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简介

定义

原文：In a distributed system (a collection of interconnected nodes that share data.), you can only have two out of the following three guarantees across a write/read pair: Consistency, Availability, and Partition Tolerance - one of them must be sacrificed.

翻译：在一个分布式系统（指互相连接并共享数据的节点的集合）中，当涉及读写操作时，只能保证一致性（Consistence）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）三者中的两个，另外一个必须被牺牲。

关键字：interconnected nodes（互连节点）、share data（共享数据）、a write/read pair（读／写）

简单描述下，从上面一段话，有几个，也就是说我们聊CAP定理的时候，是在具有数据读写、数据共享和节点互连的前提下，对上面三者选其二，也是建议我们不要花费时间与精力同时满足三者。

举例说明，web集群、memcached集群、redis哨兵不属于讨论对象

• web集群只是资源复制分配在不同的节点上，然而节点间没有互连、也没有数据共享（sessionid、memory cache）。
• memcached集群数据存储是通过客户端实现哈希一致性，但是集群节点间不互连的，也没有数据共享。
• redis哨兵是为了Redis提供了高可用性，进行监控、通知、故障转移等，但没有数据读写操作。

总得来说，CAP定理讨论的并不是分布式系统所有的功能。

一致性（Consistency）

原文：A read is guaranteed to return the most recent write for a given client.

翻译：对某个指定的客户端来说，读操作保证能够返回最新的写操作结果

关键字：a given client（指定的客户端）。

简单描述下，这里没说明是所有节点必须在同一时间数据一致，而关注点在客户端，假如有个场景，您在ATM(客户端)往某张银行卡存500元后，立刻在ATM发起查询余额的时候会显示加了500元后的余额，随后我们也能把这500元取出来。查询余额读操作可以是写后立刻读的主库，也或者写后某个时间段过后（中途无写）读从库。

可用性（Availability）

原文：A non-failing node will return a reasonable response within a reasonable amount of time (no error or timeout).

翻译：非故障节点将在合理的时间内返回合理的响应（不是错误或超时）。

关键字：non-failing node（非故障节点）、reasonable response（合理的响应）

简单描述下，这里的可用性和我们平常所理解的高可用性有点偏差，高可用性指系统无中断的执行其功能的能力。

已故障的节点就不具有可用性了，因为请求结果要么error要么 timeout。合理的响应没有说明是成功还是失败，但是响应应该具有是否成功的精确描述。例如我们读取sql server集群的某从库，同步需要时间，读取出来可能不是最新的数据，但却是合理的响应。

分区容错性（Partition tolerance）

原文：The system will continue to function when network partitions occur.

翻译：当网络分区发生时，系统将继续正常运作

关键字：continue to function（继续正常运作）

描述：假如做了一个redis的一主两从的集群，某天某个从节点因为网络故障变成不可用，但是另外的一主一从仍然能正常运作，那么我们认为它具有分区容错性。

CA-牺牲分区容错性

作为分布式系统，我认为CAP的讨论是建立在P确立前提下。假如我们牺牲了P这个时候因为网络故障发生了分区导致节点不可用，这个时候请求响应了error，与可用性的定义相冲突了。因为分区总会发生，因此对于分布式系统而言分区容错性是必要的。

PC-牺牲可用性

最典型的案例是RDBMS集群与Redis集群，这两种都是利用主从复制实现读写分离的方案。假如两者都是建立一主多从的集群，在主节点写入数据，为了保证随后的读操作获取最新数据（一致性），这个读操作仍会请求主节点（读写分离的复杂点在从库同步不及时导致业务的异常，为了保证业务的正常性写后的读会请求主库），某个从节点挂了但是只要主节点和其他从节点仍然正常运作，就满足分区容错性。但是哪天主节点因为网络故障导致写操作的error或者timeout，那么这个系统就不可用了（牺牲可用性）。

这个时候可以引入其他功能和机制完成，例如Redis哨兵、故障转移功能。

PA-牺牲一致性

最典型的案例是Cassanda和Riak，这种类型的分布式数据库，可以任意节点写入，任意节点读取，当作为集群出现，无论写入哪个节点，都将会把该节点的数据同步到其他节点上。因为每个节点都可以写入同时会复制到其他节点，读取数据时只要访问一个节点就足够了（喜欢任意访问也不拦着你），但是因为其他节点数据同步原因，数据可能并不是最新的（牺牲一致性）。如果当前节点因为网络异常导致分区变得不可用（无论读\写），可以转移访问节点（可用性）。

正确理解CAP定理

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原文地址：https://www.cnblogs.com/skychen1218/p/9194065.html