CAP

设计分布式系统的两大初衷：横向扩展（scalability）和高可用性（availability）。“横向扩展”是为了解决单点瓶颈问题，进而保证高并发量下的「可用性」；“高可用性”是为了解决单点故障（SPOF）问题，进而保证部分节点故障时的「可用性」。由此可以看出，分布式系统的核心诉求就是「可用性」。这个「可用性」正是 CAP 中的 A：用户访问系统时，可以在合理的时间内得到合理的响应。

为了保证「可用性」，一个分布式系统通常由多个节点组成。这些节点各自维护一份数据，但是不管用户访问到哪个节点，原则上都应该读取到相同的数据。为了达到这个效果，一个节点收到写入请求更新自己的数据后，必须将数据同步到其他节点，以保证各个节点的数据「一致性」。这个「一致性」正是 CAP 中的 C：用户访问系统时，可以读取到最近写入的数据。

需要注意的是：CAP 并没有考虑数据同步的耗时，所以现实中的分布式系统，理论上无法保证任何时刻的绝对「一致性」；不同业务系统对上述耗时的敏感度不同。

分布式系统中，节点之间的数据同步是基于网络的。由于网络本身固有的不可靠属性，极端情况下会出现网络不可用的情况，进而将网络两端的节点孤立开来，这就是所谓的“网络分区”现象。“网络分区”理论上是无法避免的，虽然实际发生的概率较低、时长较短。没有发生“网络分区”时，系统可以做到同时保证「一致性」和「可用性」。

发生“网络分区”时，系统中多个节点的数据一定是不一致的，但是可以选择对用户表现出「一致性」，代价是牺牲「可用性」：将未能同步得到新数据的部分节点置为“不可用状态”，访问到这些节点的用户显然感知到系统是不可用的。发生“网络分区”时，系统也可以选择「可用性」，此时系统中各个节点都是可用的，只是返回给用户的数据是不一致的。这里的选择，就是 CAP 中的 P。

分布式系统理论上一定会存在 P，所以理论上只能做到 CP 或 AP。如果套用 CAP 中离散的 C/A/P 的概念，理论上没有 P 的只可能是单点（子）系统，所以理论上可以做到 CA。但是单点（子）系统并不是分布式系统，所以其实并不在 CAP 理论的描述范围内。