架构设计之 CAP 定理
在计算机领域，如果是初入行就算了，如果是多年的老码农还不懂 cap 定理，那就真的说不过去了。cap可是每一名技术架构师都必须掌握的基础原则啊。
现在只要是稍微大一点的互联网项目都是采用 分布式 结构了，一个系统可能有多个节点组成，每个节点都可能需要维护一份数据。那么如何维护各个节点之间的状态，如何保障各个节点之间数据的同步问题就是大家急需关注的事情了。
cap定理是分布式系统中最基础的原则。所以理解和掌握了cap，对系统架构的设计至关重要。
一、什么是 cap？
「 cap定理 」又被称为 布鲁尔定理，它提出对于一个分布式系统而言，不能同时满足以下三点：
consisteny（一致性）
availability（可用性）
partition tolerance（分区容错性）
也就是说cap定理指明了，任何分布式系统只能同时满足这三项中的两项。
如上图，如果是最多同时满足两项，那我们可以有三个组合：ca、cp、ap。在聊这三个组合之前，我们先分别看一下 consisteny（一致性）、availability（可用性）、partition tolerance（分区容错性）的含义。
假设某个系统当前有两个节点a和b，两个节点分别可以由actor进行读写，两个节点之间的数据会自动完成同步。
consisteny（一致性）
一致性的要求是指，对于任何客户端（上图actor）来说，每次的读操作，都能获得最新的数据。即，当有客户端向a节点写入了新数据之后，其它客户端从b节点中进行读操作所获得的数据必须也是最新的，是与a节点数据保持一致的。
availability（可用性）
可用性的要求是指，每个请求都能在合理的时间内获得符合预期的响应（不保证获取的结果是最新的数据）。
按照上图来看就是，客户端只要向a节点或b节点发起请求后，只要这两个节点收到了请求，就必须响应给客户端，但不需要保证响应的值是否正确。
partition tolerance（分区容错性）
分区容错性是指，当节点之间的网络出现问题之后，系统依然能正常提供服务。
讲完了c、a、p的含义和要求，我们继续来看看它们之间如何组合使用。
二、cap 怎么应用？
先把视野回到这张图上：
虽然我们知道有 ca、cp、ap 三种组合方式，但是在分布式系统的结构下，网络是不可能做到100%可靠的。既然网络不能保证绝对可靠，那 p（分区容错性）就是一个必选项了。原因如下：
如果选择 ca组合，放弃 p（分区容错性）。还是以最上面的图中a和b节点来举例，当发生节点间网络故障时，为了保证 c（一致性），那么就必须将系统锁住，不允许任何写入操作，否者就会出现节点之间数据不一致了。但是锁住了系统，就意味着当有写请求进来的时候，系统是不可用的，这一点又违背了 a（可用性）原则。
因此分布式系统理论上是不可能有ca组合的，所以我们只能选择 cp 和 ap组合架构。
下面我们来详细看一下 cp架构 和 ap架构的特点：
cp 架构
cp架构即 consisteny（一致性）与 partition tolerance（分区容错性）的组合。
如上图，由于网络问题，节点a和节点b之前不能互相通讯。当有客户端（上图actor）向节点a进行写入请求时（准备写入message 2），节点a会不接收写入操作，导致写入失败，这样就保证了节点a和节点b的数据一致性，即保证了consisteny（一致性）。
然后，如果有另一个客户端（上图另一个actor）向b节点进行读请求的时候，b请求返回的是网络故障之前所保存的信息（message 1），并且这个信息是与节点a一致的，是整个系统最后一次成功写入的信息，是能正常提供服务的，即保证了partition tolerance（分区容错性）。
上述情况就是保障了cp架构，但放弃了availability（可用性）的方案。
ap 架构
ap架构即 availability（可用性）与 partition tolerance（分区容错性）的组合架构。
如上图，由于网络问题，节点a和节点b之前不能互相通讯。当有客户端（上图actor）向节点a进行写入请求时（准备写入message 2），节点a允许写入，请求操作成功。但此时，由于a和b节点之前无法通讯，所以b节点的数据还是旧的（message 1）。当有客户端向b节点发起读请求时候，读到的数据是旧数据，与在a节点读到的数据不一致。但由于系统能照常提供服务，所以满足了availability（可用性）要求。
因此，这种情况下，就是保障了ap架构，但其放弃了 consisteny（一致性）。
三、cap 注意事项？
