分布式集群的CAP理论(待完善）-工具盒子

分布式系统的最大难点，就是各个节点的状态如何保持一致

CAP理论是在设计分布式系统的过程中，处理数据一致性问题时必须考虑的理论。

C（一致性）、A（高可用）、P（分区容忍）

读操作获取到最新的写结果

Consistency : Every read receives the most recent write or an error

非故障节点在用户可接受的时间内返回可以接受的结果（不接受超时或错误）

Availability : Every request receives a (non-error) response -- without the guarantee that it contains the most recent write

　3. 分区容错（必须要有的）

部分服务可以不可用，但系统必须正常对外提供服务

Partition tolerance : The system continues to operate despite an arbitrary number of messages being dropped (or delayed) by the network between nodes

三者不可得兼，但分布式系统必须保证分区容错 P，所以只能是CP或者AP

分布式系统的最大难点，就是各个节点的状态如何同步。CAP 定理是这方面的基本定理，也是理解分布式系统的起点。

因为 P 是我们必须的，分区容错 我们先来说一下 分区容错

一、分区容错

一致性和可用性，为什么不可能同时成立？答案很简单，因为可能通信失败（即出现分区容错）。

如果保证 G2 的一致性，那么 G1 必须在写操作时，锁定 G2 的读操作和写操作。只有数据同步后，才能重新开放读写。锁定期间，G2 不能读写，没有可用性不。

如果保证 G2 的可用性，那么势必不能锁定 G2，所以一致性不成立。

综上所述，G2 无法同时做到一致性和可用性。系统设计时只能选择一个目标。如果追求一致性，那么无法保证所有节点的可用性；如果追求所有节点的可用性，那就没法做到一致性。