大白话，一文搞懂分布式中的CAP理论_cap为什么只能满足2个

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前言

看了很多关于CAP的文章，充斥着很多晦涩难懂的词汇，甚至东拼西凑复制粘贴，越看越迷糊。
我总结了一下，有2个问题始终没有说的很清楚。

1. 到底什么是C、A、P，三者有什么区别？
2. 为啥三个中只能同时满足2个？

搞懂这2个问题，对CAP的理解就水到渠成了。我尝试用比较直白的语言结合图片进行说明，希望对大家有帮助。

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一、什么是CAP？

我们用转账的例子进行说明

完成整个转账操作，总共需要两步：

• 步骤一：用户A余额-100
• 步骤二：用户B余额+100

一致性（Consistency）

一致性强调数据是最新且正确的。

在上述的例子中，当步骤一执行完成，但步骤二未完成时，如果我去查询A和B最新的余额，会得到什么呢？A余额=900，B余额=1000，这明显是不正确的。也就是不满足一致性的。

那怎样才算是满足一致性呢？很简单，程序只要等待步骤一和步骤二全部执行完成后，返回最新且正确的结果即可。

注意这里说的一致性，指的是强一致性。弱一致性和最终一致性实际上可以接受一定时间内的数据不正确，不在本文讨论范围内。

可用性（Availability）

可用性强调接口必须在可接受的时间内返回结果。

接口出现长时间等待、超时、报错、甚至崩溃，都是接口不可用。所谓的“高可用”就是尽量减少这些情况的发生。

所以我们要尽量减少等待，上面的例子，只需要这样改，就达到高可用了。

但是这就出现问题了，接口返回的数据不正确了，不满足一致性了。要满足高可用，就一定会导致数据不一致吗？答案是：不一定。

可用性是一个相对的概念，不同的系统有不同的可用性要求。某些系统里，等待超过5s则不满足可用性，有的系统可能超过1s就不满足了。

如果你要求1s内返回数据就是高可用。而整个转账操作只需要10ms，那么即使等待整个操作完成再返回，你仍然觉得这个接口是高可用的。

分区容错性（Partition tolerance）

强调系统的一部分发生故障时，其他部分还可以正常运行。

说白了，就是要把系统部署在多台服务器上，也就是分布式部署。如果程序都在一个单体服务中，那出现部分故障，整个服务就挂掉了。分布式系统，通常都要满足分区容错性（不然就叫单体服务了）。

假设我们已经满足分区容错性，把步骤一和步骤二在不同的服务部署。

转账过程中，步骤一执行完成，但是步骤二挂了。此时我仍然可以查询A的余额，但是应该返回什么呢呢？900还是1000？

如果我还要满足一致性，那我必须给你返回正确的数据。

但是B服务都挂了，我们根本不知道他到底收到100元没有，不知道900还是1000才是正确的。只能等待B服务恢复再询问它，如果它收到了100，那么用户A的余额就是900，否则是1000。

但是“等待B服务恢复”，这个时间是很长的、不可接受的，也就是说不是高可用的。

相反，如果我要满足高可用。那么我就会返回一个余额（900或1000），但是我不能保证这个数据是正确的。

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二、为什么只能同时满足2个

其实我们把三个概念都理解之后，自然就清楚为什么只能满足2个了，这里进行一个简单的总结：

如果我要满足一致性，并且高可用（CA）

表示我必须在短的时间内，得到正确的结果。这就不能允许任何部分有故障（分区容错），因为如果有部分故障，那么其他部分就会：

• 要么接口等很久才得到数据，不满足可用性
• 要么会得到错误的数据，不满足一致性

如果我要满足一致性，并且分区容错（CP）

那表示我的服务部署在多个节点上，还要总是返回最新且正确的数据。那我在部分节点故障时，其他部分就只有等待或请求失败，也就是说我的系统不是高可用的。

如果我要满足可用性，并且分区容错（CP）

也就是我的服务部署在多个节点，并且当部分故障时其他节点仍能快速响应。那么这个响应的结果，就不能保证是最新且正确的。也就是可能会不一致。

三、常见的中间件使用哪种模式

综上可知，一个分布式系统，必须要满足分区容错性（P），然后再在一致性（C）和可用性（A）之间选一个。

AP模式

这是被广泛采用的模式。

比如redis集群：

• 集群中的任意节点故障，其他节点仍然可以使用，所以它是分区容错的（P）
• 即使有单点故障，导致数据没有正确广播而产生不一致（C），但仍然能够快速读写数据（A）

eureka和nacos的服务注册与发现

• 可以集群部署，所以是分区容错的
• 服务列表不总是正确的。服务下线后，你仍然会在注册列表中看到他一段时间。此时的数据就是不一致的（C），但可以保证任何时候，你都可以获取到一份注册表（A）

CP模式

这种模式的其实比较少。如ZooKeeper，它具有这样的特点：

• 可以多节点部署，单个节点故障不会导致整个系统崩溃，所以它是分区容错的（P）
• 当领导者（Leader）挂掉后，整个系统进入恢复模式，此时是不可用的，直到新的Leader被选举出来。所以ZooKeeper的数据总是一致的（C），但他不能保证可用性（A）。

CA模式

没有分区容错性的模式，大多数单体服务都满足这个要求。如单机redis。

比较典型的还是单机的关系型数据库：mysql、oracle等。具有以下特点：

• 因为有事务，所以你查询到的数据，要么是事务开始前，要么是事务提交/回滚后。总是获取到正确的数据，而不存在中间状态，这就是一致性（C）
• 因为是单体服务，不用担心单点故障问题，这就是可用性（A）

当然，当你把mysql和oracle做成多节点之后，你具备了分区容错性（P），那你将必须在AP或CP模式中选一个。

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总结

可以看到分布式系统其实最优先考虑的是分区容错（P），其次是可用性（A），而能够忍受一定程度的数据不一致。这对我们自己搭建分布式系统也有很大的指导意义。

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作者注：我希望用更简单的语言帮助到更多开发者，文章都是原创且亲自测试过的。希望大家不吝点赞支持。另外因为是原创文章，难免有错误或疏漏，欢迎评论指正。