CAP 定理

在计算机科学理论（TOS）中，CAP 定理也叫 Brewer’s theorem，是以计算机科学家 Eric Brewer 名字命名的，他提出在分布式数据存储中，不可能同时存在以下三点的两点；

• 一致性（Consistency）：每次读都会接收最近的写或一个错误
• 可用性（Availability）：每次请求接收一个（非错误）响应，它并不保证这个请求包含最新的写操作
• 分区容错性（Partition tolerance）：当发生网络分区错误，网络节点之间信息丢失或延迟时，我们应该让系统继续操作
• 取消操作来降低可用性，但是要确保一致性
• 继续操作来提供可用性，但是会有非一致性的危险

特别的，CAP 定理意味着在网络分区情况下，必须在一致性和可用性之间做出选择。要注意在 CAP 中的一致性是有别于数据库事务的强一致性（ACID）的

详解

没有一个分布式系统在网络异常下是安全的，因此在一般情况下必须容忍网络分区。在存在分区下，就只剩下两个选项中选择一个：一致性或可用性。当选择一致性时，如果由于网络分区无法保证特定信息是最新的，系统将会返回一个错误或者超时。当选择可用性时，系统总是会继续处理查询以及尝试返回最进可用版本的信息，甚至这个信息由于分区不保证是最新的。

在没有网络错误的情况下——那就是说当分布式系统照常运行 ，可用性和一致性都能满足。

CAP 时常被误解的任务它必须在这三个中放弃其中一个。事实上，只有在当网络分区或发生错误时，才只在一致性和可用性上做出一个选择。在其他时候，不需要做任何取舍。

数据库系统被设计成传统的 ACID 来保证像关系型数据库选择一致性而不是可用性，然而系统是围绕最终一致性原理设计的，选择可用性而不是一致性，例如在 NoSQL 中很常见。

PACELC 定理是在 CAP 基础之上建立的，即使在没有分区的情况下，但在其他方面如延迟性和一致性之间的权衡。