CAP理论

之前有找过一些关于CAP理论的文章，今天偶然看到下面对于CAP理论的描述，个人觉得还是写的比较简单易懂的，所以摘录下来分享。

什么是 CAP 理论呢？这是 2000 年University of California, Berkeley 的计算机教授Eric Brewer（也是谷歌基础设施 VP）提出的理论。所谓 CAP，是以下 3 个单词的首字母缩写，它们都是分布式系统最核心的特性：

Consistency 一致性

Availability 可用性

Partition tolerance 分区容错性

我们通过以下 3 张示意图，快速理解下这 3 个词的意义。下图中 N1、N2 两台主机上运行着 A 进程和 B 进程，它们操作着同一个用户的数据（数据的初始值是 V0），这里 N1 和 N2 主机就处于不同的 Partition 分区中，如下所示：

 

正常情况下，当用户请求到达 N1 主机上的 A 进程，并将数据 V0 修改为 V1 后，A 进程将会把这一修改行为同步到 N2 主机上的 B 进程，最终 N1、N2 上的数据都是 V1，这就保持了系统的 Consistency 一致性。

 

然而，一旦 N1 和 N2 之间网络异常，数据同步行为就会失败。这时，N1 和 N2 之间数据不一致，如果我们希望在分区间网络不通的情况下，N2 能够继续为用户提供服务，就必须容忍数据的不一致，此时系统的 Availability 可用性更高，系统的并发处理能力更强，比如 Cassandra 数据库。

 

反之，如果 A、B 进程一旦发现数据同步失败，那么 B 进程自动拒绝新请求，仅由 A 进程独立提供服务，那么虽然降低了系统的可用性，但保证了更强的一致性，比如 MySQL 的主备同步模式。