CAP 定理是说，对于一个分布式系统来说，不可能同时满足以下三点：

  • （强外部）一致性（Consistency）
  • 可用性（Availability）（即每次请求没有物理上不可用的节点时都能获取到非错的响应）
  • 分区容错性（Partition tolerance）（即如果分布式系统由于某些原因，存在互相不能通信的两/几组节点，那么这个系统仍然应该正常的提供服务）

例子（直观的不严格证明）

假设有两个节点和一个Client：

  • 如果要保证可用性（A）和分区容错性（P），那么在网络出现分区时，无论用户的请求被发送到了两个节点中的任何一个，无论如何都要做出相应，而在一个节点上的插入请求无法被另一个节点知道，这样两个节点间不可能保持一致性，即放弃了C。

    AP

  • 如果要保证一致性（C）和分区容错性（P），那么为了修正上一个系统的问题，对在插入某个数据时没有得到插入的节点，或者其上对应数据不是最新的节点，在被请求这个数据时只能返回错误，这就放弃了A。

    CP

  • 如果要保证一致性（C）和可用性（A），那么不得不允许两个节点之间可以通信，在每次插入时将数据分发到每一个节点上，但此时如果节点之间网络不可达，那么这个分发操作就不可行。

    CA

常见误区

要注意的是，实践中并不是说去选择 CAP 中的两个，放弃另外一个。CAP 里的每个标准都不是绝对的“有”或者“没有”的关系，而是一个程度的问题，例如一致性可以降低到任何一个一致性等级，可用性可以做到 n 个 9，而分区容错性可以降低到有“部分”节点和其他部分不能通信时整个系统可用的程度。