CAP 定理的含義
作者： 阮一峯
日期： 2018年7月16日
分佈式系統（distributed system）正變得越來越重要，大型網站幾乎都是分佈式的。
分佈式系統的最大難點，就是各個節點的狀態如何同步。CAP 定理是這方面的基本定理，也是理解分佈式系統的起點。
本文介紹該定理。它其實很好懂，而且是顯而易見的。下面的內容主要參考了 Michael Whittaker 的文章。
一、分佈式系統的三個指標
1998年，加州大學的計算機科學家 Eric Brewer 提出，分佈式系統有三個指標。
- Consistency
- Availability
- Partition tolerance
它們的第一個字母分別是 C、A、P。
Eric Brewer 說，這三個指標不可能同時做到。這個結論就叫做 CAP 定理。
二、Partition tolerance
先看 Partition tolerance，中文叫做"分區容錯"。
大多數分佈式系統都分佈在多個子網絡。每個子網絡就叫做一個區（partition）。分區容錯的意思是，區間通信可能失敗。比如，一臺服務器放在中國，另一臺服務器放在美國，這就是兩個區，它們之間可能無法通信。
上圖中，G1 和 G2 是兩臺跨區的服務器。G1 向 G2 發送一條消息，G2 可能無法收到。系統設計的時候，必須考慮到這種情況。
一般來說，分區容錯無法避免，因此可以認爲 CAP 的 P 總是成立。CAP 定理告訴我們，剩下的 C 和 A 無法同時做到。
三、Consistency
Consistency 中文叫做"一致性"。意思是，寫操作之後的讀操作，必須返回該值。舉例來說，某條記錄是 v0，用戶向 G1 發起一個寫操作，將其改爲 v1。
接下來，用戶的讀操作就會得到 v1。這就叫一致性。
問題是，用戶有可能向 G2 發起讀操作，由於 G2 的值沒有發生變化，因此返回的是 v0。G1 和 G2 讀操作的結果不一致，這就不滿足一致性了。
爲了讓 G2 也能變爲 v1，就要在 G1 寫操作的時候，讓 G1 向 G2 發送一條消息，要求 G2 也改成 v1。
這樣的話，用戶向 G2 發起讀操作，也能得到 v1。
四、Availability
Availability 中文叫做"可用性"，意思是隻要收到用戶的請求，服務器就必須給出迴應。
用戶可以選擇向 G1 或 G2 發起讀操作。不管是哪臺服務器，只要收到請求，就必須告訴用戶，到底是 v0 還是 v1，否則就不滿足可用性。
五、Consistency 和 Availability 的矛盾
一致性和可用性，爲什麼不可能同時成立？答案很簡單，因爲可能通信失敗（即出現分區容錯）。
如果保證 G2 的一致性，那麼 G1 必須在寫操作時，鎖定 G2 的讀操作和寫操作。只有數據同步後，才能重新開放讀寫。鎖定期間，G2 不能讀寫，沒有可用性不。
如果保證 G2 的可用性，那麼勢必不能鎖定 G2，所以一致性不成立。
綜上所述，G2 無法同時做到一致性和可用性。系統設計時只能選擇一個目標。如果追求一致性，那麼無法保證所有節點的可用性；如果追求所有節點的可用性，那就沒法做到一致性。
[更新 2018.7.17]
讀者問，在什麼場合，可用性高於一致性？
舉例來說，發佈一張網頁到 CDN，多個服務器有這張網頁的副本。後來發現一個錯誤，需要更新網頁，這時只能每個服務器都更新一遍。
一般來說，網頁的更新不是特別強調一致性。短時期內，一些用戶拿到老版本，另一些用戶拿到新版本，問題不會特別大。當然，所有人最終都會看到新版本。所以，這個場合就是可用性高於一致性。
