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來自：小旋鋒

CAP定理是分佈系統中的一個基本定理，它指出任何分佈系統最多可以具有以下三個屬性中的兩個。

• 一致性 (Consistency)
• 可用性 (Availability)
• 分區容錯性 (Partition tolerance)

本文將以圖解的形式簡明地對 Gilbert and Lynch's specification and proof of the CAP Theorem (CAP定理的規範和證明) 進行概括總結

什麼是 CAP 定理？

CAP定理指出分佈式系統不可能同時具有一致性、可用性和分區容錯性。聽起來很簡單，但一致性、可用性、分區容錯性到底是什麼意思呢？確切地來說分佈式系統又意味著什麼呢？

在本文中，我們將介紹一個簡單的分佈式系統，並對分佈式系統的可用性、一致性和分區容錯性進行詮釋。有關分佈式系統和這三個屬性的正式描述，請參閱 Gilbert 和 Lynch 的論文。

分佈式系統

讓我們來考慮一個非常簡單的分佈式系統，它由兩臺服務器G1和G2組成；這兩臺服務器都存儲了同一個變量v，v的初始值為v0；G1和G2互相之間能夠通信，並且也能與外部的客戶端通信；我們的分佈式系統的架構圖如下圖所示：

一個簡單的分佈式系統

客戶端可以向任何服務器發出讀寫請求。服務器當接收到請求之後，將根據請求執行一些計算，然後把請求結果返回給客戶端。譬如，下圖是一個寫請求的例子：

客戶端發起寫請求

接著，下圖是一個讀請求的例子

客戶端發起讀請求

現在我們的分佈式系統建立起來了，下面我們就來回顧一下分佈式系統的可用性、一致性以及分區容錯性的含義。

一致性 (Consistency)

Gilbert 和 Lynch 在論文中的描述是：

也就是說，在一個一致性的系統中，客戶端向任何服務器發起一個寫請求，將一個值寫入服務器並得到響應，那麼之後向任何服務器發起讀請求，都必須讀取到這個值（或者更加新的值）。

下圖是一個不一致的分佈式系統的例子:

不一致的分佈式系統

客戶端向G1發起寫請求，將v的值更新為v1且得到G1的確認響應；當向G2發起讀v的請求時，讀取到的卻是舊的值v0，與期待的v1不一致。

下圖一致的分佈式系統的例子:

一致的分佈式系統

在這個系統中，G1在將確認響應返回給客戶端之前，會先把v的新值複製給G2，這樣，當客戶端從G2讀取v的值時就能讀取到最新的值v1

可用性 (Availability)

Gilbert 和 Lynch 在論文中的描述是：

也就是說，在一個可用的分佈式系統中，客戶端向其中一個服務器發起一個請求且該服務器未崩潰，那麼這個服務器最終必須響應客戶端的請求。

分區容錯性 (Partition tolerance)

Gilbert 和 Lynch 在論文中的描述是：

也就是說服務器G1和G2之間互相發送的任意消息都可能丟失。如果所有的消息都丟失了，那麼我們的系統就變成了下圖這樣：

網絡分區

為了滿足分區容錯性，我們的系統在任意的網絡分區情況下都必須正常的工作。

CAP定理的證明

現在我們已經瞭解了一致性、可用性和分區容錯性的概念，我們可以來證明一個系統不能同時滿足這三種屬性了。

假設存在一個同時滿足這三個屬性的系統，我們第一件要做的就是讓系統發生網絡分區，就像下圖的情況一樣：

網絡分區

客戶端向G1發起寫請求，將v的值更新為v1，因為系統是可用的，所以G1必須響應客戶端的請求，但是由於網絡是分區的，G1無法將其數據複製到G2

由於網絡分區導致不一致

接著，客戶端向G2發起讀v的請求，再一次因為系統是可用的，所以G2必須響應客戶端的請求，又由於網絡是分區的，G2無法從G1更新v的值，所以G2返回給客戶端的是舊的值v0

由於網絡分區導致不一致

客戶端發起寫請求將G1上v的值修改為v1之後，從G2上讀取到的值仍然是v0，這違背了一致性。

總結

我們假設了存在一個滿足一致性、可用性、分區容錯性的分佈式系統，但是我們展示了在一些情況下，系統表現出不一致的行為，因此證明不存在這樣一個系統

對於一個分佈式系統來說，P 是一個基本要求，CAP 三者中，只能根據系統要求在 C 和 A 兩者之間做權衡，並且要想盡辦法提升 P

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