为什么不能同时满足CAP原则

最新推荐文章于 2025-03-21 20:14:20 发布

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#分布式

CAP理论指出，在分布式系统中，一致性、可用性和分区容错性无法同时达到最优。当网络分区发生时，系统必须在一致性或可用性之间做出选择。本文深入探讨了CAP原理，帮助理解在设计分布式系统时面临的权衡。

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前段时间，学习分布式网络架构时，总是会看到一个CAP原则，设计分布式架构时，这个原则只能满足其中两个条。但对这个东西没有理解，今天试着理下。

CAP原则是指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availab

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CAP理论到底掣肘了谁？高可用与一致性真的不能兼得？

Echo_Wish

05-28

152

CAP理论：高可用与一致性的权衡指南 CAP理论指出分布式系统无法同时满足一致性(C)、可用性(A)和分区容错性(P)，但并非绝对不可兼得。实际上，通过优化方法可以在三者间找到平衡： BASE模型采用最终一致性（如DNS、缓存系统），通过异步同步保证数据最终一致，适合允许短暂不一致的场景。一致性算法（如Paxos、Raft）通过选举主节点协调同步，在保证一致性的同时兼顾可用性。业务场景决定选择：金融系统倾向CP（强一致），消息队列选择AP（高可用），社交平台可接受最终一致。 CAP理论并非铁律，而是架构

cap为什么不能同时满足三个特性

weixin_43740680的博客

07-22

418

在分布式系统中一致性、可用性、分区容错性不可能三个同时满足，先来解释以下这三个原则的意思：一致性：在分布式系统中的任意一个节点都会查询到相同的信息可用性：服务一直可用，而且是正常响应时间，好的可用性主要是指系统能够很好的为用户服务，不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。分区容错性：当分布式系统中一部分节点崩溃的时候，当前系统仍旧能够正常对外提供服务现在我们来证明以下为什么分布...

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CAP为什么说只能同时满足两个，自己的简单理解

原宁的博客

04-14

2327

Consistency(一致性), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的Availability(可用性), 好的响应性能Partition tolerance(分区容忍性) 可靠性在网上看了很多资料，这里给出自己的简单理解C：一致性，就是说所有的服务器上面的数据都是一样的，A：可用性，用户访问服务器上面的数据，响应时间在可以接受的范围内P：分区容忍性，其实就是高可用性，一个节点崩了，并不影响我们...

解释为什么CAP无法同时满足

azbh111的博客

12-20

486

CAP是一致性、可用性、分区容错性的简称。这里用反证法进行推论。假设一个3节点的集群有（A/B/C）3个节点，同时满足CAP。假设C到A/B的网络断了，更新A/B节点的数据后，C节点数据无法更新，依然是旧数据。若果系统满足一致性，那么C节点就不能对外提供服务，此时C节点无法满足可用性。如果系统满足可用性，那么C节点只能对外提供旧数据，无法满足一致性。综上所述，分布式系统无法同时满足CAP ...

为什么CAP不能同时满足

lyzchengxuyuan的博客

03-06

385

CAP是分布式存储的理论基石，分别由: 1、C consistency 一致性 2、A available 可用性 3、P partition tolerance 分区容错性由于现代的分布式系统都是存储在不同的机器上的，通过网络进行数据的交互，而网络就会存在延时和传输等问题，当出现上述问题时我们就无确保数据的实时性共享，所以此时要么等待数据一致，要么抛弃部分服务确保其他服务的可用，即我们常说的可用性与一致性不可共存的原因。这也就解释了为什么CAP往往只能满足其二 ...

分布式CAP定理，为什么不能同时满足三个特性？（*）

weixin_42408447的博客

07-16

334

cap

大白话解释为啥分布式事务 CAP 不能同时实现？

heshiyuan1406146854的博客

07-30

314

解释之前，我们先举一个简单的但能说明问题的例子，后面的解释都是围绕该例子说的。假设有一个新用户注册获取新人积分的功能，最开始用户表和积分表在同一个数据库，事务实现起来没任何问题。现在拆分成了用户服务和积分服务 2个微服务，以上注册功能在业务层是先调用用户服务新增一个用户，再调用积分服务为该用户设置积分，因为是分布式服务调用，所以本地事务失效。 CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition t

