分布式理论：CAP

1. 定义：CAP是一致性（Consistency），可用性(Avalibility)，分区容错性(Partition Tolerance)的单词首字母缩写。CAP是分布式系统事物处理的重要理论。在一个分布式系统中，最多只能满足这三个特性中的两个，而不能全部满足三个。

（1）一致性是指在分布式系统中，服务端系统在数据更新后如何同步到整个分布式系统，以保证数据最终一致性。

（2）可用性是指服务一直可用且能够正常响应（不保证返回的是最新写入的数据）

（3）分区容错性是指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。

2. 由于CAP理论阐明了在分布式事务中，在P发生问题是，不能够同时确保C和A，则势必要对CAP理论进行权衡。P是不能舍弃的，否则就不是分布式系统了，所以只能在AP和CP进行权衡。

CP应用场景：设计成CP的系统比较典型的就是分布式数据库，在发生极端情况时，优先保证数据的强一致性，代价就是舍弃系统的可用性。如Redis、HBase这种分布式存储系统，如ZooKeeper这种分布式协调系统，数据的一致性是最基本的要求

AP应用场景：对于多数大型互联网应用的场景，主机众多，部署分散，而且现在的集群规模越来越大，所以节点故障、网络故障时有发生，要保证服务达到N个9，保障AP舍弃C（退而求其次保证最终一致性）是常见的一种选择。比如 Eureka

3. CAP的不足：

（1）CAP 定理本身是没有考虑网络延迟的问题的，它认为一致性是立即生效的，但是，要保持一致性，是需要时间成本的，这就导致往往分布式系统多选择 AP 方式

（2）一致性和可用性并不仅仅是二选一的问题，只是一些重要性的区别，当强调一致性的时候，并不表示可用性是完全不可用的状态。比如，Zookeeper 只是在 master 出现问题的时候，才可能出现几十秒的不可用状态，而别的时候，都会以各种方式保证系统的可用性。而强调可用性的时候，也往往会采用一些技术手段，去保证数据最终是一致的。CAP 定理并没有给出这些情况的具体描述

4. 事务的ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）是数据库事务的一种特性。

5. BASE是分布式事务处理中的一种扩展理论，他是AP下保持事务最终一致性的一种方案，它对事务提出了三个建议.

（1）Base Avalible-基本可用，是鼓励通过预先的架构设计或者前期规划，尽量在分布式的系统中，把以前可能影响全平台的严重问题，变成只会影响平台中的一部分数据或者功能的非严重问题。（应用场景：分库分表）

（2）Soft state-软状态；是状态可以有一段时间不同步，存在异步的情况，而该状态不会影响系统整体可用性。

（3）Eventually consistency-最终一致性：指系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态。

参考资料

1.分布式系统的CAP定理详解 - 知乎

2.看完这篇，保证让你真正明白：分布式系统的CAP理论、CAP如何三选二 - 知乎

3.当年，我的架构师之路，幸亏有BASE理论 - 知乎