CAP理论

2000年7月，美国加州大学伯克利分校的Eric Brewer教授在ACM PODC会议上提出了CAP猜想。2年后，麻省理工学院的Seth Gilbert和Nancy Lynch从理论上证明了CAP。之后，CAP理论正式成为分布式计算领域的公认定理。

consistency 一致性

Gilbert 和 Lynch 在论文中的描述是：​​​​​​​

any read operation that begins after a write operation completes must return that value, or the result of a later write operation

意思就是，一个写操作完成后，之后的读操作必须得到前面写入的最新的值。

availability 可用性

Gilbert 和 Lynch 在论文中的描述是：

every request received by a non-failing node in the system must result in a response

意思是，任何一个请求到达系统可用节点后，必须得到响应。 

partition tolerance 分区容错性

Gilbert 和 Lynch 在论文中的描述是：

the network will be allowed to lose arbitrarily many messages sent from one node to another

意思是，节点之间有任意多消息丢失时，系统要能容忍并继续工作。 

维基百科从效果上对CAP的含义做了高度的概括：

Consistency : Every read receives the most recent write or an error
Availability : Every request receives a (non-error) response – without the guarantee that it contains the most recent write
Partition tolerance : The system continues to operate despite an arbitrary number of messages being dropped (or delayed) by the network between nodes

一致性要求相同或相关数据在被更新后必须被读取到。

可用性要求节点必须对任意请求做出响应。

分区容错性要求节点之间通信异常时，系统依然要工作。

 不同组合的系统

 CA类型的系统，放弃分区，就是单节点，可以提供一致性和可用性，这里不要考虑不可抗因素，比如硬件损坏等。

CP类型的系统，放弃可用性，当分区发生时，数据不及时的分区直接停止服务。

AP类型系统，放弃一致性，当分区发生时，数据不及时的分区也提供服务。

主流系统的选择

当前系统都会保留P，所以会在C和A之间做权衡，目前主流系统都是选择A，然后舍弃强一致性，选择最终一致性。AP和最终一致性是我们优先考虑的系统架构。