一、什么是CAP

直接上才艺：

  在开发中 最常听到的话术就是系统不能同时满足一致性，分区容错性，以及可用性，只能择二弃一，其实这就是我们常说的cap理论。

  那到底什么是cap理论呢，cap理论是加州大学伯克利分校的Eric Brewer教授于2000年7月在ACM PODC会议上提出的CAP猜想。他提出一个分布式系统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。而在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。

二、CAP理论解释

2.1 一致性（Consistency）

  一致性指“all nodes see the same data at the same time”，即更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致。

2.2 可用性（Availability）

  可用性指“Reads and writes always succeed”，即服务一直可用，而且是正常响应时间。

2.3 分区容错性（Partition tolerance）

  分区容错性指“the system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system”，即分布式系统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。

三、 ACID和cap的区别

3.1 什么是ACID

  ACID，是指在数据库管理系统（DBMS）中，事务(transaction)所具有的四个特性：原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation，又称独立性)、持久性(Durability)。

3.1.1 原子性(Atomicity)

  一个事务(transaction)中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误，会被回滚（Rollback）到事务开始前的状态，就像这个事务从来没有执行过一样。

3.1.2 一致性(Consistency)

  事务的一致性指的是在一个事务执行之前和执行之后数据库都必须处于一致性状态。如果事务成功地完成，那么系统中所有变化将正确地应用，系统处于有效状态。如果在事务中出现错误，那么系统中的所有变化将自动地回滚，系统返回到原始状态。

3.1.3 隔离性(Isolation)

  指的是在并发环境中，当不同的事务同时操纵相同的数据时，每个事务都有各自的完整数据空间。由并发事务所做的修改必须与任何其他并发事务所做的修改隔离。事务查看数据更新时，数据所处的状态要么是另一事务修改它之前的状态，要么是另一事务修改它之后的状态，事务不会查看到中间状态的数据。

3.1.4 持久性(Durability)

  指的是只要事务成功结束，它对数据库所做的更新就必须永久保存下来。即使发生系统崩溃，重新启动数据库系统后，数据库还能恢复到事务成功结束时的状态。

  事务的（ACID）特性是由关系数据库管理系统（RDBMS，数据库系统）来实现的。 数据库管理系统采用日志来保证事务的原子性、一致性和持久性。日志记录了事务对数据库所做的更新，如果某个事务在执行过程中发生错误，就可以根据日志，撤销事务对数据库已做的更新，使数据库退回到执行事务前的初始状态。

3.2 ACID和cap的区别

   CAP和ACID的区别在于ACID指的是数据库管理系统中的事务特性,而cap是一种计算机分布式系统体系的一种伦理,两者并无关系,要说有关系也是一致性的地方会有误解.

   ACID一致性是有关数据库规则，如果数据表结构定义一个字段值是唯一的，那么一致性系统将解决所有操作中导致这个字段值非唯一性的情况，如果带有一个外键的一行记录被删除，那么其外键相关记录也应该被删除，这就是ACID一致性意思。

  CAP理论的一致性是保证同样一个数据在所有不同服务器上的拷贝都是相同的，这是一种逻辑保证，而不是物理，因为光速限制，在不同服务器上这种复制是需要时间的，集群通过阻止客户端查看不同节点上还未同步的数据维持逻辑视图

四、 CAP权衡选择

4.1 保留CA，放弃P

  如果想避免分区容错性问题的发生，一种做法是将所有的数据（与事务相关的）都放在一台机器上。虽然无法100%保证系统不会出错，但不会碰到由分区带来的负面效果。当然这个选择会严重的影响系统的扩展性。

  作为一个分布式系统，放弃P，即相当于放弃了分布式，一旦并发性很高，单机服务根本不能承受压力。

  像很多银行服务，确确实实就是舍弃了P，只用单台小型机+ORACLE保证服务可用性。

4.2、保留CP，放弃A

  相对于放弃“分区容错性“来说，其反面就是放弃可用性。一旦遇到分区容错故障，那么受到影响的服务需要等待一定的时间，因此在等待期间系统无法对外提供服务。

  作为分布式系统，有分区服务发生问题很有可能，如果因为某些服务不能用，导致整个服务都不能用，这个根本不是好的分布式系统。

4.3、保留AP，舍弃C

  这里所说的放弃一致性，并不是完全放弃数据一致性，而是放弃数据的强一致性。即放弃了同一时刻的数据一致性，而保留数据的最终一致性。