CAP理论的极限3选2

1 CAP 理论 

1 定义

• Consistency（一致性）： 所有节点上的数据在同一时间具有相同的值。
• Availability（可用性）： 在任何节点发出读写请求时，系统都能够在有限的时间内返回合理的响应(不用最新)
• Partition Tolerance（分区容忍性）：数据在同一时间无法实现一致，网络出现故障，系统仍然可以继续运行。 系统能够容忍任意数量的网络分区，即使出现网络分区，系统仍能够继续运行。网络分区将整个网络或系统划分成多个独立的区域，每个区域内的节点可以相互通信，但在不同区域的节点之间无法直接通信。

分区容忍性不等于容错性 ！

2 CAP理论的3中选2

CAP 理论指出，在分布式系统中，不可能同时满足一致性、可用性和分区容忍性这三个要求，最多只能同时满足其中两个。

C-一致性 数据最新正确且一致

A-可用性 无论是不是正确的都快速返回结果

P-分区容错性 网络分区故障时，系统不崩溃

对于一个分布式系统而言，P必须保证，因为只要有网络交互就一定会有延迟和数据丢失，这种状况我们必须接受，必须保证系统不能挂掉。P实现就是出现网络分区的情况！

所以只剩下C、A可以选择。要么保证数据一致性（保证数据绝对正确），要么保证可用性（保证系统不出错）。

若是不同网络，即网络分区，必然要么快速而不正确，想要正确一致的数据就得等待时间延迟！

3 CP

当选择了C（一致性）时，如果由于网络分区而无法保证特定信息是最新的，则系统将返回错误或超时。（等待数据一致）

4 AP

当选择了A（可用性）时，系统将始终处理客户端的查询并尝试返回最新的可用的信息版本，即使由于网络分区而无法保证其是最新的。（如果快速响应，那么可能数据是错误的，不一致的）

5 AC

强调一致性和可用性，将数据移到一台机器上，既可实现快速响应，响应的数据还都一致（正确）

放弃了分区容忍性，所以无法实现网络扩展。