CAP定理指出，在分布式系统（共享数据的互连节点的集合）中，在写/读对中，您只能获得以下三个保证中的两个：一致性，可用性和分区容错性他们必须被牺牲。 来源：再看 CAP 理论
介绍 CAP原则是NOSQL数据库的基石。Consistency（一致性）。 Availability（可用性）。 Partitiontolerance（分区容错性）。 理论 分布式系统的CAP理论：理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳： ● 一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。 与可用的决择 CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的。
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https://blog.csdn.net/qq_37933685/article/details/81489484 个人博客：https://suveng.github.io/blog/ CAP 理论 定义 CAP原则 ，指的是一个分布式系统中，一致性 Consistency，可用性 Availability，分区容错性 Partition tolerance，三者不可兼得。 比如，一台服务器放在中国，另一台服务器放在美国，这就是两个区，它们之间可能无法通信 一般来说，分区容错无法避免，因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。 CAP 定理告诉我们，剩下的 C 和 A 无法同时做到。 Consistency 一致性 想Java中的线程安全中一样，写操作之后， 读到的数据，必须是写操作后的值。
Consistency：强一致性 Availability：可用性 Partition tolerance：分区容错性 CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求 因此，根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三大类： CA ：单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大 CP：满足一致性，
CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。 分布式系统的CAP理论：理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳： ● 一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。
CAP 理论指的就是，在分布式系统中 C、A、P 这三个特征不能同时满足，只能满足其中两 个。 CAP 和 ACID 的“C”“A”是一样的吗？ CAP 中的 C 强调的是数据的一致性，也就是集群中节点之间通过复制技术保证每个节点 上的数据在同一时刻是相同的。 CAP 中的 A 指的是可用性(Availability)，也就是系统提供的服务一直处于可用状态， 即对于用户的请求可即时响应。
CAP 定理是分布式系统中的一个重要的基本定理，指出任何分布式系统最多只能具有以下三个属性中的其中两个： Consistency(一致性) Availability(可用性) Partition tolerance Eric Brewer 说，这三个指标不可能同时做到，因此这个结论就叫做 CAP 定理。 1. 什么是CAP定理 CAP定理指出任何分布式系统不可能同时保持一致，可用性以及分区容错性。 所以，对于一个分布式系统来说，P是一个基本要求，CAP三者中，只能根据系统要求在A和C两者之间做权衡。 英译对照: Consistency：一致性 Availability：可用性 Partition tolerance：分区容错 原文:An Illustrated Proof of the CAP Theorem
CAP理论 分布式系统的三个指标 一致性 可用性 分区兼容性 这三个指标无法同时做到,只能取其二,这个理论叫做CAP理论 分区兼容性 分布式系统大多数都分布在多个子网络中,每个子网络都是一个分区, 区间兼容性的意思就是通信可能会失败, 一般来说分区容错无法避免,因此可以认为,CAP中P总是存在的,C和A只能选其一 一致性 写操作之后的读操作,必须返回该值 举例,用户A向GA发送一个请求将Vo的值改成了
由于自己负责后端的设计已经有一段时间，对设计的一些思想和理论有一些理解，但最近被问到什么是CAP时，却一脸懵逼，下来后专门针对CAP架构思想进行了一些专题学习，在这里也将这个概念引入给大家，大家可以有意识地了解和学习这个思想理念 分布式领域CAP理论， Consistency(一致性), 数据一致更新，所有数据变动都是同步的 Availability(可用性), 好的响应性能 Partition tolerance(分区容忍性) 现在NOSQL运动丰富了拓展了BASE思想，可按照具体情况定制特别方案，比如忽视一致性，获得高可用性等等，NOSQL应该有下面两个流派： Key-Value存储，如Amaze Dynamo等，可根据CAP 领域模型 + 分布式缓存 + 存储 (Qi4j和NoSql运动)，可根据CAP三原则结合自己项目定制灵活的分布式方案，难度高。
神一样的CAP理论被应用在何方 对于开发或设计分布式系统的架构师工程师来说，CAP是必须要掌握的理论。 （but：这个文章的重点并不是讨论CAP理论和细节，重点是说说CAP在微服务中的开发怎么起到一个指引作用，会通过几个微服务开发的例子说说明，尽量的去贴近开发） CAP定理又被成为布鲁尔定理，是加州大学计算机科学家埃里克 不过布鲁尔在出来CAP的时候并没有对CAP三者（Consistency，Availability，Partition tolerance）进行详细的定义，所以在网上也出现了不少对CAP不同解读的声音。 分布式事务BASE理论 BASE理论是对CAP的延伸和补充，是对CAP中的AP方案的一个补充，即使在选择AP方案的情况下，如何更好的最终达到C。 CAP在服务中实际的应用例子 理解貌似讲多了，项目的CAP可以参考下李运华的《从零开始学架构》的书，里面的21，22章比较详细的描绘了CAP的理论细节和CAP的版本演化过程。
