看起來很唬人，然而卻簡單實用的CAP理論

在作分佈式系統開發時，咱們常常會或多或少的聽到CAP理論、或者是處理節點間數據一致性的問題。
但CAP理論到底是什麼呢？

CAP理論很簡單，但倒是不少軟件設計的宏觀指導，所以也有人將之稱爲架構師必須掌握的理論之一。
鑑於理論的東西相對來講比較抽象並且繁瑣，所以咱們先舉個例子：
有一天你打王者榮耀連跪，因而找了一個大神魯班，帶你起飛：

因而就發生了下邊的對話

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（1）
射手魯班：救救我，謝謝

輔助蔡文姬：收到
（2）
輔助蔡文姬：我來抓人了

 射手魯班：收到

若是一切良好，那麼一切都OK
可是倘若這時候YY語音忽然掛掉了

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（1）射手魯班：救救我，謝謝

 蔡文姬，沒有響應

（2）輔助蔡文姬：我來抓人了

 射手魯班，沒有響應

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那麼接下來有兩種策略：
一、 暫時先無論YY語音的問題，繼續打好遊戲。
二、先不打遊戲了，切屏打電話給對方，看下是否是發生了什麼情況

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是的，這涉及到所謂的CAP理論了，
也就是在分佈式場景下，若是不一樣節點之間的通訊出現了問題，那麼不一樣節點的響應策略應該是什麼樣的。是該暫停響應，等待鏈接恢復，仍是應該堅持響應，忽略數據的不一致性。
咱們先來看下計算機領域中，CAP的專業解釋：

一致性 Consistency：在分佈式系統中，全部的數據備份，在任意時刻都要求一致；
可用性 Availability：對於分佈式系統中的節點，在任意時候均可以正常的進行讀寫響應，而且不超時；
分區容錯性 Partition tolerance：當節點之間的通訊出現(防盜鏈接：本文首發自http://www.cnblogs.com/jilodream/ )故障時，整個分佈式系統仍然能夠運行起來，不至於直接崩潰掉；
P是背景，也就是在分佈式系統下，若是節點之間的通訊出現了問題，那麼整個系統仍然在運行，等待網絡恢復後，整個系統仍然能夠正常操做。

通過理論以及實際的推演，咱們發如今P的背景下，AC不能夠共存。
也就是你沒法作到既保證了節點的可用性，還保證了一致性。
專業的推演證實，這裏就不說了，筆者本身的理解是這樣的：
當節點之間的網絡崩潰時，節點若是想要可以支持可用性，勢必會形成數據的修改，從而形成數據的不一致，而網絡又崩潰掉，所以沒有辦法進行節點間的數據同步。如今對於接下來的處理策略有兩個選擇：
（1）若是節點想要支持一致性呢，那麼惟一的選擇就是不能進行數據的寫，這是由於節點之間沒法進行數據的同步，所以只能放棄寫操做，這就致使失去了高可用性。
（2）若是支持了寫，那麼就會出現節點間的數據不一致，而且因爲網絡問題，沒法及時同步，這就失去了高一直性。

這套理論有什麼用呢？
他能夠明確指出，對於分佈式系統來講，沒法作出數據完美一直，並且有高可用的場景。架構設計必需要作出取捨。
一、聽從可用性，放棄高一致性
二、支持高一直性，放棄高可用性
具體應該如何選擇，由業務來決定。若是你的系統支持短暫的業務停頓，可是系統不能出錯，那麼就要傾向於CP方案，如實時通話系統，財務交易系統。若是你的系統支持暫時的數據不一致性，可是必定要保證高可用性，如直播點贊，評論。那麼就要傾向於AP方案。無所謂哪一種方案更優秀，而是須要由業務來驅動技術的選型。
不少人說，不是CAP，三者取其二麼？爲何你這裏只有CP，和AP?
這兩種理解其實均可以，可是（注意，要畫重點了）
P所表明的是分區容忍性，是指分佈式場景下，對於網絡通訊問題下仍然可用，這個是前提。
CP和AP是基於這個前提討論的兩種方案。若是劃掉P，取AC，也就是單機場景下的一致性和可用性(防盜鏈接：本文首發自http://www.cnblogs.com/jilodream/ )問題，這就失去了討論的意義。這比如在中學物理中R=U/I ,電阻等於電壓除以電流。可是你不能理解爲電阻與電壓成正比，與電流成反比，由於電阻只與材料和規格相關。你能夠按照公式推算出數據，可是不表明是字面的含義。

另外須要注意的是，上述狀況下，都是理論模型，其中忽略了數據一致性所須要的網絡延遲。也就是說，在實際狀況中，因爲網絡的延時問題，高效的CP系統很是難實現。同時又因爲互聯網產品中自己須要的快速響應，因此在實際的開發中，每每AP模式的設計，相對來講佔比會更大一點。那麼如何規避掉數據不一致性形成的影響呢？
這裏提供兩個思路
一、 數據的最終一致性，出現一致性問題不要緊，只要不影響到核心的數據計算，是能夠接受的。只要最終的數據可以保證一致性，知足冪等性便可。
二、 縮短數據一致性恢復的時間，也就是若是出現數據不一致的問題，系統能夠想辦法縮短恢復數據的耗時，若是當請求再次進來時，若是數據已經恢復完成，那麼對於外界來講，就不會感知到這次的不一致。