为什么CAP理论的核心不能都满足

weixin_43973672的博客

03-21

589

在分布式系统中，节点间的通信可能因网络故障、延迟或丢包而中断（即发生分区）。：当网络分区发生时，部分节点无法同步数据，此时要么拒绝服务（牺牲A），要么返回不一致数据（牺牲C）。CAP是一个理论模型，实际系统可能通过折中设计（如最终一致性）部分缓解矛盾，但无法完全绕过。如果要求所有请求都能响应（A）且数据一致（C），则必须保证所有节点正常通信。实际是：CAP要求在网络分区发生时，在C和A之间二选一。：必须选择分区容错性（P），因此实际是在C和A之间权衡。：在网络分区发生时，必须牺牲一致性或可用性。

CAP三缺一：不能同时存在

天然玩家的博客

12-31

1526

分布式系统CAP理论（原则）：一致性（Consistency）：同一时刻“看”到的数据完全相同。可用性（Availability）：客户端请求总是可以拿到正确的响应。分区容错（Partition tolerance）：部分节点间网络异常，系统仍可以正常运作。

分布式系统为什么CAP无法同时达到？

TechFlow的博客

01-10

780

从前有一户夫妻，他们生了两个孩子。已知其中一个是女孩，那么另一个孩子也是女孩的概率是多少呢？这是一道概率论课本上的经典问题，一开始的时候，很多人会觉得两个孩子的性别是独立事件，我们知道其中一个孩子的性别，应该对另一个孩子没有影响。但实际上并不是这样，我们可以列出两个孩子性别的所有可能：孩子1 孩子2 男女男男女女女男从上面这个表格里，我们可以看出...

为什么CAP不可兼得

weixin_33916256的博客

12-21

192

为何在分布式环境下CAP三者不可兼得？对此问题可做棋盘推演，这样问题的关键转换为：假设存在网络分区的情形，若已得到P，即容忍网络分区的存在，那么C和A是否可以兼得。可以分为两种情形来进行进一步推演。情形一：如果在这个分布式系统中数据无副本，那么系统必然满足强一致性条件，因为只有独本数据，不会出现数据不一致的可能。此时C和P两要素具备，但是如...

分布式面试必问题!为什么说CAP不能兼顾?

读书就是赚钱

05-10

308

1.名词定义我们先来认识一下分布式里面说的CAP是什么?分别是一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition-tolerance) 一致性(Consistency):指的是一个节点的主节点跟副本之间数据的一致性,可以想象一下MySQL的主从同步一致性. 可用性(Availability):指的是一个系统对外服务的质量.我们常把系统可用性量化为几个9,也即是99.99…%小数点后的几个9,通常可以通过系统的不可用时间,可用时间,总服务时间计算得出来.

CAP为什么不能兼得

thunder54007的专栏

05-07

760

什么是CAP所谓CAP原则，是指在分布式系统中Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性）三者不能同时得到。一致性：在分布式系统中，一个数据存在多个副本的情况下，各个副本的值是否一致。可用性：当系统收到一个请求后，在一定时间之内，总是可以反馈一个结果给用户，无论成功还是失败。分区容错性：当网络出现分割后，系统仍然可以提...

CAP定理为什么只能同时满足两个

weixin_34162629的博客

04-17

479

Consistency(一致性), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的 Availability(可用性), 好的响应性能 Partition tolerance(分区容忍性) 可靠性在网上看了很多资料，这里给出自己的简单理解 C：一致性，就是说所有的服务器上面的数据都是一样的， A：可用性，用户访问服务器上面的数据，响应时间在可以接受的范围内 P：分区容忍性，其实就是高可用性，一个节点崩了，...

为什么CAP不能同时满足的简单理解

zhangsir的博客

09-05

9437

为什么CAP不能同时满足的简单理解 cap定理：前提是分布式系统中，cap三个只能满足两个，不能同时满足三个特性。 Consistency (一致性)：所有节点在同一时间的数据都是完全一致的。 Availability (可用性)：服务一直是可用的。 Partition Tolerance (分区容错性): 分布式系统在某个节点或分区故障时，仍然能对外提供满足一致性或可用性的服务。 cap只能取其...

分布式架构CAP只能最多满足两个原理解释

qq_28107929的博客

05-13

2580

在弄清楚这个问题之前，我们先了解一下什么是分布式的CAP定理。根据百度百科的定义，CAP定理又称CAP原则，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），最多只能同时三个特性中的两个，三者不可兼得。一、CAP的定义 Consistency (一致性)： “all nodes see the same data at the same time”,即更新操作成功并返回客户端后，所有节点在同一时间的数据

关于NOSQL中的原则CAP不能同时满足原因

dongying1751的博客

08-13

1704

NoSQL中的三大原则： CAP 1 C:Consistency（强一致性） 2 A:Availability（可用性） 3 P:Partition tolerance（分区容错性） CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的满足两个。因此，根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足

