CAP原则又称CAP定理，是指在分布式系统中，一致性、可用性、分区容错三者不相容。
1998年，加利福尼亚大学的计算机科学家Eric Brewer提出分布式系统有三个指标。
Consistency(一致性):所有节点上的数据始终保持同步，一致性高；Availability(可用性):每个请求都可以接收响应，而不管返回的数据是否匹配；Partition tolerance(分区容错性):系统应该能够在节点或网络分区出现故障时继续提供服务。 第一个字母分别是c、a、p。
埃里克布鲁尔说，这三个指标不能同时达到。 这个结论称为CAP定理。
下面分别讲述下这三个概念：
1.分区容错性
对于单点系统，分布式系统位于多台计算机上，计算机之间可能跨越区域。 例如，服务器机房在北京一个，上海一个。 在这两个机房之间构建分布式系统时，分区容错p是设计分布式系统时必须考虑的问题，因为这两个区域的计算机需要通信，并且只有通信才能成功进行通信。
2.一致性
一致性是指，即使客户端从分布式系统获取数据并从该计算机获取数据，也必须是最新的。
假设客户端在某个时间点向服务器1更新vo-v1后，无论是从服务器1取值还是从服务器2取值都是v1，则保持一致性。 cleint将数据写入server1后，即使从server2获取值，如果server1和server2之间没有同步，则仍获取vo，无法获得一致性。
3.可用性
可用性意味着无论客户端向哪个服务器发送请求，获取的数据是v0还是v1，客户端都可以随时响应。
一致性和可用性之间的矛盾
由于分区容错p的必然性，一致性c和可用性a不能同时成立。
为了保证服务器2的一致性，服务器1必须在写入过程中锁定服务器2的读取和写入。 在数据同步之前，不能重新开始读写。 在锁定期间，服务器2无法读写，因此无法满足可用性。
如果保证服务器2的可用性，则无法锁定服务器2，因此一致性不成立。
综上所述，Server2 无法同时做到一致性和可用性。系统设计时只能选择一个目标。如果追求强一致性，那么无法保证所有节点的可用性；如果追求所有节点的可用性，那就没法做到强一致性。
参考：
33558 www.Ruan Yifeng.com/blog/2018/07/cap.html
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