分布式计算系统中的CAP定理

CAP内容解释

• 一致性（Consistency），即更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致，也就是数据一致性。从客户端来看，一致性主要指的是多并发访问时更新过的数据如何获取的问题。从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致。包括：强一致性，要求更新过的数据能被后续的访问都能看到；弱一致性，能容忍后续的部分或者全部访问不到；最终一致性，经过一段时间后要求能访问到更新后的数据。
• 可用性（Availability），指服务一直可用，也就是客户端访问哪个机器都可以正常响应。淘宝的系统可用性可以达到5个9（99.999%，及高可用性）。
• Partition Tolerance（分区容错，节点通讯失败不受影响），分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。

CAP定理解释

三者不可能同时满足（C指的是强一致性）。假设两个节点分处分区两侧。允许至少一个节点更新状态会导致数据不一致，即丧失了C性质。如果为了保证数据一致性，将分区一侧的节点设置为不可用，那么又丧失了A性质。除非两个节点可以互相通信，才能既保证C又保证A，这又会导致丧失P性质。