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這篇文章主要講解了“web分布式系統CAP的概念是什么”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“web分布式系統CAP的概念是什么”吧！
引言
CAP是分布式系統、特別是分布式存儲領域中被討論最多的理論，“ 什么是CAP定理？”在Quora 分布式系統分類下排名 FAQ 的 No.1。CAP在程序員中也有較廣的普及，它不僅僅是“C、A、P不能同時滿足，最多只能3選2”，以下嘗試綜合各方觀點，從發展歷史、工程實踐等角度講述CAP理論。希望大家透過本文對CAP理論有更多地了解和認識。
CAP定理
CAP由 Eric Brewer)在2000年PODC會議上提出[1][2]，是Eric Brewer在Inktomi[3]期間研發搜索引擎、分布式web緩存時得出的關于數據一致性(consistency)、服務可用性(availability)、分區容錯性(partition-tolerance)的猜想：
It is impossible for a web service to provide the three following guarantees : Consistency, Availability and Partition-tolerance.
該猜想在提出兩年后被證明成立[4]，成為我們熟知的CAP定理：
數據一致性(consistency)：如果系統對一個寫操作返回成功，那么之后的讀請求都必須讀到這個新數據；如果返回失敗，那么所有讀操作都不能讀到這個數據，對調用者而言數據具有強一致性(strong consistency) (又叫原子性 atomic、線性一致性 linearizable consistency)[5]
服務可用性(availability)：所有讀寫請求在一定時間內得到響應，可終止、不會一直等待
分區容錯性(partition-tolerance)：在網絡分區的情況下，被分隔的節點仍能正常對外服務
在某時刻如果滿足AP，分隔的節點同時對外服務但不能相互通信，將導致狀態不一致，即不能滿足C；如果滿足CP，網絡分區的情況下為達成C，請求只能一直等待，即不滿足A；如果要滿足CA，在一定時間內要達到節點狀態一致，要求不能出現網絡分區，則不能滿足P。
C、A、P三者最多只能滿足其中兩個，和FLP定理一樣，CAP定理也指示了一個不可達的結果(impossibility result)。
CAP的工程啟示
CAP理論提出7、8年后，NoSql圈將CAP理論當作對抗傳統關系型數據庫的依據、闡明自己放寬對數據一致性(consistency)要求的正確性[6]，隨后引起了大范圍關于CAP理論的討論。
CAP理論看似給我們出了一道3選2的選擇題，但在工程實踐中存在很多現實限制條件，需要我們做更多地考量與權衡，避免進入CAP認識誤區[7]。
1、關于 P 的理解
Partition字面意思是網絡分區，即因網絡因素將系統分隔為多個單獨的部分，有人可能會說，網絡分區的情況發生概率非常小啊，是不是不用考慮P，保證CA就好[8]。要理解P，我們看回CAP證明[4]中P的定義：
In order to model partition tolerance, the network will be allowed to lose arbitrarily many messages sent from one node to another.
網絡分區的情況符合該定義，網絡丟包的情況也符合以上定義，另外節點宕機，其他節點發往宕機節點的包也將丟失，這種情況同樣符合定義。現實情況下我們面對的是一個不可靠的網絡、有一定概率宕機的設備，這兩個因素都會導致Partition，因而分布式系統實現中 P 是一個必須項，而不是可選項[9][10]。
對于分布式系統工程實踐，CAP理論更合適的描述是：在滿足分區容錯的前提下，沒有算法能同時滿足數據一致性和服務可用性[11]：
In a network subject to communication failures, it is impossible for any web service to implement an atomic read/write shared memory that guarantees a response to every request.
2、CA非0/1的選擇
P 是必選項，那3選2的選擇題不就變成數據一致性(consistency)、服務可用性(availability) 2選1？工程實踐中一致性有不同程度，可用性也有不同等級，在保證分區容錯性的前提下，放寬約束后可以兼顧一致性和可用性，兩者不是非此即彼[12]。
CAP定理證明中的一致性指強一致性，強一致性要求多節點組成的被調要能像單節點一樣運作、操作具備原子性，數據在時間、時序上都有要求。如果放寬這些要求，還有其他一致性類型：
序列一致性(sequential consistency)[13]：不要求時序一致，A操作先于B操作，在B操作后如果所有調用端讀操作得到A操作的結果，滿足序列一致性
最終一致性(eventual consistency)[14]：放寬對時間的要求，在被調完成操作響應后的某個時間點，被調多個節點的數據最終達成一致
可用性在CAP定理里指所有讀寫操作必須要能終止，實際應用中從主調、被調兩個不同的視角，可用性具有不同的含義。當P(網絡分區)出現時，主調可以只支持讀操作，通過犧牲部分可用性達成數據一致。
工程實踐中，較常見的做法是通過異步拷貝副本(asynchronous replication)、quorum/NRW，實現在調用端看來數據強一致、被調端最終一致，在調用端看來服務可用、被調端允許部分節點不可用(或被網絡分隔)的效果[15]。
3、跳出CAP
CAP理論對實現分布式系統具有指導意義，但CAP理論并沒有涵蓋分布式工程實踐中的所有重要因素。
例如延時(latency)，它是衡量系統可用性、與用戶體驗直接相關的一項重要指標[16]。CAP理論中的可用性要求操作能終止、不無休止地進行，除此之外，我們還關心到底需要多長時間能結束操作，這就是延時，它值得我們設計、實現分布式系統時單列出來考慮。
延時與數據一致性也是一對“冤家”，如果要達到強一致性、多個副本數據一致，必然增加延時。加上延時的考量，我們得到一個CAP理論的修改版本PACELC[17]：如果出現P(網絡分區)，如何在A(服務可用性)、C(數據一致性)之間選擇；否則，如何在L(延時)、C(數據一致性)之間選擇。
感謝各位的閱讀，以上就是“web分布式系統CAP的概念是什么”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對web分布式系統CAP的概念是什么這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是創新互聯，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！
