CAP 定理介绍
本文最后更新于：2 年前
前言
在互联网行业飞速发展的 21 世纪，分布式系统正变得越来越重要，大型互联网公司如 Google，Amazon，MicroSoft，Alibaba，Tencent 等之所以被认为技术很厉害，很大程度上是因为其后台十分强悍，而这些后台一定是由若干个大的分布式系统组成的，因此理解分布式系统的运行原理对于程序员有非常重要的意义。
CAP 定理是分布式系统方向一个比较宽泛但很重要的基本定理，也可以作为理解分布式系统的起点。
这篇博客将简单介绍一下 CAP 定理。
历史
2000 年，柏克莱加州大学（University of California, Berkeley）的计算机科学家 Eric Brewer 在分布式计算原则研讨会（Symposium on Principles of Distributed Computing）提出，分布式系统有三个指标。
- Consistency（可用性）
- Availability（一致性）
- Partition tolerance（网络分区容错性）
它们的第一个字母分别是 C、A、P。
理论上，只能从 CAP 三者中选择两者，然而，这种选择的边界并非是非此即彼的（not binary），很多时候混合考虑不同程度的各个因素，结果可能是更好的。（ The whole spectrum in between is useful; mixing different levels of Availability and Consistency usually yields a better result）
需要注意的是，尽管我们常说某个系统能够满足 CAP 属性中的 2 个，但并不是必须满足 2 个，许多系统只具有 0 或 1 个 CAP 属性。
此外，很多同学会纠结单机系统到底是 CA 系统还是 CP 系统，个人觉得纠结这个问题没有任何意义，注意 CAP 定律的完整表述：Any networked shared-data system can have at most two of the three desired properties，也就是说 CAP 定理并不针对单机系统做限定，因此将这个不属于单机的概念强加在单机系统上并无意义。
定义 & 证明
其实 CAP 定理已经被大家讲烂了，网上一搜都会出现很多附带个人解读且不一定正确的博客，我自己之前也写过一版，后面也觉得太烂了。
幸运的是我找到了一篇 博客，这篇博客的后半部分（ 对 CAP 的常见误解 章节， CAP 理论的一些疑问 章节和 CAP 的不足 章节）总结的很清晰中肯，在这里分享给大家，我之前写的垃圾就删了吧。
总结
个人认为，CAP 定理的核心在于，在网络分区的情况下，我们需要对 C 和 A 做出相应的妥协，我们不可能完全满足 CA，但是我们可以合理控制 C 和 A 之间的比例让我们的应用/中间件正常提供服务，同时也尽量提升基础设施的稳定性来保障 P。
附录 1
《Spanner，真时，CAP 理论》是 Google VP，CAP 理论之父在情人节当天撰写的，主要介绍了 Google 的 Spanner 数据库的真时（TrueTime）服务和 CA 特性，以及结合 CAP 理论的一些思考，建议阅读，阅读 Spanner 论文后阅读更佳。
附录 2
DDIA 的作者针对 CAP 定理也有一番见地，建议阅读。