终于理解了CAP定理
Brewer最早的ppt讲得太泛了，看了还是不明白。后来看了很多相关的文章，才明白了这个东西。 为了不走弯路，首先你要明白Partition是 指什么。它不是“分区容忍性”，而是对“系统内部结点间通信失败的容忍性”。 其次，CAP所针对的分布式系统是跟数据相关的，要么这个系统直接存储了数据，要么它会把数据存储到另外的系统中，这样才有必要谈C(数据一致性)。无状态的分布式应用是没有资格谈CAP的。 再次，3″取”2 这种说法是很含混的，不要过分纠结。以mysql服务为例， 1. 如果说舍弃P,那仅仅意味着你的mysql是单机版的；单库可以利用事务直接保证C，而且你可以通过scale up来获得A. 这种情况下，你的应用并不是一个分布式应用。 2. 如果要保留P，也仅仅是指mysql使用了读写分库或者其他分拆方案。什么叫耐受，什么叫不耐受，并没有明确的定义。它只是给你提供一个将讨论持续下去的基础，也就是说，在分拆之后，你才可以开始谈“在A和C之间取舍”。 以读写分库为例，当主备库之间网络断裂时， a.如果你仍然允许主库写、备库读，则主备库都是高可用的，但主备库数据却由于无法同步而出现了不一致，也就是说，有A无C. b.如果你不允许主库写，则在用户眼里写操作就不是可用的了，但是主备库的数据却保证了一致性，也就是说，有C无A. 总结一下：在分布式应用中，P是天然存在的，而所谓的Trade-Off是指A和C之间的取舍。 最后要说明一下，“有A无C”、”有C无A”以及“无法同步”都是比较极端的情况，在实践中，尤其是高并发的应用中，你面临的更多是“A强C弱“、”C强A弱“(A的强弱即系统响应的快慢)、“同步时延很高”这些灰色的东西。