CAP是什么？

CAP理论，被戏称为[帽子理论]。CAP理论由Eric Brewer在ACM研讨会上提出，而后CAP被奉为分布式领域的重要理论[1] 。

分布式系统的CAP理论：首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳：

● 一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）

● 可用性（A）：在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性）

● 分区容忍性（P）：以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择。

高可用、数据一致性是很多系统设计的目标，但是分区又是不可避免的事情。我们来看一看分别拥有CA、CP和AP的情况。

CA without P：如果不要求P（不允许分区），则C（强一致性）和A（可用性）是可以保证的。但其实分区不是你想不想的问题，而是始终会存在，因此CA的系统更多的是允许分区后各子系统依然保持CA。

from http://www.cs.berkeley.edu/~brewer/cs262b-2004/PODC-keynote.pdf

 

CP without A：如果不要求A（可用），相当于每个请求都需要在Server之间强一致，而P（分区）会导致同步时间无限延长，如此CP也是可以保证的。很多传统的数据库分布式事务都属于这种模式。

from 同上

AP wihtout C：要高可用并允许分区，则需放弃一致性。一旦分区发生，节点之间可能会失去联系，为了高可用，每个节点只能用本地数据提供服务，而这样会导致全局数据的不一致性。现在众多的NoSQL都属于此类。

from 同上

 

CAP理论的证明

该理论由brewer提出，2年后就是2002年，Lynch与其他人证明了Brewer猜想，从而把CAP上升为一个定理。但是，它只是证明了CAP三者不可能同时满足，并没有证明任意二者都可满足的问题，所以，该证明被认为是一个收窄的结果。

Lynch的证明相对比较简单：采用反证法，如果三者可同时满足，则因为允许P的存在，一定存在Server之间的丢包，如此则不能保证C，证明简洁而严谨。

在该证明中，对CAP的定义进行了更明确的声明：

·        C：一致性被称为原子对象，任何的读写都应该看起来是“原子“的，或串行的。写后面的读一定能读到前面写的内容。所有的读写请求都好像被全局排序一样。

·        A：对任何非失败节点都应该在有限时间内给出请求的回应。（请求的可终止性）

·        P：允许节点之间丢失任意多的消息，当网络分区发生时，节点之间的消息可能会完全丢失。

CAP理论澄清

[CAP理论十二年回顾："规则"变了]一文首发于  Computer 杂志，后由InfoQ和IEEE联合呈现,非常精彩[2]，文章表达了几个观点。

“三选二”是一个伪命题

不是为了P（分区容忍性），要在A和C之间选择一个。分区很少出现，CAP在大多数时候允许完美的C和A。但当分区存在或可感知其影响的情况下，就要预备一种策略去探知分区并显式处理其影响。这样的策略应分为三个步骤：探知分区发生，进入显式的分区模式以限制某些操作，启动恢复过程以恢复数据一致性并补偿分区期间发生的错误。

“一致性的作用范围”其实反映了这样一种观念，即在一定的边界内状态是一致的，但超出了边界就无从谈起。比如在一个主分区内可以保证完备的一致性和可用性，而在分区外服务是不可用的。Paxos算法和原子性多播（atomic multicast）系统一般符合这样的场景。像Google的一般做法是将主分区归属在单个数据中心里面，然后交给Paxos算法去解决跨区域的问题，一方面保证全局协商一致（global consensus）如Chubby，一方面实现高可用的持久性存储如Megastore。

 

ACID、BASE、CAP

ACID和BASE 这两个术语都好记有余而精确不足，出现较晚的BASE硬凑的感觉更明显，它是“Basically Available, Soft state, Eventually consistent（基本可用、软状态、最终一致性）”的首字母缩写。其中的软状态和最终一致性这两种技巧擅于对付存在分区的场合，并因此提高了可用性。

CAP与ACID的关系更复杂一些，也因此引起更多误解。其中一个原因是ACID的C和A字母所代表的概念不同于CAP的C和A。还有一个原因是选择可用性只部分地影响ACID约束。