【Redis数据库】再有人问你CAP理论是什么，就把这篇文章发给他

CAP是Consistency（一致性），Availability（可用性），Partition tolerance（分区容错性）的缩写。在学习redis过程中看到这个名词，查找各位大佬的文章发现这篇讲得很简单清晰，文章来自公众号：codewill。

CAP 定理（CAP theorem）又被称作布鲁尔定理，是加州大学伯克利分校的计算机科学家埃里克·布鲁尔（Eric Brewer）在 2000 年的 ACM PODC 上提出的一个猜想。2002 年，麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特（Seth Gilbert）和南希·林奇（Nancy Lynch）发表了布鲁尔猜想的证明，使之成为分布式计算领域公认的一个定理。

对于设计分布式系统的架构师来说，CAP 是必须掌握的理论。

为了更好地解释 CAP 理论，我特意去大佬的博客看了下，的文章作为参考基础。（http://robertgreiner.com/about）

Robert Greiner 对 CAP 的理解也经历了一个过程，他写了两篇文章来阐述 CAP 理论，第一篇被标记为“outdated”（网上绝大部分解锁都止于第一篇）。

我们先看下第一版和第二版的差异

第一版

Any distributed system cannot guaranty C, A, and P simultaneously.

对于一个分布式计算系统，不可能同时满足一致性（Consistence）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）三个设计约束。

1. 一致性（Consistency）

All nodes see the same data at the same time.

所有节点在同一时刻都能看到相同的数据。

2. 可用性（Availability）

Every request gets a response on success/failure.

每个请求都能得到成功或者失败的响应。

3. 分区容忍性（Partition Tolerance）

System continues to work despite message loss or partial failure.

出现消息丢失或者分区错误时系统能够继续运行。

第二版

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.

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。

1. 一致性（Consistency）

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

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。

2. 可用性（Availability）

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

非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应（不是错误和超时的响应）。

3. 分区容忍性（Partition Tolerance）

System continues to work despite message loss or partial failure.

当出现网络分区后，系统能够继续“履行职责”。

我们来详细看下具体的差异

首先概念上第二版定义了什么才是 CAP 理论探讨的分布式系统，强调了两点：interconnected 和 share data，为何要强调这两点呢？ 因为分布式系统并不一定会互联和共享数据。最简单的例如 Memcache 的集群，相互之间就没有连接和共享数据，因此 Memcache 集群这类分布式系统就不符合 CAP 理论探讨的对象；而 MySQL 集群就是互联和进行数据复制的，因此是 CAP 理论探讨的对象。

第二版强调了 write/read pair，这点其实是和上一个差异点一脉相承的。也就是说，CAP 关注的是对数据的读写操作，而不是分布式系统的所有功能。例如，ZooKeeper 的选举机制就不是 CAP 探讨的对象。

1. 一致性（Consistency）

第一版强调同一时刻拥有相同数据（same time + same data），第二版并没有强调这点。

因此第一版的解释“All nodes see the same data at the same time”是不严谨的。而第二版强调 client 读操作能够获取最新的写结果就没有问题，因为事务在执行过程中，client 是无法读取到未提交的数据的，只有等到事务提交后，client 才能读取到事务写入的数据，而如果事务失败则会进行回滚，client 也不会读取到事务中间写入的数据。

2. 可用性（Availability）

第一版的 success/failure 的定义太泛了，几乎任何情况，无论是否符合 CAP 理论，我们都可以说请求成功和失败，因为超时也算失败、错误也算失败、异常也算失败、结果不正确也算失败；即使是成功的响应，也不一定是正确的。例如，本来应该返回 100，但实际上返回了 90，这就是成功的响应，但并没有得到正确的结果。相比之下，第二版的解释明确了不能超时、不能出错，结果是合理的，

3. 分区容忍性（Partition Tolerance）

第一版用的是 work，第二版用的是 function。

work 强调“运行”，只要系统不宕机，我们都可以说系统在 work，返回错误也是 work，拒绝服务也是 work；而 function 强调“发挥作用”“履行职责”，这点和可用性是一脉相承的。也就是说，只有返回 reasonable response 才是 function。相比之下，第二版解释更加明确。

CAP到底改怎么选

虽然 CAP 理论定义是三个要素中只能取两个，但放到分布式环境下来思考，我们会发现必须选择 P（分区容忍）要素，因为网络本身无法做到 100% 可靠，有可能出故障，所以分区是一个必然的现象。如果我们选择了 CA 而放弃了 P，那么当发生分区现象时，为了保证 C，系统需要禁止写入，当有写入请求时，系统返回 error（例如，当前系统不允许写入），这又和 A 冲突了，因为 A 要求返回 no error 和 no timeout。因此，分布式系统理论上不可能选择 CA 架构，只能选择 CP 或者 AP 架构。

让我们举个栗子

1.CP - Consistency/Partition Tolerance

如下图所示，为了保证一致性，当发生分区现象后, 节点1上的数据无法同步到 节点2， 节点2上的数据还是 Y。这时客户端 C 访问 节点2时，节点2 需要返回 Error，提示客户端 “系统现在发生了错误”，这种处理方式违背了可用性（Availability）的要求，因此 CAP 三者只能满足 CP。

2.AP - Availability/Partition Tolerance

如下图所示，为了保证可用性，当发生分区现象后， 节点1上的数据无法同步到 节点2， 节点2上的数据还是 Y。这时客户端 访问 节点2 时，节点2 将当前自己拥有的数据 Y 返回给客户端，而实际上当前最新的数据已经是 X了，这就不满足一致性（Consistency）的要求了，因此 CAP 三者只能满足 AP。