极简—CAP理论简要说明

1、CAP理论是什么

CAP 理论是由计算机科学家 Eric Brewer 在 2000 年提出的，用于描述分布式系统的三个重要属性：一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition Tolerance）之间的关系。

2、三个属性具体定义

一致性（Consistency）：指所有节点在同一时间看到的数据是一致的。即当一个节点对数据进行了更新操作后，所有其他节点在之后的读取操作中都能立即看到这一更新。
可用性（Availability）：系统提供的服务在任何时候都应该是可用的，即使出现了部分节点故障或延迟。
分区容忍性（Partition Tolerance）：系统能够容忍网络分区，即系统中的节点可以被分成多个分区，这些分区之间可能由于网络故障而无法通信。

3、CAP使用权衡

1、保留CA，放弃P
作为一个分布式系统，放弃P，即相当于放弃了分布式，也就是单机部署，一旦并发性很高，单机服务根本不能承受压力。
2、保留CP，放弃A
一旦遇到分区容错故障，那么受到影响的服务需要等待一定的时间，因此在等待期间部分系统无法对外提供服务。
代表：Zookeeper
代表：Nacos 的Distro协议。Distro是阿里巴巴的私有协议，目前流行的 Nacos服务管理框架就采用了 Distro协议。Distro 协议被定位为 临时数据的一致性协议 ：该类型协议， 不需要把数据存储到磁盘或者数据库 ，因为临时数据通常和服务器保持一个session会话， 该会话只要存在，数据就不会丢失 。

  		spring.cloud.nacos.discovery.naming-consistency=strict

3、保留AP，舍弃C
这里所说的放弃一致性，并不是完全放弃数据一致性，而是放弃数据的强一致性。即放弃了同一时刻的数据一致性，而保留数据的最终一致性。
代表：Eureka raft算法 能保存数据的最终一致性
Nacos raft算法 能保存数据的最终一致性

		spring.cloud.nacos.discovery.naming-consistency=coordinator