CAP原则概述

• C：Consistency（一致性）
• A：Availability（可用性）
• P：Partition tolerance（分区容错性）

CAP原则是分布式系统设计的重要原则，其具体含义是指在一个分布式系统中，最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项，不能同时满足这三项。

CAP原则定义

一致性

一致性，顾名思义，就是指数据更新操作成功后，所有节点的数据在同一时间保持一致。一致性模型有很多，包括弱一致性、强一致性、最终一致性等等。大多数人认为CAP原则中的一致性指的是强一致性。例如，在Zookeeper中，只有数据更新操作同步到所有节点后，才会返回写入成功。

可用性

可用性要求系统内的节点们接收到了无论是写请求还是读请求，都要能处理并给回响应结果。只是它有两点必须满足的条件：

条件 1：返回结果必须在合理的时间以内，这个合理的时间是根据业务来定的。业务说必须 100 毫秒内返回，合理的时间就是 100 毫秒，需要 1 秒内返回，那就是 1 秒，如果业务定的 100 毫秒，结果却在 1 秒才返回，那么这个系统就不满足可用性。

条件 2：需要系统内能正常接收请求的所有节点都返回结果。这包含了两重含义：如果节点不能正常接收请求了，比如宕机了，系统崩溃了，而其他节点依然能正常接收请求，那么，我们说系统依然是可用的，也就是说，部分宕机没事儿，不影响可用性指标。如果节点能正常接收请求，但是发现节点内部数据有问题，那么也必须返回结果，哪怕返回的结果是有问题的。比如，系统有两个节点，其中有一个节点数据是三天前的，另一个节点是两分钟前的，如果，一个读请求跑到了包含了三天前数据的那个节点上，抱歉，这个节点不能拒绝，必须返回这个三天前的数据，即使它可能不太合理。

分区容错性

首先解释下什么是分区。在一个分布式网络中，各个节点之间本来是正常互联互通的。但是，不论是网络故障，还是机器故障都会导致该网络的某些节点不连通。这些不连通的区域就叫分区。
当你一个数据项只在一个节点中保存，那么分区出现后，和这个节点不连通的部分就访问不到这个数据了。这时分区就是无法容忍的。

提高分区容忍性的办法就是一个数据项复制到多个节点上，那么出现分区之后，这一数据项就可能分布到各个区里。容忍性就提高了。

然而，要把数据复制到多个节点，就会带来一致性的问题，就是多个节点上面的数据可能是不一致的。要保证一致，每次写操作就都要等待全部节点写成功，而这等待又会带来可用性的问题。

总的来说就是，数据存在的节点越多，分区容忍性越高，但要复制更新的数据就越多，一致性就越难保证。为了保证一致性，更新所有节点数据所需要的时间就越长，可用性就会降低。

CAP的证明

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