了解了cap定理后，对于开发者而言，当我们构建服务的时候，就需要根据业务特性作出权衡考虑，哪些点是当前系统可以取舍的，哪些是应该重点保障的。
即使是在同一个系统中，不同模块的数据可能应用的cap架构都是不同的。举个例子，在某个电商系统中，属于用户模块的数据（账密、钱包余额等）对一致性的要求很高，就可以采用cp架构。而对于一些商品信息方面的数据对一致性要求没那么高，但为了照顾用户体验，所以对可用性要求更高一些，那么这个模块的数据就可以采用ap架构。
另外，虽然上面第二节讲到过我们只能选择cp和ap，无法选择ca。但这句话成立的前提条件是在系统发生了网络故障的情况下。然而，网络故障的概率在系统的整个生命周期中占比是很小的，因此我们在设计的时候，虽然要考虑网络问题下的方案，但也要考虑网络正常情况下的方案，即在网络正常情况下，ca是可以实现的，我们也需要去保证在绝大多数时间下的ca架构。
再者，即使我们按照cap定理，三个中只能取其二，但不代表我们只需要保障其中的两点，而完全的放弃第三点，我们应该为不能保障的第三点也做一些防备措施或者冗余方案，来使系统更加的完善健全。
以上，就是对cap定理的一些思考。
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cap定理是分布式系统中最基础的原则。所以理解和掌握了cap，对系统架构的设计至关重要。
一、什么是 cap？
「 cap定理 」又被称为 布鲁尔定理，它提出对于一个分布式系统而言，不能同时满足以下三点：
consisteny（一致性）
availability（可用性）
partition tolerance（分区容错性）
也就是说cap定理指明了，任何分布式系统只能同时满足这三项中的两项。
如上图，如果是最多同时满足两项，那我们可以有三个组合：ca、cp、ap。在聊这三个组合之前，我们先分别看一下 consisteny（一致性）、availability（可用性）、partition tolerance（分区容错性）的含义。
假设某个系统当前有两个节点a和b，两个节点分别可以由actor进行读写，两个节点之间的数据会自动完成同步。
consisteny（一致性）
一致性的要求是指，对于任何客户端（上图actor）来说，每次的读操作，都能获得最新的数据。即，当有客户端向a节点写入了新数据之后，其它客户端从b节点中进行读操作所获得的数据必须也是最新的，是与a节点数据保持一致的。
availability（可用性）
可用性的要求是指，每个请求都能在合理的时间内获得符合预期的响应（不保证获取的结果是最新的数据）。
按照上图来看就是，客户端只要向a节点或b节点发起请求后，只要这两个节点收到了请求，就必须响应给客户端，但不需要保证响应的值是否正确。
partition tolerance（分区容错性）
分区容错性是指，当节点之间的网络出现问题之后，系统依然能正常提供服务。
讲完了c、a、p的含义和要求，我们继续来看看它们之间如何组合使用。
二、cap 怎么应用？
先把视野回到这张图上：
虽然我们知道有 ca、cp、ap 三种组合方式，但是在分布式系统的结构下，网络是不可能做到100%可靠的。既然网络不能保证绝对可靠，那 p（分区容错性）就是一个必选项了。原因如下：
如果选择 ca组合，放弃 p（分区容错性）。还是以最上面的图中a和b节点来举例，当发生节点间网络故障时，为了保证 c（一致性），那么就必须将系统锁住，不允许任何写入操作，否者就会出现节点之间数据不一致了。但是锁住了系统，就意味着当有写请求进来的时候，系统是不可用的，这一点又违背了 a（可用性）原则。
因此分布式系统理论上是不可能有ca组合的，所以我们只能选择 cp 和 ap组合架构。
下面我们来详细看一下 cp架构 和 ap架构的特点：
cp 架构
cp架构即 consisteny（一致性）与 partition tolerance（分区容错性）的组合。
如上图，由于网络问题，节点a和节点b之前不能互相通讯。当有客户端（上图actor）向节点a进行写入请求时（准备写入message 2），节点a会不接收写入操作，导致写入失败，这样就保证了节点a和节点b的数据一致性，即保证了consisteny（一致性）。
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再者，即使我们按照cap定理，三个中只能取其二，但不代表我们只需要保障其中的两点，而完全的放弃第三点，我们应该为不能保障的第三点也做一些防备措施或者冗余方案，来使系统更加的完善健全。
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