分布式理论 —— CAP 定理

一、什么是 CAP 定理

2000 年的时候，Eric Brewer 教授提出了 CAP 猜想，2年后，被 Seth Gilbert 和 Nancy Lynch 从理论上证明了该猜想的可能性。从此，CAP 理论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 理论表明，一个分布式系统不可能同时满足一致性(Consistency)，可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)这三个基本需求，最多只能同时满足其中的2个。

什么是分区？
在分布式系统中，不同的节点分布在不同的子网络中，由于一些特殊的原因，这些子节点之间出现了网络不通的状态，但它们的内部子网络是正常的，从而导致了整个系统的环境被切分成了若干个孤立的区域。这就是分区。

二、什么是高可用(High Availability)？

高可用，简称 HA，是系统一种特征或者指标。通常是指，提供一定性能上的服务运行时间，高于平均正常时间段。反之，消除系统服务不可用的时间。衡量系统是否满足高可用，就是当一台或者多台服务器宕机的时候，系统整体和服务依然正常可用。

举个例子，一些知名的网站保证 4 个 9 以上的可用性，也就是可用性超过 99.99%。那 0.01% 就是所谓故障时间的百分比。比如电商网站，服务不可用会造成商家损失金钱和用户。那么在提高可用性基础的同时，对系统宕机和服务不可用会有补偿。

三、为什么只能 3 选 2？

能不能同时满足这三个条件？假设有一个系统如下：

整个系统由两个节点配合组成，之间通过网络通信，当节点 A 进行更新数据库操作的时候，需要同时更新节点 B 的数据库(这是一个原子的操作)。

上面这个系统怎么满足 CAP 呢？

1. C：当节点 A 更新的时候，节点 B 也要更新。
2. A：必须保证两个节点都是可用的。
3. P：当节点 A、B 出现了网络分区，必须保证对外可用。

可见，根本完成不了，只要出现了网络分区，A 就无法满足，因为节点 A 根本连接不上节点 B。如果强行满足 C 一致性，就必须停止服务运行，从而放弃可用性 A。

所以，最多满足两个条件：

四、能不能解决 3 选 2 的问题？

难道真的没有办法解决这个问题吗？CAP 理论已经提出了 13 年，也许可以做些改变。仔细想想，分区是百分之百出现的吗？如果不出现分区，那么就能够同时满足 CAP。如果出现了分区，可以根据策略进行调整。比如 C 不必使用那么强的一致性，可以先将数据存起来，稍后再更新，实现所谓的 “最终一致性”。

这个思路又是一个庞大的问题，也引出了第二个理论 Base 理论。