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wzjs 2025/8/23 18:28:25

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CAP 原理是分布式系统设计的核心理论之一，揭示了系统设计中的 根本性权衡。

一、CAP 的定义

CAP 由三个核心属性组成，任何分布式系统最多只能同时满足其中两个：

一致性（Consistency）
- 所有节点在同一时刻看到的数据完全一致（强一致性）。
- 例如：写入操作成功后，所有后续读操作必须返回最新值。
可用性（Availability）
- 每个非故障节点必须对请求给出响应（不保证是最新数据）。
- 例如：即使部分节点故障，系统仍能处理读写请求。
分区容忍性（Partition Tolerance）
- 系统在网络分区（节点间通信中断）时仍能继续运行。
- 例如：两个机房之间的网络断开后，系统仍能提供服务。

二、CAP 的权衡

1. CA 系统（放弃 P）

特点：优先保证一致性和可用性，但无法容忍网络分区。
现实意义：单机数据库（如 MySQL 主从架构）本质是 CA，但严格来说分布式系统中无法放弃 P（网络分区必然存在）。
适用场景：传统单数据中心架构（假设网络绝对可靠）。

2. CP 系统（放弃 A）

特点：在网络分区时，牺牲可用性以保持一致性。
典型系统：
- ZooKeeper：通过 ZAB 协议保证强一致性，分区时拒绝写入。
- etcd：基于 Raft 协议，分区时少数派节点不可用。
适用场景：金融交易、分布式锁等对一致性要求极高的场景。

3. AP 系统（放弃 C）

特点：在网络分区时，牺牲一致性以保持可用性。
典型系统：
- Redis 集群：主从异步复制，分区时可能返回旧数据。
- Cassandra：最终一致性模型，允许短暂数据不一致。
适用场景：社交网络、实时推荐等容忍最终一致性的场景。

三、CAP 的常见误解

误解 1：CAP 是“三选二”

真相：CAP 的取舍仅在发生网络分区时触发。在无分区时，系统可同时满足 CA。
示例：Redis 集群在无分区时是 CA，分区时变为 AP。

误解 2：一致性只能是强一致性

真相：CAP 中的 C 是强一致性，但实际系统可放宽一致性（如最终一致性）。
示例：DynamoDB 允许配置读写一致性级别（强一致或最终一致）。

误解 3：分区容忍性可被忽略

真相：分布式系统必须设计分区容忍性（P），因为网络分区是必然发生的。
结论：实际分布式系统本质在 CP 或 AP 之间选择。

四、CAP 的演进：PACELC 理论

在 CAP 基础上进一步细化，提出 PACELC：

分区场景（Partition, P）：选择 A（可用性）或 C（一致性）。
无分区场景（Else, E）：选择 L（低延迟）或 C（一致性）。
- 示例：
  - MongoDB：分区时选 AP（优先可用性），无分区时选 CP（强一致性）。
  - DynamoDB：允许配置无分区时的读写一致性。