分布式系统 CAP理论
CAP 理论
什么是分布式系统？
由于单台机器无法满足要求，扩展出多台机器一起完成相同的事件，它们之前为了数据一致肯定要进行通信同步，这就导致节点间CAP问题。
- C：一致性：节点间数据的同步，在单体上数据都是一致的，在多节点上，就要进行数据的同步，自然会出现数据的不一致，这是由于同一时刻会访问到不同数据来说的。如果想要实现多节点间的一致性，那就要加锁，在访问未同步的节点时就会阻塞，同步完成数据一致后可以访问。
- A：可用性：同一时刻，所以节点都可用。
- P：分区容错性：分区容错性是分布式系统肯定有的，也就是既然是分布式肯定要允许网络的不稳定性，除非是单机部署，各节点都在同一台机器。 当两个节点无法进行网络通信，不管是网络问题还是机器宕机导致的无法通信，都是产生了分区，比如主节点宕机了，从节点上位了，那分区容错性就能保证，且从节点越多，分区容错性越强，但与一致性成反比。保证分区容错性自然就不能是单机结构。
CAP理论：分布式系统默认有分区容错性，在保证分区容错性P下，当保证一致性时，就要进行同步，就不能保证可用性。而如果要保证可用性，那就表示当数据出现不一致时，仍然可用，那就无法保证数据一致性。
单机下是CA，但CAP是在分布式系统下的（有多个相同的节点一起完成相同的事），CAP对于单机自然没有意义，也不适用。
