CAP理论在分布式系统领域非常重要，在我们做分布式系统的架构设计时会通过CAP原理验证方案的合理性。

CAP说的是在分布式系统下，存在三个要素：一致性、可用性、分区容错性。

• 一致性：在分布式系统中，一份数据一般会存在多个副本，要求多个副本对数据的更新可以体现在所有副本上，也就是”强一致性“，不返回最新数据，就返回错误；

• 可用性：在分布式系统中，任一时刻，分布式系统都需要保证在限定延时内可以正常响应客户端读写，获取非错误的响应，但不能保证获得的是最新数据；

• 分区容错性：在分布式系统中，节点之间可能因为网络异常导致网络分区（丢包、延迟、中断等），需要保障在网络分区出现时，分布式系统不受影响；

CAP原理说在分布式系统下，只能满足其中两个特性，不能三者同时满足。

根据Cap定理的CA分布式系统是否存在？

答案：没有

关于分区容忍性。

第一版解释：出现消息丢失或分区错误时，系统能够继续运行；

第二版解释：当出现网络分区后，系统能够继续工作；

两版的区别是对分区的定义，不仅仅限定于消息丢失情况，可能是丢包、中断、拥塞等情况。

那有没有满足CA的系统呢？

有人说CA选型的系统是Oracle和MySQL，他们拥有强一致性和可用性，虽然Oracle RAC看似是分布式，但依然是通过共享存储实现的。MySQL主从则可以理解成多个单点的MySQL，通过Binlog实现数据同步到所有单点上。虽然看似实现了CA，但他们两者归根结底还是单点系统。

如果选择了CA放弃了P，那么当出现网络分区时，为了保障C那么就需要禁止写入，也就不能实现A了。

这里扩展下，我们所了解的一致性算法，包括2PC/3PC、Paxos、M/S，M/M 整个系统总是可以达到一致状态的，具体怎么达成一致，可能受时效性影响，也就是最终一致性还是强一致性。

由于分布式系统下，网络问题是不可避免的现象，不保证P很难叫分布式系统，P必然被实现，所以分布式系统一般都会在CP和AP上权衡。

选择CP的系统是什么逻辑？

CP系统意味着放弃了整体可用性，在分布式系统下，每个数据都是有副本的。

CP系统可以简单理解为副本数为1，客户端可以访问不同的副本进行数据读写，由于只有一个副本，不需要做副本之间数据同步，所以数据是强一致性的，也就满足了CP，一旦发生了网络分区问题，数据就会出现丢失或难以更新，会要求停止写，此时对客户端来说就不满足A了（读不到值、也写不进去了）。

选择AP的系统是什么逻辑？

AP的系统一般要求数据具有多个副本，即使出现网络分区，也不会因为丢失数据或数据不一致导致不可用，但多个副本划分在不同网络分区，会出现副本之间数据不一致情况。

比如D1有三个副本，D1-1、D1-2、D1-3分布在不同节点上，正常情况下客户端写数据可以三个副本都复制成功，客户端读取任一副本可以得到最新更新的值；但当出现网络分区时，副本之间出现数据不可达，导致副本D1-3数据和另外两个副本不一致，这样不同客户端可以读取不同副本数据（或做故障转移），但不可以保障副本的一致性，就出现了一致性问题。

如何以CPA原理实现架构设计呢？

总的来说，在分布式系统下P是基础，需要在CA中找平衡，且这两者也不是百分百的。

比如虽然很多人认为单机系统是满足CA的，但是P不是简单的分布式网络上的节点，也有可能是多个协作的任务，任务之间是异步的，如果要求强一致性，那必然是同步的，但在数据未达成一致性时是不能对外提供服务的，也就不满足A了。

那么有没有100%的A呢？

要求任何情况下不出现问题其实是很难实现的，基本不存在，我们说的可用性是相对于容错性来说，容错率低、故障恢复时间快在某个领域下的一个可承受的阈值。

所以对于CAP理论的使用，不是简单的字面之间的权衡，非此即彼，而是要当做一种分布式系统设计的指导思想，需要更动态的看待自己的系统。

比如一个分布式系统是多服务、多模块的，涉及到计算服务与存储服务，在面对网络分区时，可以通过降级、预案等手段实现细粒度的A、C的取舍，而不是简单、整体的对外反映系统整体的服务、数据维度的响应结果。

以中间件处理脑裂情况为例：

• T1时刻，一切正常，两个节点都是S状态；

• T2时刻，出现网络分区，导致两个节点状态出现S1、S2的分歧；

• T3时刻，网络分区恢复，依据脑裂处理算法，两个节点达成最终状态S`；

正是因为CAP原理不能简单的适用于所有分布式系统场景，所以在分布式系统领域，还有其他一些理论做细化处理。

ACID

• A：原子性，一个事务要么成功要么失败；

• C：一致性，在事务开始前和事务结束后，数据满足一致性约束（这里是逻辑上的一致性，不是CAP里面的数据维度的一致性）；

• I：隔离性：如果多个事务同时发生，不应该互相影响；

• D：持久性：当事务提交之后，对于整个系统来说，这次更新将是持久的；

ACID一般用在关系数据库的事务原则上。

BASE

• BA：基本可用，分布式系统大部分时间是可用的，而不是百分百可用，允许偶尔的失败，相比于CAP的A来说，BA更符合真实场景；

• S：软状态，分布式系统中的数据副本之间存在一个中间状态，也就是允许一部分数据副本是新的，一部分是老的，其实大部分中间件的副本都属于这种情况，副本之间存在延迟；

• E：最终一致性，副本之间存在一致性延迟，但最终会变成数据一致的，这个往往是对外承诺的时间；

BASE和ACID可以认为是对于CAP的细化，让技术选型多了参考：

• CA的选型一般对应ACID原则，针对于关系型数据库等；

• AP的选型对应BASE原则，一般适用于存储型中间件，因为多副本是必须的，但副本同步是有延迟的，但最终会是数据一致的的；

• CP的选型在分布式系统下暂时还没发现，正如上面说的，不会有人在分布式系统下只做一个副本吧，有人说Spanner是CP，可能仅仅是因为他的可用性太高，TiDB貌似也是CP系统，但感觉是一种障眼法，不让你读到错误的数据不就行了；