CAP理论

1. CAP理论

CAP理论指的是一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。

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C - Consistency：

一致性是指写操作后的读操作可以读取到最新的数据状态，当数据分布在多个节点上，从任意结点读取到的数据都是最新的状态。（数据的一致性，可以返回失败，但是只要读到了数据就必须保证读到的数据是最新的）

A - Availability ：

可用性是指任何事务操作都可以得到响应结果，且不会出现响应超时或响应错误。（我不管读到的数据是不是最新的，你必须保证我能读到数据，每个节点都要能对外提供服务）

P - Partition tolerance ：

通常分布式系统的各各结点部署在不同的子网，这就是网络分区，不可避免的会出现由于网络问题而导致结点之间通信失败，此时仍可对外提供服务，这叫分区容错性。（分布式系统具备的基本能力，一个节点挂了不会影响其他节点）

2. CAP的组合

在所有分布式事务场景中不会同时具备CAP三个特性，因为在具备了P的前提下C和A是不能共存的。（当满足P的情况下，为了保证数据的一致性，在同步的时候我需要锁定数据库，但此时如果有其他线程来读，就读不到数据，这就不满足可用性，所以在具备了P的前提下C和A是不能共存的）

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3. 总结

对于多数大型互联网应用的场景，结点众多、部署分散，而且现在的集群规模越来越大，所以节点故障、网络故障是常态，而且要保证服务可用性达到N个9（99.99..%），并要达到良好的响应性能来提高用户体验，因此一般都会做出如下选择：保证P和A，舍弃C强一致，保证最终一致性。