前言
CAP原則又稱CAP定理，指的是在一個分散式系統中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分割槽容錯性）這三個基本需求，最多隻能同時滿足其中的2個。
正文
1. CAP原則簡介
| 選項 | 描述 |
|---|---|
| Consistency（一致性） | 指資料在多個副本之間能夠保持一致的特性（嚴格的一致性） |
| Availability（可用性） | 指系統提供的服務必須一直處於可用的狀態，每次請求都能獲取到非錯的響應（不保證獲取的資料為最新資料） |
| Partition tolerance（分割槽容錯性） | 分散式系統在遇到任何網路分割槽故障的時候，仍然能夠對外提供滿足一致性和可用性的服務，除非整個網路環境都發生了故障 |
什麼是分割槽？
在分散式系統中，不同的節點分佈在不同的子網路中，由於一些特殊的原因，這些子節點之間出現了網路不通的狀態，但他們的內部子網路是正常的。從而導致了整個系統的環境被切分成了若干個孤立的區域，這就是分割槽。
2. CAP原則論證
如圖所示，是我們證明CAP的基本場景，網路中有兩個節點N1和N2，可以簡單的理解N1和N2分別是兩臺計算機，他們之間網路可以連通，N1中有一個應用程式A，和一個資料庫V，N2也有一個應用程式B和一個資料庫V。現在，A和B是分散式系統的兩個部分，V是分散式系統的資料儲存的兩個子資料庫。
- 在滿足一致性的時候，N1和N2中的資料是一樣的，V0=V0。
- 在滿足可用性的時候，使用者不管是請求N1或者N2，都會得到立即響應。
- 在滿足分割槽容錯性的情況下，N1和N2有任何一方當機，或者網路不通的時候，都不會影響N1和N2彼此之間的正常運作。
如圖所示，這是分散式系統正常運轉的流程，使用者向N1機器請求資料更新，程式A更新資料庫V0為V1。分散式系統將資料進行同步操作M，將V1同步的N2中V0，使得N2中的資料V0也更新為V1，N2中的資料再響應N2的請求。
根據CAP原則定義，系統的一致性、可用性和分割槽容錯性細分如下：
- 一致性：N1和N2的資料庫V之間的資料是否完全一樣。
- 可用性：N1和N2的對外部的請求能否做出正常的響應。
- 分割槽容錯性：N1和N2之間的網路是否互通。
這是正常運作的場景，也是理想的場景。作為一個分散式系統，它和單機系統的最大區別，就在於網路。現在假設一種極端情況，N1和N2之間的網路斷開了，我們要支援這種網路異常。相當於要滿足分割槽容錯性，能不能同時滿足一致性和可用性呢？還是說要對他們進行取捨？
假設在N1和N2之間網路斷開的時候，有使用者向N1傳送資料更新請求，那N1中的資料V0將被更新為V1。由於網路是斷開的，所以分散式系統同步操作M，所以N2中的資料依舊是V0。這個時候，有使用者向N2傳送資料讀取請求，由於資料還沒有進行同步，應用程式沒辦法立即給使用者返回最新的資料V1，怎麼辦呢？
這裡有兩種選擇：
- 第一：犧牲資料一致性，保證可用性。響應舊的資料V0給使用者。
- 第二：犧牲可用性，保證資料一致性。阻塞等待，直到網路連線恢復，資料更新操作M完成之後，再給使用者響應最新的資料V1。
這個過程，證明了要滿足分割槽容錯性的分散式系統，只能在一致性和可用性兩者中，選擇其中一個。
3. CAP原則權衡
通過CAP理論，我們知道無法同時滿足一致性、可用性和分割槽容錯性這三個特性，那要捨棄哪個呢？
3.1. CA without P
如果不要求P（不允許分割槽），則C（強一致性）和A（可用性）是可以保證的。但其實分割槽不是你想不想的問題，而是始終會存在，因此CA的系統更多的是允許分割槽後各子系統依然保持CA。
3.2. CP without A
如果不要求A（可用），相當於每個請求都需要在Server之間強一致，而P（分割槽）會導致同步時間無限延長，如此CP也是可以保證的。很多傳統的資料庫分散式事務都屬於這種模式。
3.3. AP wihtout C
要高可用並允許分割槽，則需放棄一致性。一旦分割槽發生，節點之間可能會失去聯絡，為了高可用，每個節點只能用本地資料提供服務，而這樣會導致全域性資料的不一致性。現在眾多的NoSQL都屬於此類。
小結
對於多數大型網際網路應用的場景，主機眾多、部署分散。而且現在的叢集規模越來越大，所以節點故障、網路故障是常態。這種應用一般要保證服務可用性達到N個9，即保證P和A，只有捨棄C（退而求其次保證最終一致性）。雖然某些地方會影響客戶體驗，但沒達到造成使用者流程的嚴重程度。
對於涉及到錢財這樣不能有一絲讓步的場景，C必須保證。網路發生故障寧可停止服務，這是保證CA，捨棄P。貌似這幾年國內銀行業發生了不下10起事故，但影響面不大，報到也不多，廣大群眾知道的少。還有一種是保證CP，捨棄A，例如網路故障時只讀不寫。
孰優孰劣，沒有定論，只能根據場景定奪，適合的才是最好的。
相關連結
- 分散式理論(一) - CAP定理
- 分散式理論(二) - BASE理論
- 分散式理論(三) - 2PC協議
- 分散式理論(四) - 3PC協議
- 分散式理論(五) - 一致性演算法Paxos
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