2000 年7月的时候，加州大学伯克利分校的Eric Brewer 教授提出了 CAP 猜想，2年后，被 来自于麻省理工 的Seth Gilbert 和 Nancy Lynch 从理论上证明了猜想的可能性，从此，CAP 定理正式在学术上成为了分布式 计算领域的公认定理。并深深的影响了分布式计算的发展。

CAP 理论含义是，一个分布式系统不可能同时满足一致性(C:Consistency)，可用性(A: Availability)和分区容错 性(P:Partition tolerance)这三个基本需求，最多只能同时满足其中的2个。

我们拿上面的商品服务简要说明

• C - Consistency

一致性是值写操作后读操作可以读到最新的数据状态,当数据分布在多个节点上时,从任意节点读取到的数据都是最新的.

商品信息读写要满足一致性需要实现如下目标:
1.商品服务写入主数据库成功, 则想从数据库查询数据也成功
2.商品服务写入主数据库失败,则向从数据库查询也失败
如何实现一致性?
1.写入主数据库后要数据同步到从数据库
2.写入主数据库后,在向从数据库同步期间要将从数据库锁定, 等待同步完成后在释放锁,以免在写新数据后,向从数据 库查询到旧的数据.
分布式一致性的特点:
1.由于存在数据库同步过程,写操作的响应会有一定的延迟
2.为了保定数据的一致性,对资源暂时锁定,待数据同步完成后释放锁定资源
3.如果请求数据同步失败的节点则会返回错误信息, 一定不会返回旧数据.

• A - Availability

可用性是指任何操作都可以得到响应的结果,且不会出现响应超时或响应错误。

商品信息读写要满足可用性需要实现如下目标:
1.从数据库接收到数据库查询的请求则立即能够响应数据查询结果
2.从数据库不允许出现响应超时或错误
如何实现可用性?
1.写入主数据库后要将数据同步到从数据
2.由于要保证数据库的可用性,不可以将数据库中资源锁定
3.即使数据还没有同步过来,从数据库也要返回查询数据, 哪怕是旧数据,但不能返回错误和超时.

• P - Partition tolerance

分布式系统的各个节点部署在不同的子网中, 不可避免的会出现由于网络问题导致节点之间通信失败,此时仍可以对
外提供服务, 这个就是分区容错性 (分区容忍性).

商品信息读写要满足分区容错性需要实现如下目标:
1.主数据库向从数据库同步数据失败不影响写操作
2.其中一个节点挂掉不会影响另一个节点对外提供服务
如何实现分区容错性?
1.尽量使用异步取代同步操作,举例 使用异步方式将数据从主数据库同步到从数据库, 这样节点之间能有效的实现松 耦合;
2.添加数据库节点,其中一个从节点挂掉,由其他从节点提供服务

• 关于CAP这三个特性我们就介绍完了，接下来我们试着证明一下为什么CAP不能同时满足。
  假设有一个系统如下:
  

有用户向N1发送了请求更改了数据，将数据库从V0更新成了V1。由于网络断开，所以N2数据库依然是V0，如果这个时候 有一个请求发给了N2，但是N2并没有办法可以直接给出最新的结果V1，这个时候该怎么办呢?
这个时候无法两种方法，一种是将错就错，将错误的V0数据返回给用户。第二种是阻塞等待，等待网络通信恢复，N2中 的数据更新之后再返回给用户。显然前者牺牲了一致性，后者牺牲了可用性。
这个例子虽然简单，但是说明的内容却很重要。在分布式系统当中，CAP三个特性我们是无法同时满足的，必然要舍弃一 个。三者舍弃一个，显然排列组合一共有三种可能。

1. 舍弃P(分区容错性)，保留CA(一致性和可用性)

一个系统保证了一致性和分区容错性，舍弃可用性。也就是说在极端情况下，允许出现系统无法访问的情况出现，这个 时候往往会牺牲用户体验，让用户保持等待，一直到系统数据一致了之后，再恢复服务。

3. 舍弃C(一致性)，保留AP(可用性和分区容错性)

这种是大部分的分布式系统的设计，保证高可用和分区容错，但是会牺牲一致性。

4. 舍弃P(分区容错性)，保留CA(一致性和可用性)

如果要舍弃P，那么就是要舍弃分布式系统，CAP也就无从谈起了。可以说P是分布式系统的前提，所以这种情况是不存在 的。