分布式理论（一）-CAP定理

1.CAP是什么？

CAP定理是分布式系统的基本定理，它表明任何分布式系统最多只能具备一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）这三个属性中的两个。

2.分布式系统

让我们考虑一个非常简单的分布式系统，我们的分布式系统由两台服务器组成，G1和G2。这两台服务器都跟踪同一个初始值为V0的变量V，这两台服务器可以互相通信，同时也可以和外部客户端通信，以下就是我们分布式系统的样子。

客户端可以请求从任意服务器写入和读取。当服务器接受请求时，它可以执行它想要的任意计算，然后响应给客户端。以下就是写入的样子。

以下是读取的样子。

现在我们建立了这个分布式系统，让我们来看一下一致性、可用性、分区容错性意味着什么？

3.一致性（Consistency）

以下是Gilbert and Lynch描述的一致性：

在写操作完成之后开始的任何读操作都必须返回该值，或者后续写操作的结果。

在一致性系统中，客户端给任意服务器写入值一旦得到响应后，它就希望能从任意服务器读取到那个值（即更新后的值）

以下是不一致系统的例子：

我们的客户端往G1写入一个值V1，并且得到G1的确认。但是当客户端读取G2时，它得到的是之前的值V0。

以下是一致性系统的例子：

在这个系统中，G1给客户端发送确认之前会复制自己的值V1给G2。因此，当客户端从G2读取数据时，客户端将得到最新的值V1。

4.可用性（Availability）

以下是Gilbert and Lynch描述的可用性：

系统的一个非故障节点接受每一个请求后必须返回一个响应结果。

在一个可用性系统中，如果我们客户端发送一个请求给没有崩溃的服务器，那么服务器最终必须响应客户端。服务器不允许忽略客户端的请求。

5.分区容错性（Partition Tolerance）

以下是Gilbert and Lynch描述的分区容错性：

允许网络丢失从一个节点到另一个节点的任意多条信息。

这就意味着G1和G2互相发送的任意信息都能丢失。如果所有的信息都丢失了，系统就是以下这个样子。

尽管有任意网络分区，我们的系统必须能够正常运行才能实现分区容错。

6.证明

现在，我们熟悉了一致性、可用性、分区容错性的概念。我们能够证明一个系统不能同时具备这三个属性。
假设一个矛盾，一个系统同时存在一致性、可用性、分区容错性。第一件要做的事情就是系统分区，它就是这个样子：

下一步，我们客户端发送请求将V1值写入G1。因为我们的系统是可用的，G1必须响应。因为网络是分区，所以G1不能复制自己的数据给G2。Gilbert和Lynch称这个执行阶段为α1。

再下一步，我们客户端发送读请求到G2。因为我们的系统是可用的，G2必须响应。又因为网络是分区的，G2不能从G1更新它的值。G2返回的是V0 。Gilbert和Lynch称这个执行阶段为α2。

客户端将值V1写到G1后G2返回V0给客户端，这是不一致的。
我们假设一个一致性、可用性、分区容错性系统存在。但是我们刚刚展示了对于任意的系统都存在行为不一致的执行。因此，不存在一个都满足一致性、可用性、分区容错性的系统。

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http://www.ruanyifeng.com/blog/2018/07/cap.html
https://mwhittaker.github.io/blog/an_illustrated_proof_of_the_cap_theorem/