背景

对于本地事务处理或者是集中式的事务处理系统，已经被实践证明很成熟的 ACID模型来保证数据的严格一致性。随着分布式事务的出现，传统的单机事务模型已经无法胜任。尤其是对于一个高访问量、高并发的互联网分布式系统来说，如果我们期望实现一套严格满足 ACID 特性的分布式事务，很可能出现的情况是在系统的可用性和严格一致性之间出现冲突。因为当我们要求分布式系统具有严格一致性时，很可能就需要牺牲掉系统的可用性。但毋庸置疑的一点是，可用性又是一个所有消费者不允许我们讨价还价的系统属性，比如说像淘宝网这样的在线购物网站，要求它能够7×24小时不间断地对外提供服务，而对于一致性，则更加是所有消费者对于一个软件系统的刚需。因此，在可用性和一致性之间永远无法存在一个两全其美的方案。

于是如何构建一个兼顾可用性和一致性的分布式系统成为了无数工程师探讨的难题，出现了诸如CAP和BASE这样的分布式系统经典理论。

CAP定理

2000年7月，来自加州大学伯克利分校的Eric Brewer教授在ACM PODC （Principles  of Distributed Computing）会议上，首次提出了著名的CAP猜想。2年后，来自麻省理工学院的Seth Gilbert和Nancy Lynch从理论上证明了Brewer教授CAP猜想的可行性，从此，CAP理论正式在学术上成为了分布式计算领域的公认定理，并深深地影响了分布式计算的发展。

CAP理论告诉我们，一个分布式系统不可能同时满足一致性（C：Consistency）、可用性（A：Availability）和分区容错性（P：Partition tolerance）这三个基本需求，最多只能同时满足其中的两项。

C一致性

在分布式环境中，一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持一致的特性。在一致性的需求下，当一个系统在数据一致的状态下执行更新操作后，应该保证系统的数据仍然处于一致的状态。

对于一个将数据副本分布在不同分布式节点上的系统来说，如果对第一个节点的数据进行了更新操作并且更新成功后，却没有使得第二个节点上的数据得到相应的更新，于是在对第二个节点的数据进行读取操作时，获取的依然是老数据（或称为脏数据），这就是典型的分布式数据不一致情况。在分布式系统中，如果能够做到针对一个数据项的更新操作执行成功后，所有的用户都可以读取到其最新的值，那么这样的系统就被认为具有强一致性（或严格的一致性）。

可用性

可用性是指系统提供的服务必须一直处于可用的状态，对于用户的每一个操作请求总是能够在有限的时间内返回结果。这里我们重点看下“有限的时间内”和“返回结果”。

“有限的时间内”是指，对于用户的一个操作请求，系统必须能够在指定的时间（即响应时间）内返回对应的处理结果，如果超过了这个时间范围，那么系统就被认为是不可用的。另外，“有限的时间内”是一个在系统设计之初就设定好的系统运行指标，通常不同的系统之间会有很大的不同。比如说，对于一个在线搜索引擎来说，通常在 0.5秒内需要给出用户搜索关键词对应的检索结果。以 Google为例，搜索“分布式”这一关键词，Google能够在 0.3秒左右的时间，返回大约上千万条检索结果。而对于一个面向 HIVE 的海量数据查询平台来说，正常的一次数据检索时间可能在20 秒到 30 秒之间，而如果是一个时间跨度较大的数据内容查询，“有限的时间”有时候甚至会长达几分钟。

用户对于一个系统的请求响应时间的期望值不尽相同。但是，无论系统之间的差异有多大，唯一相同的一点就是对于用户请求，系统必须存在一个合理的响应时间，否则用户便会对系统感到失望。

“返回结果”是可用性的另一个非常重要的指标，它要求系统在完成对用户请求的处理后，返回一个正常的响应结果。正常的响应结果通常能够明确地反映出对请求的处理结果，即成功或失败，而不是一个让用户感到困惑的返回结果。如果用户输入指定的搜索关键词后，返回的结果是一个系统错误，通常类似于“OutOfMemoryError”或“System Has Crashed”等提示语，那么我们认为此时系统是不可用的。

分区容错性

分区容错性约束了一个分布式系统需要具有如下特性：分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务，除非是整个网络环境都发生了故障。

网络分区指在分布式系统中，不同的节点分布在不同的子网络（机房或异地网络等）中，由于一些特殊的原因导致这些子网络之间出现网络不连通的状况，但各个子网络的内部网络是正常的，从而导致整个系统的网络环境被切分成了若干个孤立的区域。需要注意的是，组成一个分布式系统的每个节点的加入与退出都可以看作是一个特殊的网络分区。

一个分布式系统无法同时满足上述三个需求，而只能满足其中的两项，因此在应用CAP定理时，需要抛弃其中的一项。

对于一个分布式系统而言，分区容错性可以说是一个最基本的要求。

为什么是一个最基本的要求？

因为一个分布式系统的组件必然需要被部署到不同的节点，否则也就无所谓分布式系统了，因此必然出现子网络。而对于分布式系统而言，网络问题又是一个必定会出现的异常情况，因此分区容错性也就成为了一个分布式系统必然需要面对和解决的问题。因此系统架构设计师往往需要把精力花在如何根据业务特点在C（一致性）和A（可用性）之间寻求平衡。

摘取自倪超《从Paxos到Zookeeper：分布式一致性原理与实践》