本文介绍了介绍了分布式系统著名的 CAP 理论。什么是 CAP 理论？为什么说 CAP 只能三选二？了解 CAP 对于系统架构又有什么指导意义？本文将一一作答。
什么是 CAP 理论
在计算机科学理论，CAP 定理（也称为 Brewer 定理），是由计算机科学家 Eric Brewer 提出的，即在分布式计算机系统不可能同时提供以下全部三个保证：
- 一致性（Consistency）：所有节点同一时间看到是相同的数据；
- 可用性（Availability）：不管是否成功，确保每一个请求都能接收到响应；
- 分区容错性（Partition tolerance）：系统任意分区后，在网络故障时，仍能操作
为什么说 CAP 只能三选二
下面分别举例说明了为什么说 CAP 只能三选二。
上面的图显示了在一个网络中，N1 和 N2 两个节点。他们都共享数据块 V，其中有一个值 V0 。运行在 N1 的 A 程序可以认为是安全的、无 bug、可预测的和可靠的。运行在 N2 是 B 程序。这个例子中，A 将写入 V 新值，而 B 从 V 读取值
系统预期执行下面的操作
- 首先写一个 V 的新值 V1
- 然后消息（M）从 N1 更新 V 的拷贝到 N2
- 现在，从 B 读取将返回 V1
如果网络是分区的，当 N1 到 N2 的消息不能传递时，执行上面的第三步，会出现虽然 N2 能访问到 V 的值（可用性），但其实与 N1 的 V 的值已经不一致了（一致性）。
CAP 常见模型
牺牲分区（CA 模型）
举例：
- 单站点数据库
- 集群数据库
- LDAP
- xFS 文件系统
实现方式：
- 两阶段提交
- 缓存验证协议
牺牲可用性（CP 模型）
举例：
- 分布式数据库
- 分布式锁定
- 绝大部分协议
实现方式：
- 悲观锁
- 少数分区不可用
牺牲一致性（AP 模型）
举例：
- Coda
- Web 缓存
- DNS
实现方式：
- 到期/租赁
- 解决冲突
- 乐观
CAP 的意义
在系统架构时，应该根据具体的业务场景，来权衡 CAP。比如，对于大多数互联网应用来说（如门户网站），因为机器数量庞大，部署节点分散，网络故障是常态，可用性是必须需要保证的，所以只有舍弃一致性来保证服务的 AP。而对于银行等，需要确保一致性的场景，通常会权衡 CA 和 CP 模型，CA 模型网络故障时完全不可用，CP 模型具备部分可用性。
参考引用
- Eric Brewer, "Towards Robust Distributed Systems"
- "Brewer's CAP Theorem", julianbrowne.com, Retrieved 02-Mar-2010
