CAP

CAP 定理又被称作布鲁尔定理，是加州大学的计算机科学家布鲁尔在 2000 年提出的一个猜想；2002 年，麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特和南希·林奇发表了布鲁尔猜想的证明，使之成为分布式计算领域公认的一个定理。CAP 定理认为，在分布式系统中，系统的一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容忍性（Partition tolerance）三者不可能同时兼顾。而由于网络通信的不稳定性，分区容忍性是必须要保证的，因此 CAP 理论在实践中往往指明了在设计应用的时候就需要在一致性和可用性之间权衡选择。互联网应用比企业级应用更加偏向保持可用性，因此通常用最终一致性代替传统事务的 ACID 强一致性。

布鲁尔在提出 CAP 猜想时并没有具体定义 Consistency、Availability、Partition Tolerance 这 3 个词的含义，不同资料的具体定义也有差别：

• 一致性（Consistency）：所有节点都能访问同一份最新的副本数据。
• 可用性（Availability）：每个请求都能接收到一个响应，无论响应成功或失败，而不应该是网络超时、连接断开等非服务程序答复。
• 分区容忍性（Partition Tolerance）：除了整个网络的故障外，其他的故障（集）都不能导致整个系统无法正确响应。

CAP 定理同样也是权衡的问题，它最初是作为一个经验法则提出的，没有准确的定义，目的是开始讨论数据库的权衡。CAP 定理鼓励数据库工程师向分布式无共享系统的设计领域深入探索，这类架构更适合实现大规模的网络服务：

• 如果应用需要线性一致性，且某些副本因为网络问题与其他副本断开连接，那么这些副本掉线时不能处理请求。请求必须等到网络问题解决，或直接返回错误。（无论哪种方式，服务都不可用（unavailable））。
• 如果应用不需要线性一致性，那么某个副本即使与其他副本断开连接，也可以独立处理请求（例如多主复制）。在这种情况下，应用可以在网络问题前保持可用，但其行为不是线性一致的。

CAP 定理的正式定义仅限于很狭隘的范围，它只考虑了一个一致性模型（即线性一致性）和一种故障（网络分区或活跃但彼此断开的节点）。它没有讨论任何关于网络延迟，死亡节点或其他权衡的事。因此，尽管 CAP 在历史上有一些影响力，但对于设计系统而言并没有实际价值。CAP 定理现在已经被更精确的结果取代，所以它现在基本上成了历史古迹了。

多主复制的难题

譬如在多数据中心中，多主复制通常是理想的选择，但是如果两个数据中心之间发生网络中断会发生什么？我们假设每个数据中心内的网络正在工作，客户端可以访问数据中心，但数据中心之间彼此无法互相连接。

使用多主数据库，每个数据中心都可以继续正常运行：由于在一个数据中心写入的数据是异步复制到另一个数据中心的，所以在恢复网络连接时，写入操作只是简单地排队并交换。另一方面，如果使用单主复制，则主库必须位于其中一个数据中心。任何写入和任何线性一致的读取请求都必须发送给该主库，因此对于连接到从库所在数据中心的客户端，这些读取和写入请求必须通过网络同步发送到主库所在的数据中心。

在单主配置的条件下，如果数据中心之间的网络被中断，则连接到从库数据中心的客户端无法联系到主库，因此它们无法对数据库执行任何写入，也不能执行任何线性一致的读取。它们仍能从从库读取，但结果可能是陈旧的（非线性一致）。如果应用需要线性一致的读写，却又位于与主库网络中断的数据中心，则网络中断将导致这些应用不可用。如果客户端可以直接连接到主库所在的数据中心，这就不是问题了，哪些应用可以继续正常工作。但直到网络链接修复之前，只能访问从库数据中心的客户端会中断运行。