之间是有通信的，突然，不知道为什么，它们之间的网络链接断掉了。好了，那么现在本来AB在同一个网络现在发生了网络分区，变成了A所在的A网络和B所在的B网络。所谓的分区容忍性，就是说一个数据服务的多台服务器在发生了上述情况的时候，依然能继续提供服务。所以显而易见的，P是大前提，如果P发生了，咱们的数据服务直接不服务了，就无需谈可用性和一致性了。因此CAP要解释成，当P发生的时候，A和C只能而选一。

举个简单的例子，A服务器B服务器同步数据，现在A B之间网络断掉了，那么现在发来A一个写入请求，但是B却没有相关的请求，显然，如果A不写，保持一致性，那么我们就失去了A的服务，但是如果A写了，跟B的数据就不一致了，我们自然就丧失了一致性。这里设计就涉及到架构师的选择了。注意这里的一致性是强一致性，意思是AB的数据时刻都是同步的，如果我们放弃了强一致性，不代表我们的数据就是一定是不一致的了，我们可以让A先写入本地，等到通信恢复了再同步给B，这就是所谓的最终一致性，长远的看我们的数据还是一致的，我们只是在某一个时间窗口里数据不一致罢了。综上，CAP应该描述成，当发生网络分区的时候，如果我们要继续服务，那么强一致性和可用性只能2选1。