Week 6 作业



请简述 CAP 原理



在理论计算机科学中，CAP定理（CAP theorem），又被称作布鲁尔定理（Brewer's theorem），它指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点：



• 一致性（Consistency） （等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）

• 可用性（Availability）（每次请求都能获取到非错的响应——但是不保证获取的数据为最新数据）

• 分区容错性（Partition tolerance）（以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择。）



根据定理，分布式系统只能满足三项中的两项而不可能满足全部三项。理解CAP理论的最简单方式是想象两个节点分处分区两侧。允许至少一个节点更新状态会导致数据不一致，即丧失了C性质。如果为了保证数据一致性，将分区一侧的节点设置为不可用，那么又丧失了A性质。除非两个节点可以互相通信，才能既保证C又保证A，这又会导致丧失P性质。



关于CAP理论，最大的误解是认为三个因素是对等的，可以三选二，可以在三个因素中选择其中两个，牺牲另外一个。



但是在大规模分布式系统场景下，P（网络分区）往往是一个必然存在的事实，只能在C和A之间权衡。在实际中，大部分都是AP或CP系统，而很少有CA的系统。CP的系统追求强一致性，比如Zookeeper，但牺牲了一定性能；AP的系统追求高可用，牺牲了一定的一致性，比如数据库的主从复制、Kafka的主从复制。