分布式系统当中有一个著名的CAP理论，它也是分布式系统理论的基础。

CAP理论最早发表于2000年，由加州伯克利的教授首先在ACM PODC会议上提出猜想，两年之后，被麻省理工学院的教授Seth Gilbert和Nancy Lynch从理论上证明。从此之后，它成了分布式系统领域的公认定理。

今天这篇文章就和大家聊聊这个大名鼎鼎的CAP理论。

CAP理论描述起来其实很简单，它说的是一个分布式系统最多只能满足C（一致性）、A（可用性）和P（分区性）这三者当中的两个。我们先来看一下这三项分别代表了什么。

Consistency 一致性

分布式系统当中的一致性指的是所有节点的数据一致，或者说是所有副本的数据一致。用英文描述是：All the nodes see the same data at the same time。它和数据库事务中的一致性是两码事，在我们之前的文章里，曾经详细描述过分布式系统中的各种一致性模型，感兴趣的同学可以点击这里。

我们可以将一致性一分为二，分别从客户端和服务端进行探究。对于客户端而言，并不关心后端的实现，也不关心后端的节点运行情况。唯一只关心多次并发访问下都能获得准确的符合预期的结果。比如用户多次点击付款，也只会付款一次，余额无论什么时候查询都是当下最新的值。

而服务端关心的是会引发数据变更的请求过来，能够及时准确地同步到所有的节点和副本，并且考虑可能会出现的网络以及通信问题，保证极端情况下依旧不会产生错误。

在分布式系统当中，针对不同情况以及不同要求下的一致性，设计了多种不同的模型。我们可以简单做一个总结，将它们分为三类：

1. 要求当下更新成功的数据立即生效，在后续的访问当中都能返回最新的结果。这是强一致性。

2. 如果能容忍在更新发生之后，部分情况无法访问到最新数据，这是弱一致性。

3. 如果能容忍更新后一段时间内无法访问到最新数据，但最终可以保证结果准确，这是最终一致性。

在CAP理论当中，我们说的无法同时满足的一致性指的是强一致性。

Availability 可用性

可用性指的是：Reads and writes always succeed. 也就是说系统一直可用，而且服务一直保持正常。

一个高可用性的分布式系统，必须对用户的每一个请求做出响应。不可以出现无法访问或者是响应超时等影响用户体验的情况。在一个分布式系统当中，任何一个节点的不稳定，都有可能影响系统的可用性，比如数据库服务器、负载均衡，web服务器承载等等。为了量化系统的可用性，我们通常使用系统停机时间这个指标。即在一年时间内，系统停机的总时长。

据说淘宝可以做到5个9，也就是99.999%的时间内可用。算下来全年系统停机的时间不会超过5分钟，这是非常难以做到的。

Partition Tolerance 分区容错性

分区容错性指的是： System continues operating despire arbitrary message loss or failure of part of the system. 翻译过来就是说系统在遇到一些节点或者网络分区故障的时候，仍然能够提供满足一致性和可用性的服务。

分区容错性和拓展性息息相关，因为越大的分布式系统越有可能出现机器宕机，网络阻塞等情况。即使这些意外情况发生，系统仍然能保持稳定是系统拓展的前提。在分布式系统当中出现的问题可能性很多，既可能出现部分机器宕机，也有可能出现内网阻隔，使得整个集群被拆分成互相不能通信的几个部分。分区容错性需要保证即使这些情况发生，系统也一样可以保证一致性和可用性。

举个例子，阿里经常做机房断电实验，实验的时候直接把一个机房的电源切断，观察这个时候系统是否仍然能够保持稳定。

CAP定理的证明

关于CAP这三个特性我们就介绍完了，接下来我们试着证明一下为什么CAP不能同时满足。

为了简化证明的过程，我们假设整个集群里只有两个N1和N2两个节点，如下图：

N1和N2当中各自有一个应用程序AB和数据库，当系统满足一致性的时候，我们认为N1和N2数据库中的数据保持一致。在满足可用性的时候，我们认为无论用户访问N1还是N2，都可以获得正确的结果，在满足分区容错性的时候，我们认为无论N1还是N2宕机或者是两者的通信中断，都不影响系统的运行。

我们假设一种极端情况，假设某个时刻N1和N2之间的网络通信突然中断了。如果系统满足分区容错性，那么显然可以支持这种异常。问题是在此前提下，一致性和可用性是否可以做到不受影响呢？

我们做个假象实验，如下图，突然某一时刻N1和N2之间的关联断开：

有用户向N1发送了请求更改了数据，将数据库从V0更新成了V1。由于网络断开，所以N2数据库依然是V0，如果这个时候有一个请求发给了N2，但是N2并没有办法可以直接给出最新的结果V1，这个时候该怎么办呢？

这个时候无法两种方法，一种是将错就错，将错误的V0数据返回给用户。第二种是阻塞等待，等待网络通信恢复，N2中的数据更新之后再返回给用户。显然前者牺牲了一致性，后者牺牲了可用性。

这个例子虽然简单，但是说明的内容却很重要。在分布式系统当中，CAP三个特性我们是无法同时满足的，必然要舍弃一个。三者舍弃一个，显然排列组合一共有三种可能。

1. 舍弃A，保留CP

一个系统保证了一致性和分区容错性，舍弃可用性。也就是说在极端情况下，允许出现系统无法访问的情况出现，这个时候往往会牺牲用户体验，让用户保持等待，一直到系统数据一致了之后，再恢复服务。

对于有些系统而言，一致性是安身立命之本，比如Hbase、Redis这种分布式存储，数据一致性是最基本的要求。不满足一致性的存储显然不会有用户愿意使用。

ZooKeeper也是一样，任何时候访问ZK都可以获得一致性的结果。它的职责就是保证管辖下的服务保持同步和一致，显然不可能放弃一致性。但是在极端情况下，ZK可能会丢弃调一些请求，消费者需要重新请求才能获得结果。

2. 舍弃C，保留AP

这种是大部分的分布式系统的设计，保证高可用和分区容错，但是会牺牲一致性。比如淘宝购物以及12306购票等等，前面说过淘宝可以做到全年可用性5个9的超高级别，但是此时就无法保证数据一致性了。

举个例子，我们在12306买票的时候就经常会遇到。在我们点击购买的时候，系统并没有提示没票。等我们输入了验证码，付款的时候才会告知，已经没有票了。这就是因为我们在点击购买的时候，数据没有达成一致性，在付款校验的时候才检验出余票不足。这种设计会牺牲一些用户体验，但是可以保证高可用，让用户不至于无法访问或者是长时间等待，也算是一种取舍吧。

3. 舍弃P，保留CA

很遗憾，这种情况几乎不存在。因为分布式系统，网络分区是必然的。如果要舍弃P，那么就是要舍弃分布式系统，CAP也就无从谈起了。可以说P是分布式系统的前提，所以这种情况是不存在的。

比如一般的关系型数据库，像是MySQL或者是Oracle，它们都保证了一致性和可用性，但是并不是分布式系统。从这点上来说CAP并不是等价的，我们并不能通过牺牲CA来提升P。要想提升分区容错性，只能通过提升基础设施的稳定性来达到。也就是说这并不是一个软件问题。

到这里CAP的理论就介绍完了，到最后会发现这其实是一个取舍问题，并没有完美的方案。每个设计分布式系统的架构师，需要根据自身业务场景的实际特性来考量。比如，像是涉及到金钱的问题，一致性是必须的，极端情况下，哪怕用户暂时无法访问，也不能使得相关的数据不准确。这不仅会影响一个公司的声誉，也会带来许多其他方面的困扰。

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