CAP理论

CAP定理是分布式系统设计中的基础，也是最关键的理论。 它指出分布式理论不可能同时满足以下三个条件：

• 一致性(Consistency): 每次读取要么获取最近写入的数据，要么获取一个错误

• 可用性(Availability): 每次请求都能获得一个（非错误）响应，但不保证返回的是最新写入的数据

• 分区容忍(Partition tolerance): 尽管任意数量的消息被节点间的网络丢失(延迟)，系统仍继续运行

CAP 定理表明，在存在网络分区的情况下，一致性和可用性必须二选一

使用：

• CA (consistency + availability)，这样的系统关注一致性和可用性，它需要非常严格的全体一致的协议，比如“两阶段提交”（2PC）。CA 系统不能容忍网络错误或节点错误，一旦出现这样的问题，整个系统就会拒绝写请求，因为它并不知道对面的那个结点是否挂掉了，还是只是网络问题。唯一安全的做法就是把自己变成只读的。

• CP (consistency + partition tolerance)，这样的系统关注一致性和分区容忍性。它关注的是系统里大多数人的一致性协议，比如：Paxos 算法（Quorum 类的算法）。这样的系统只需要保证大多数结点数据一致，而少数的结点会在没有同步到最新版本的数据时变成不可用的状态。这样能够提供一部分的可用性。

• AP (availability + partition tolerance)，这样的系统关心可用性和分区容忍性。因此，这样的系统不能达成一致性，需要给出数据冲突，给出数据冲突就需要维护数据版本。Dynamo 就是这样的系统。