AP与CP为什么不能同时满足？

weixin_45014721的博客

09-22

528

像京东淘宝的双十一，主要保证的是高可用AP，对于点赞数、收藏数这些数据的不一致是可以容忍的。所以要先保证AP系统能用，再谈CP数据的一致。

分布式系统的CAP理论

Lee_0202的博客

05-23

220

CAP理论是指分布式系统架构中通常只能够满足CAP三个指标中的两个，而不能同时满足CAP三个指标 C（Consistency）：一致性一致性指的是All nodes see the same data at the same time，也就是说所有节点在同一时间看到的数据必须是一模一样的，比如足球比赛中，当比分发生了改变，客户端A看到的比分是1:0，而客户端B看到的比分还是0:0；又...

什么是CAP原则？

最新发布

07-31

### CAP原则的定义 CAP原则，也称为CAP定理，是由计算机科学家埃里克·布鲁尔（Eric Brewer）在2000年提出的一个分布式系统理论。该定理指出，在一个分布式系统中，**一致性**（Consistency）、**可用性**（Availability）和**分区容错性**（Partition tolerance）这三项特性**最多只能同时满足其中的两项**，无法全部实现[^1]。 - **一致性**（Consistency）：所有节点在同一时间访问时，都能看到相同的数据。也就是说，一旦某个写操作成功完成，所有后续的读操作都将返回该写操作的结果。 - **可用性**（Availability）：每个请求都能在合理的时间内收到响应，而不会因为系统故障或数据不一致而被拒绝。 - **分区容错性**（Partition tolerance）：即使系统中某些节点之间的通信出现故障（即网络分区），系统仍然能够继续运行。 ### CAP原则的核心思想 CAP定理的核心在于它揭示了分布式系统设计中的一个根本性权衡。网络分区在实际的分布式系统中是不可避免的，因此大多数系统必须选择在一致性和可用性之间进行权衡： - **CP系统**：优先保证一致性和分区容错性，而可能牺牲可用性。例如，在网络分区发生时，为了保持一致性，某些节点可能会拒绝服务请求。 - **AP系统**：优先保证可用性和分区容错性，而可能牺牲一致性。例如，在网络分区发生时，系统会继续处理请求，但可能会返回过时的数据。这种权衡并不意味着系统必须完全放弃某一项特性，而是在特定场景下对某些特性的优先级进行调整[^3]。 ### CAP原则的常见误解 CAP定理经常被误解为必须在一致性、可用性和分区容错性之间做出明确的“三选二”选择。然而，这种观点过于简单化。实际上，大多数分布式系统的设计更倾向于在网络分区发生时，优先考虑分区容错性，然后在一致性和可用性之间进行权衡。此外，许多现代系统通过引入其他机制（如BASE理论）来缓解CAP定理带来的限制[^4]。 ### CAP与BASE理论的关系 BASE理论是对CAP定理中一致性与可用性权衡的一种补充。BASE的核心思想是放弃强一致性，转而追求**基本可用**（Basically Available）、**柔性状态**（Soft state）和**最终一致性**（Eventually consistent）。这种设计理念更适合大规模互联网系统，因为它允许系统在高并发和网络分区的情况下保持较高的可用性，同时通过适当的机制实现数据的最终一致性[^4]。 ### 示例：CAP原则在实际系统中的应用以一个简单的分布式数据库为例，假设系统中有两个节点A和B，它们存储相同的数据副本： - 如果系统选择CP特性，在网络分区发生时，节点A和B可能会互相隔离。为了保证一致性，系统可能会选择暂停其中一个节点的服务，直到分区问题解决。 - 如果系统选择AP特性，在网络分区发生时，节点A和B会继续提供服务，但由于无法同步数据，可能会导致读取到的数据不一致。 ```python # 伪代码示例：模拟CP系统的行为 def write_data(node, data): if network_partition_detected(): # 在CP系统中，为了保证一致性，暂停写操作 raise NetworkPartitionError("Network partition detected. Write operation paused.") else: node.write(data) return "Write successful" def read_data(node): if network_partition_detected(): # 在CP系统中，为了保证一致性，暂停读操作 raise NetworkPartitionError("Network partition detected. Read operation paused.") else: return node.read() ``` ### 相关问题 1. CAP定理在实际分布式系统设计中有哪些典型应用？ 2. BASE理论是如何对CAP定理进行补充的？ 3. 在CAP定理中，一致性、可用性和分区容错性之间有哪些权衡？ 4. 如何选择适合的分布式系统设计策略（CP或AP）？ 5. CAP定理对现代云原生系统的设计有哪些影响？