CAP理论

分布式系统的三个指标

1、一致性（C:Consistency）

在分布式环境中，一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持数据一致的特性，在一致性的需求下，当一个系统在数据一致的状态下执行更新操作后，应该保证系统的数据仍然处于一致的状态，例如一个将数据副本分布在不同分布式节点上的系统来说，如果对第一个节点的数据进行了更新操作并且更新成功后，其他节点上 的数据也应该得到更新，并且所有用户都可以读到其最新的值，那么这样的系统就被认为具有强一致性（或严格的一致性，或最终一致性）。

2、可用性（A:Available）

可用性是指系统提供的服务必须一致处于可用的状态，对于用户的每一个操作请求总是能够在有限的时间内返回结果，有效的时间内，是指，对于用户的一个操作请求，系统必须能够在指定的时间（即响应时间）内返回对应的处理结果，如果超过了这个时间范围，那么系统就被认为是不可用的。

返回时间，是可用性的另一个非常重要的指标，它要求系统在完成对用户请求的处理后，返回一个正常的响应结果，正常的响应结果通常能够明确的反映出对请求的处理结果，即成功或者失败，而不是一个让用户感到困惑的返回结果。

3、分区容错性（P:Partition Tolerance）

分区容错性约束了一个分布式系统需要具有如下特征：分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务，除非是整个网路环境都发生了故障。

P是必须满足的，剩下的就在CP或者AP之间选择