CAP 定理 —— 可用性 (Availability) 和分区容忍 (Partition tolerance)

分布式系统现在变得越来越重要，CAP 定理描述了分布式系统的固有特性，能帮助我们更好地理解分布式系统
文章翻译自stackoverflow高赞回答，有能力的同学建议看看原文
https://stackoverflow.com/que...

Consistency 一致性
集群中各个结点的数据总是一致的，因此你可以向任意结点读写数据，并总是能得到相同的数据

Availability 可用性
可用性表示你总是能够访问集群，即使集群中的某个结点宕机了

Partition tolerance 分区容忍
容忍集群持续运行，即使他们中存在分区(两个分区中的结点都是好的，只是分区之间不能通信)

为了能同时达到可用性和分区容忍，你必须放弃一致性。假设你的集群中有两个结点 X 和 Y，现在他们之间网络通信中断了，因此他们不再能够同步数据，这时你可以作出如下选择：

• 允许结点之间不同步 (保可用性，放弃一致性)，或者
• 认为集群不可用 (保一致性，放弃可用性)

CAP不能同时成立，所以会出现以下三种组合

• Consistency & Availability：只要所有结点都在线，那么结点中的数据都是一致的。你可以向任意结点读写数据，并确信他们的数据都是相同的。但只要分区出现，数据将不再同步 (P不成立，即不能容忍分区出现)
• Consistency & Partition tolerance：要求所有结点的数据都是一致的。容忍分区出现，但当有部分结点 down 掉后 (分区出现时集群会认为是部分结点down掉)，为了避免数据不同步，集群会变成不可用
• Availability & Partition tolerance：所有结点保持在线，即使他们之间存在分区不能相互通信，当分区问题解决后再重新同步数据。所以你不能保证所有结点的数据都是一致的 (在分区出现期间或之后)

你可以认为 CA 系统实际上不存在，因为分区问题总是会出现在分布式系统中