CAP理论

在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）。CAP 原则指的是，这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。

1、Consistency 一致性

1、一致性指的是所有节点在同一时间的数据完全一致。主从库同一时间的数据是一致的。

2、写操作之后的读操作，必须返回该值。举例来说，某条记录是 v0，用户向 G1 发起一个写操作，将其改为 v1。接下来，用户的读操作就会得到 v1。这就叫一致性。存在的问题是用户有可能向 G2 发起读操作，由于 G2 的值没有发生变化，因此返回的是 v0。G1 和 G2 读操作的结果不一致，这就不满足一致性了

3、为了让 G2 也能变为 v1，就要在 G1 写操作的时候，让 G1 向 G2 发送一条消息，要求 G2 也改成 v1。这样的话，用户向 G2 发起读操作，也能得到 v1。

4、两个角度的一致性

        客户端：一致性主要指的是多并发访问时更新过的数据如何获取的问题，如何获取更新的最新的数据。

        服务端：更新如何分布到整个系统，以保证数据最终一致。也就是N1节点和N2节点如何通信保持数据的一致。

5、三类一致性

        强一致性：对于关系型数据库，要求更新过的数据能被后续的访问都能看到，这是强一致性。比如小明更新V0到V1，那么小华读取的时候也应该是V1。

        弱一致性：如果能容忍后续的部分或者全部访问不到，则是弱一致性。比如小明更新VO到V1，可以容忍那么小华读取的时候是V0。

        最终一致性：如果经过一段时间后要求能访问到更新后的数据，则是最终一致性。比如小明更新VO到V1，可以使得小华在一段时间之后读取的时候是V0

Availability可用性

可用性指服务一直可用，而且是正常响应时间。就好比刚刚的N1和N2节点，不管什么时候访问，都可以正常的获取数据值。而不会出现问题。

用户可以选择向 G1 或 G2 发起读操作。不管是哪台服务器，只要收到请求，就必须告诉用户，到底是 v0 还是 v1，否则就不满足可用性。

Partition tolerance分区容错性

分区容错性指在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。

就好比是N1节点和N2节点出现故障，但是依然可以很好地对外提供服务。

分区容错的意思是，区间通信可能失败。比如，一台服务器放在中国，另一台服务器放在美国，这就是两个区，它们之间可能无法通信。

满足CA舍弃P：

        满足CA舍弃P，也就是满足一致性和可用性，舍弃容错性。但是这也就意味着你的系统不是分布式的了，因为涉及分布式的想法就是把功能分开，部署到不同的机器上。

满足CP舍弃A：

        满足CP舍弃A，也就是满足一致性和容错性，舍弃可用性。如果你的系统允许有段时间的访问失效等问题，这个是可以满足的。就好比多个人并发买票，后台网络出现故障，你买的时候系统就崩溃了。

满足AP舍弃C：

        满足AP舍弃C，也就是满足可用性和容错性，舍弃一致性。这也就是意味着你的系统在并发访问的时候可能会出现数据不一致的情况。

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