架构师训练营第六周作业

CAP 原理：

C：Consistency，一致性；数据在多个副本之间是否能够保持一致的特性。

A：Availability，可用性；每次请求都应该得到一个响应，而不是返回一个错误或者失去响应。

P：Partition tolerance，分区容错性；分布式系统在遇到网络分区故障时，仍然需要保证对外提供一致性和可用性的服务，除非整个网络都发生故障。

在分布式系统中这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。因此在进行分布式架构设计时，必须做出取舍。而对于分布式数据系统，分区容忍性是基本要求，否则就失去了价值。因此设计分布式数据系统，就是在一致性和可用性之间取一个平衡。对于大多数 Web 应用，其实并不需要强一致性，因此牺牲一致性而换取高可用性，是目前多数分布式数据库产品的方向。

以老师课上举的例子，当节点 A 与节点 B 发生网络通讯故障无法同步数据时，客户端 1 向节点 A 写入数据 id 为 55 的商品价格 99 元，同时，客户端 3 向节点 B 写入的数据 id 为 55 的商品价格 75 元；客户端 2 读取节点 A 中的数据，与客户端 4 读取的节点 B 中的数据，就存在不一致性。这是就是满足了可用性 A，而无法满足一致性 C；相反，当一定要保持数据一致，就无法保证系统可用（满足了 C 一致性，舍弃了 A 可用性）