CAP原则

CAP原则是NO SQL数据库的基石：

Eric A. Brewer教授，Inktomi公司的创始人，也是berkeley大学的计算机教授，Inktomi是雅虎搜索现在的台端技术核心支持。

最主要的是， 他们 （Inktomi公司）在最早的时间里，开始研究分布计算。

CAP原则的提出，可以追溯到2000年的时候，Brewer教授在一 次谈话中，基于他运作Inktomi以及在伯克利大学里的经验，总结出了CAP原则。

图一：CAP原则

Consistency（一致性）：即数据一致性，简单的说，就是数据复制到了N台机器，如果有更新，要N机器的数据是一起更新的。
Availability（可用性）：好的响应性能，此项意思主要就是速度。
Partition tolerance（分区容错性）：这里是说好的分区方法，体现具体一点，简单地可理解为是节点的可扩展性。

CAP原则及证明的原文

http://www.julianbrowne.com/article/viewer/brewers-cap-theorem

熊掌与鱼不可兼得也。关注的是一致性，那么您就需要处理因为系统不可用而导致的写操作失败的情况，而如果您关注的是可用性，那么您应该知道系统的read操作可能不能精确的读取到write操作写入的最新值。因此系统的关注点不同，相应的采用的策略也是不一样的，只有真正的理解了系统的需求，才有可能利用好CAP理论。

作为架构师，一般有两个方向来利用CAP理论

1. key-value存储，如Amaze Dynamo等，可根据CAP三原则灵活选择不同倾向的数据库产品。
2. 领域模型 + 分布式缓存 + 存储 （Qi4j和NoSql运动），可根据CAP三原则结合自己项目定制灵活的分布式方案，难度高。

我准备提供第三种方案：实现可以配置CAP的数据库，动态调配CAP。

• CA：传统关系数据库
• AP：key-value数据库

而对大型网站，可用性与分区容忍性优先级要高于数据一致性，一般会尽量朝着 A、P 的方向设计，然后通过其它手段保证对于一致性的商务需求。架构设计师不要精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统，而是应该进行取舍。

不同数据对于一致性的要求是不同的。举例来讲，用户评论对不一致是不敏感的，可以容忍相对较长时间的不一致，这种不一致并不会影响交易和用户体验。而产品价格数据则是非常敏感的，通常不能容忍超过10秒的价格不一致。