简述 CAP 原理

分布式框架理论-CAP

一致性(Consistency)

可用性(Availability)

分区容忍性(Partition tolerance)

一、一致性

在一个分布式的系统中，所有的存储数据的节点或者备份，在相同的时间点上的值是相同的。

二、可用性

在一个集群中，其中的一个或者一部分节点出现故障后，集群还能被正常的访问与响应客户端发来的请求。

三、分区容忍性

分区是对客户端请求的时限要求，如果系统内的数据节点不在一定的时间内达成一致，就发生了分区的情况，就需要在多种结果之间作出抉择，作为最终的响应。

CAP 三者不能兼得，要么 AP,要么 AC ,要么 CP,

在分布式架构设计时，必须要做出取舍。

衍生（摘抄自百度百科） CAP 与 BASE 的关系，BASE 是以下三个短语:

1、Basically Available -基本可用

系统出现故障，响应时间增加，但是一定会返回结果

2、Soft state -软状态

和硬状态相对，是指允许系统中的数据存在中间状态，该中间状态不会影响系统的整体可用性，即允 许系统在不同节点的数据副本之间进行数据同步的过程存在延时。

3、Eventually consistent- 最终一致性

强调的是系统中所有的数据副本，在经历过一段时间的同步后，最终能够达到一个一致的状态。因此最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证数据系统的强一致性。

Base 是对 CAP 中一致性和可用性权衡的结果，来源于对大规模互联网系统分布式实践的结论，是基于 CAP 定理逐步演化而来的，核心思想是即使无法做到强一致性(Strong consistency)， 但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方法来使系统达到最终一致性（Eventually consistecy.）