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CAP原理
任何一个分布式系统，只能满足CAP三个中的两个
CAP分别是什么
Consistency 一致性
一致性
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"all nodes see the same data at the same time"两个视角
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客户端：多并发访问时更新过的数据如何获取；
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服务端：如何复制分布到整个系统，保证数据最终一致性三种一致性策略
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强一致性：对于关系型数据库，更新过的数据能立即被后续访问看到
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弱一致性：能容忍后续部分或全部访问不到
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最终一致性：如果经过一段时间后要求能访问到更新后的数据
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CAP理论说不能同时满足的一致性指的是强一致性
Availability 可用性
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"Reads and writes always succeed"，服务一直可用
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每一个可用性的分布式系统，每一个非故障节点必须对每一个请求作出响应。
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一般衡量一个系统的可用性通过停机时间来计算。
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5个9：可用水平99.999%
Partition Tolerance 分区容错性
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"the system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system"，分布式系统在遇到某节点或者网络分区故障时，仍然能够对外提供满足一致性和可用性服务。
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简单来说，就是在网络中断，消息丢失的情况下，系统依然能够正常工作。
CAP权衡
CA without P
- 不存在，网络分区是必然的，舍弃P意味着舍弃分布式系统
CP without A
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一个分布式系统容许系统停机或者长时间无响应，舍弃A保C
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一旦发生网络故障或者消息丢失，牺牲用户体验，等待所有数据全部一致后才可以访问
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最典型的，分布式数据库。一致性是最基本最重要的条件
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分布式存储系统Redis，HBase，分布式协调组件Zookeeper
AP without C
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为了保证高可用，需要在用户访问时可以马上得到返回，每个节点只能用本地数据库提供服务，这样会导致全局数据的不一致性
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大多数大型互联网应用，由于主机众多，部署分散，集群规模大，因此节点故障、网络故障是常态，需要保证可用性，牺牲一点强一致性，不会造成严重的用户流失
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比如：淘宝的购物，12306的买票。这里牺牲的是强一致性
怎么取舍
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没有定论，根据场景定夺，适合的才是最好的。
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一般，涉及到钱的必须保证C，网络故障宁可停止服务，保证CA，舍弃P
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其他场景普遍做法是选择AP，舍弃强一致性，退而求其次保证最终一致性
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