在分布式计算领域，有一个非常有名的CAP 三原则， CAP 分别指代：
- C: Consistency
- A: Availability
- P: Partition Tolerance
CAP 理论其实很简单， 就是说一个系统最多能满足 CAP 其中的2点， 但是不可能三点都满足。
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在做分布式系统设计的的时候， 需要依据 CAP 原则， 根据业务要求来做取舍。 CAP的用处在于， 它告诉我们， 必须舍弃其中一个， 任何试图包含全部三者的设计都是徒劳的。
Partition Tolerance
Partition Tolerance 指的是， 网络中任意一个节点，连接发生故障并不会影响整个网络的运行。
- 节点发生故障以后， 其他备份节点会接替故障节点
- 链路发生故障后， 可以通过其他链路中继，来替代原有链路
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Partition Tolerance 往往是现代分布式系统的必选项， 所以一般系统设计都是在 High Consistency 和 High Availability 二者之中做取舍。
High Consistency
任何时候， 系统中所有的点“看到”的数据， 都是一样的。 当我们更新系统的时候（比如写入数据）， 往往会导致系统处于一个不一致的状态 （比如系统有多处备份， 只有更新完所有备份， 系统才会一致）。 一个High Consistency 系统会确保每次更新系统的操作， 都会在一个原子尺度内完成（期间不能读取，否则就可能读取了一个处于不一致状态的系统）。 而每次更新系统的结果， 只有 “成功” 和 “失败”，不会出现完成一半的情况。
拿银行系统举例， 假设你的账户，在银行的分布式系统上有多个备份。 某次，你取走了 2000元， High Consistency 就需要保证， 系统上其他备份账户在都减少 2000， 在完成所有账户更新之前， 你无法对你账户进行操作。 否则， 就可能存在某个时间段， 你的某个备份账户数据没有被扣2000元的情况， 而这时， 你可以凭借这个账户再次取走 2000 元。
High Availability
High Availability 指的是， 任何时候， 系统都可以响应请求。 一般用1年中， 服务在线比例来衡量。
- 90%： 1个9， 每年不在线时间 36.5 days
- 99%： 2个9， 每年不在线时间 3.65 days
- 99.9%： 3个9， 每年不在线时间 8.76 hours
- 99.99%： 4个9， 每年不在线时间 0.88 hours
- 99.999%： 5个9， 每年不在线时间 5.2 minuts
- 99.999%： 6个9， 每年不在线时间 31 seconds
一般来说， 系统设计的时候， 只谈 3~5个9， 6个9的系统成本会非常高。 AWS S3 服务，保证提供6个9的服务。
总结
云计算给我们提供了强大的计算能力， 高可用性已经灾备能力， 但同时，系统也变得异常复杂。 CAP 给我们提供了一套有力的系统设计原则， 可以帮助我们无谓的浪费时间。
参考文章
https://towardsdatascience.com/cap-theorem-and-distributed-database-management-systems-5c2be977950e
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