开发者学堂课程【高校精品课-西安交通大学-数据库理论与技术：第四课】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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第四课（一）
内容介绍
一、CAP 定理
二、CAP 定理的起源
三、CAP 定理：鱼和熊掌不可兼得
四、CAP 定理：示例
五、CAP 定理：选择放弃
六、服务器一致性
七、一致性哈希
一、CAP 定理
CAP 定理（Brewer's CAP Theorem）是分布式数据管理系统的理论基础之一，最初是由 Eric Brewer 教授(University of California, Berkeley)提出的有关分布式数据共享系统性质一个猜想，后来 Seth Gilbert 和 Nancy Lynch 证明了其正确性，因此成为定理。这个证明和数学定理不太一样，不是严格的数学定理，但应用了数学定理的方式。
二、CAP 定理的起源
1985年，Lynch 证明了异步通信中不存在任何一致性的分布式算法，即 FLP 原理，且这是个否定的结果。2000年，Brewer 教授在提出一致性、可用性和分区容错性 CAP 三者无法在分布式系统中被同时满足，这仅仅是个猜想，并没有证明。2002年，Lynch 与其他人证明了 Brewer 猜想，从而把CAP上升为-一个定理。Now，争论与质疑：CA与CP中C定义不同，具体看一致性如何理解；不适应传统的数据库事务，传统数据库认为 CA 都能保证；分区容错概念横糊等，直观上分区容错即断网。一个分布式系统不可能同时满足一致性(C) ,可用性(A)和分区容错性(P)这三个需求，三个要素中最多只能同时满足两点。三者不可兼顾。一致性(Consistency): 在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否具有同样的值。(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本)。如果具有同样的值，则为一致性。可用性(Availability):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。(每一个操作总是能够在定的时间内返回结果)。分区容忍性(Partition tolerance):允许节点之间丢失任意多的消息，即网断了，当网络分区发生时，节点之间的消息可能会完全丢失。
如果不断网，则 C 和 A 都能满足，数据保证一致，还能保证可用性。但是网一断，便无法保证。例如，学校的招标招查收换系统，当时用的荒电卡，后勤部门担心一个问题：学校并校，新晋校区有个食堂，还有医学校区有食堂，卡是通用的。有两个并排的服务器，南区有一个基站，买了卡，卡里充了100元，消费时刷卡，卡会根据消费额扣除，比如今天吃饭消费5元，便从卡中扣5元。后勤部们担心这笔钱，如果网络不通则会发生什么？在网通的情况下，吃饭消费了100元，则数据会统计到南区，那边的服务器也会变成零，则去南区便无法吃饭消费。如果断网，在这个区的钱消费完，余额变为0，但另一个区的100元还在，意味着在此区消费完毕后再火速到另一个区，在另一个区再刷一遍卡，这是双花问题。因此要首先避免双花问题，或者票不能重复订两次。什么是一致性？
比如卡里余额在两台服务器上，同一时刻的值一样。如果断网便无法保证一致性，即这边钱消费完毕，但因为网不通，所以数据无法传输到另一边，所以另一边还是100元，这便是不一致。此时有一个问题，到底保证是一致性还是可用性。
所以食堂应保证可用性，不能说因为网断了，所以食堂不开饭了；但可以利用数据不一致来获取利益，但会损害他人的利益。网不断两个都能保证，网一断，只能在一致性和可用性中选一个。比如银行系统，则一致性更重要，网断了，则不让取钱。
网断了，需要保证数据一致性，如果不一致，在一个地方把钱取光，则可以去另一个 ATM 机再取，那么是不允许的，因此需保证一致性，降低可用性。相反，食堂便需牺牲一致性。两个都保，需要网不断，可以使网更坚固，多条电路，降低断网几率，或者也可以不用网，用集中系统，便不会出现 CAP 的问题。
三、CAP 定理：鱼和熊掌不可兼得
在分布式系统中，CAP可以同时得到吗？鱼与熊掌可以兼得吗？答案: NO！一个分布式系统最多只能同时满足两个。Brewer's CAP "Theorem":You can have at most two of these three properties for any system. CAP定理告诉我们：在设计分布式数据共享系统时，熊掌与鱼不可兼得也！因此，架构师不要将精力浪费在设计能满足三者的完美分布式系统，而是应该进行取舍。例如，如果关注的是一致性(C)，比如银行对一致性要求非常高，不能容忍不一致性，因为不一致性会造成钱的损失，钱对不上账是不允许的，那么就需要处理因为系统不可用而导致的写操作失败的情况。而如果关注的是可用性(A)，那么就应该知道系统的 read 操作可能不能精确的读取到 write 操作写入的最新值。正如饭卡的例子，在一个区消费完卡里的钱后，又去南区，利用了数据不一致。
由于系统的关注点不同，相应的采用的策略也是不一样的，只有真正地理解了系统的需求，才有可能利用好 CAP 理论。CA：传统关系数据库，两个都保证，是因为它有集中系统。no cirle 数据库牺牲一致性，数据宁可不一致，但是业务影响不大可以容忍。AP：key-value 数据库
