1.简述CAP理论

简介：
CAP理论是分布式的理论基础
起初都是单体应用，随着业务扩展，流量越来越大，单体扛不住高并发，分布式将业务拆分成子业务部署到不同的机器上，不同的机器节点通过网络进行通信，协作服务；

分布式系统必须要考虑网络分区的问题：
有网络，就会有网络交互的问题，假如A节点到B节点网络不可达，不能影响正常服务，系统要能够正常提供服务

• 正常服务的定义
  （1）服务能够正确返回
  （2）结果在一定的时间范围内返回

cap理论分为三个部分：

1. 数据一致性（consistency）: 如果系统对一个写操作返回成功，那么之后的读请求都必须读到这个新数据；如果写操作返回失败，那么之后所有的读请求都不能读到这个数据；对于调用者而言数据具有强一致性

2. 服务可用性（availability）:所有读写请求在一定时间内得到响应，不会一直等待

3. 分区容错性（partition-tolerance）:在网络分区的情况下，被分隔的节点仍然能够正常对外服务；

场景：
场景1. 单体应用

• 对于单体应用而言，是不考虑分布式的，没有网络分区，也就是说没有CAP理论中的P
• 数据一致性：可以通过事务来保证
• 服务可用性：不同业务有不同的可用性标准

场景2. 分布式应用

• 分布式应用，必须要包含P，因此CAP理论中，只能保证CP或者是AP，CA不可兼得
• 有网络通信，就必然会出现网络不可达的情况

为什么CAP三者不能兼得？
（1）存在网络分区，那么网络中的节点之间就有可能数据不一致；比如往节点A中写入数据，B节点由于网络原因没有同步数据过去，如果此时往B节点读取数据是不能读到数据的，所以在存在网络分区的情况下，数据是不可能保持一致的
（2）两个节点网络隔离了，想要保证数据一致性只能等待网络恢复，将数据同步，才能读取到数据；也就是说如果想要保证数据强一致性，那么在等待网络恢复的过程中，是不能对外提供服务的，因此保证CP无法保证A;相应的如果保证AP，是无法保证C的

所以在分布式框架中，要么是AP架构要么是CP架构

最后

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