CAP关注的是分布式数据读写。 一致性（Consistence）：对某个指定的客户端来说，读操作保证能够返回最新的写操作结果。 虽然 CAP 理论定义是三个要素中只能取两个，但放到分布式环境下来思考，我们会发现必须选择 P（分区容忍）要素，因为网络本身无法做到 100% 可靠，有可能出故障，所以分区是一个必然的现象。 CAP关键细节点 CAP关注的粒度是数据，而不是系统或者节点，所以在系统设计的时候应该将关注点放到数据上，具体数据具体分析。 CAP是忽略网络延时的，意味着CAP 理论中的 C 在实践中是不可能完美实现的。在需要强一致性的业务场景中，只能单点写入，其它节点备份。 CAP 理论的“牺牲”只是说在分区过程中我们无法保证 C 或者 A，但并不意味着什么都不做。因为在系统整个运行周期中，大部分时间都是正常的，发生分区现象的时间并不长。
关于CAP理论的介绍，其实网上已经有很多文章，大家可以自行查阅。这篇文章尝试从Kafka的角度来分析CAP理论。 0 CAP理论，有人把它翻译成中文叫“帽子理论”，是Eric Brewer在1998年提出来的一个约束分布式存储系统的理论。 CAP是Consistency、Availability和Partition tolerance三个单词的首字母缩写，这三个单词分别指代数据强一致性/线性一致性、系统整体可用性和网络分区容忍性。 那么，Kafka作为一个分布式消息中间件，满足CAP理论吗？如果满足的话，满足哪两个特性呢，CA、AP或者CP？ 所以，我们没有必要严格地用CAP来讨论或者以此为guideline来构建一个分布式存储系统，没有太大的意义。
CAP原则(CAP定理)： CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性 CAP原则是NOSQL数据库的基石。Consistency（一致性）。 Availability（可用性）。Partition tolerance（分区容错性）。 分布式系统的CAP理论：理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳： 一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。 在CAP理论中，zookeeper更看重C和P，即一致性和分区容错性。但Eureka更在意的是A和P，A为高可用。
CAP 分布式系统不可能同时满足一致性(C:Consistency), 可用性(A:Availability), 分区容忍性(Partion Tolerance), 最多只能同时满足其中两项. 因此CAP理论实际上是对可用性和一致性之间进行权衡. 可用性和一致性往往是冲突都, 很难使他们同时被满足.
CAP 定理是这方面的基本定理，也是理解分布式系统的起点。 本文介绍该定理。它其实很好懂，而且是显而易见的。下面的内容主要参考了 Michael Whittaker 的文章。 这个结论就叫做 CAP 定理。 二、Partition tolerance 先看 Partition tolerance，中文叫做"分区容错"。 大多数分布式系统都分布在多个子网络。 一般来说，分区容错无法避免，因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我们，剩下的 C 和 A 无法同时做到。 三、Consistency Consistency 中文叫做"一致性"。
CAP 描述：CAP是分布式系统中的三个特性，分别是一致性（Consistency）、可用性（Avaliability）、分区容错性（Partition tolerance），在分布式系统中，系统最多只能同时满足这三个特性中的两个 因为所有的云应用都是分布式系统，理解CAP定理对于设计云应用是必要的，因为通过这个理论你可以选择一个最适合你的应用数据管理系统。 CAP定理也被叫做布鲁尔定理，因为这个理论是 布鲁尔（Eric A. 下面我们来详细了解下分布式系统中的CAP定理具体是什么。 1、一致性（Consistency） 一致性是指不管客户端连接的是哪个节点，这些客户端同时看到的数据都是相同的。 BASE 描述：BASE定理是对CAP定理的一个延伸，BASE是指基本可用（Basically Available）、软状态（Soft State）、最终一致性（Eventually Consistent CAP追求的是数据的一致性，而BASE关注的是系统的可用性。
因为有时候会听到一些新型数据库宣称满足强一致、高可用、且多地多中心容忍网络分区，但是 CAP 不是说不能三者同时满足吗？这些矛盾来源于对 CAP 理解有偏差。 有的对 CAP 的误解也来源于对这三个性质的具体含义不清，下面我们先看看这三个性质分别指什么。 一致性 CAP 的一致性与传统关系数据库中 ACID 的 C 不一样。 而CAP 的一致性关心的是一个数据项不同副本的值是否相同。 总结 有人诟病 CAP 理论，认为 CAP 中的 P 是废话，或者 CAP 太简单了，没有量化，对实际系统的构建没有具体的指导意义。比如我要牺牲一致性，牺牲到什么程度？ 这个在 CAP 中是没有说的。这确实是 CAP 理论的局限，但是 CAP 理论让人们在构建系统时，聚焦于这三个性质，并从这三个方面来进行权衡。
CAP 定理 ---- CAP 定理（CAP theorem），又被称作布鲁尔定理（Eric Brewer），1998 年第一次提出。 事实上，不仅仅是分布式数据库存储应用，所有分布式系统都必须在 CAP 这三点之间进行权衡。 2. CAP 定理理解 ---- ? CAP 选取 ---- ? 为什么会有满足 CAP 的应用出现？ ? CAP 三者各牺牲一部分，而非完全舍弃。
ZooKeeper 保证的是 CP。任何时刻对 ZooKeeper 的读请求都能得到一致性的结果，但是， ZooKeeper 不保证每次请求的可用性比如在 Le...
一.概述 在理论计算机科学中，CAP原理指出对于一个分布式系统来说，当设计读写操作时，只能同时满足一下三点中两个： 一致性（Consistence）：所有节点访问同一份最新的数据副本 可用性（Avaliability
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