CAP定理，也稱為布魯爾定理（Brewer's Theorem），是由加州大學伯克利分校的計算機科學家Eric Brewer提出的。CAP是指一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分區(qū)容錯性（Partition tolerance）三個系統(tǒng)屬性。在一個分布式系統(tǒng)中，CAP定理聲明：

一致性

無論客戶端連接到哪個節(jié)點，它們總是會同時看到相同的數據，這就是我們所說的一致性。為了實現這一點，每次將數據寫入一個節(jié)點時，都必須立即將其發(fā)送或復制到系統(tǒng)中的所有其他節(jié)點，然后才能認為寫入已“成功完成”。

可用性

即使網絡中的一個或多個節(jié)點不可用，所有發(fā)出數據請求的客戶端都會得到響應。這就是我們談論的可用性。另一種表達方式是，分布式系統(tǒng)中的每個操作節(jié)點都將會為每個請求提供合法的答案。

分區(qū)容錯性

分布式系統(tǒng)內部的通信中斷稱為分區(qū)。這可以被認為是系統(tǒng)中兩個節(jié)點之間丟失或暫時延遲的鏈路。術語“分區(qū)容錯性”是指盡管構成系統(tǒng)的各個節(jié)點之間的通信出現任意數量的故障，但仍必須維持集群的功能。

CAP定理指出，在任何給定的時刻，一個分布式系統(tǒng)只能滿足上述三個保證中的兩個。換言之，如果一個系統(tǒng)已經必須滿足分區(qū)容錯性（P），那么它必須在一致性（C）和可用性（A）之間進行權衡。

例如，當一個網絡分區(qū)故障發(fā)生時，系統(tǒng)管理員可能需要選擇：

• 放棄一致性（C）以保持可用性（A）和分區(qū)容錯性（P），這種情況下，系統(tǒng)會繼續(xù)處理事務，但是結果可能不一致。
• 或者放棄可用性（A）以保持一致性（C）和分區(qū)容錯性（P），這樣的話，在故障消除前，系統(tǒng)不會執(zhí)行任何可能違反數據一致性規(guī)則的操作。

不同 NoSQL 數據庫的 CAP

NoSQL 數據庫是在分散網絡上運行的應用程序的最佳選擇。與其垂直可擴展的 SQL（關系）前身相比，NoSQL 數據庫在設計上具有水平可擴展性和分布式性。這意味著它們能夠在由多個鏈接節(jié)點組成的開發(fā)網絡上快速擴展。

NoSQL 數據庫現在根據它們提供的兩個 CAP 標準進行分類，它們是：

CP 數據庫提供一致性和分區(qū)容錯性，但會犧牲其可用性。如果任意兩個節(jié)點之間發(fā)生分區(qū)，系統(tǒng)需要將不一致的節(jié)點停止（即使其不可訪問），直到分區(qū)被糾正。

AP 數據庫提供可用性和分區(qū)容錯性，但代價是數據的一致性。當分區(qū)發(fā)生時，網絡中的所有節(jié)點繼續(xù)可訪問，但更靠近分區(qū)開頭或結尾的節(jié)點可能提供比其他節(jié)點更舊版本的數據。（一旦分區(qū)問題得到糾正，AP 數據庫通常會重新同步節(jié)點，以糾正系統(tǒng)中可能引入的任何不一致情況。）

CA 數據庫確保系統(tǒng)中所有節(jié)點的數據一致且可訪問。但是，如果系統(tǒng)中任意兩個節(jié)點之間存在分區(qū)，則無法完成此任務，從而無法提供容錯功能。

由于分區(qū)在分布式系統(tǒng)中是不可避免的，因此我們特意將 CA 數據庫類型放在列表的最后。因此，雖然理論上可以討論CA分布式數據庫的概念，但實際上，這樣的數據庫根本不存在。

包括 PostgreSQL、MySQL、SQLServer在內的各種關系數據庫都提供一致性和可用性，并且它們可以跨多個節(jié)點進行復制以進行分布式部署，但它們都不是真正的分布式數據庫。

CAP 定理和 MongoDB

MongoDB 中的數據存儲為 BSON（二進制 JSON）文檔，使其成為常見的 NoSQL 數據庫管理系統(tǒng)。它廣泛用于大規(guī)模、實時、分布式應用。

MongoDB 是一種 CP 數據存儲，因為它能夠解決網絡分區(qū)問題，同時以犧牲可用性為代價保持數據一致，正如 CAP 定理所描述的那樣。

在 MongoDB 中，只能有一個主節(jié)點來處理給定副本集的所有寫入。副本集中的輔助節(jié)點復制主節(jié)點的事務日志并使用它來更新自己的數據副本。默認情況下，客戶端從主節(jié)點讀取，但他們可以通過設置讀取首選項來更改此設置。
如果原節(jié)點宕機，具有最新操作日志的Secondary節(jié)點將被提升為主角色。一旦所有從屬節(jié)點趕上新的主節(jié)點，集群將再次變得可訪問。由于在此期間沒有客戶端可以發(fā)送寫請求，因此數據在整個網絡中同步。

CAP 定理 (AP) 和 Cassandra

Apache軟件基金會開發(fā)的 Cassandra，是一個免費的開源 NoSQL 數據庫。以寬列數據庫的形式進行分布式數據存儲。由于其無主設計，Cassandra 不存在像 MongoDB 那樣的單點故障。
Cassandra 是一個 AP 數據庫，因為它滿足一致性、可用性和分區(qū)容錯性 (CAP) 的部分但不是全部要求。由于缺少主節(jié)點，Cassandra 集群中的所有節(jié)點始終保持運行狀態(tài)至關重要。另一方面，Cassandra 通過允許客戶端隨時寫入任何節(jié)點并及時解決差異來提供最終一致性。
Cassandra 具有“修復”功能，可以幫助節(jié)點趕上其對等節(jié)點，因為數據只會在網絡分裂的情況下變得不一致，但差異會很快得到糾正。另一方面，持續(xù)的可用性在注重高性能的系統(tǒng)中尤為重要，在某些情況下犧牲一致性是值得的。

結論

如果你正在創(chuàng)建基于微服務的分布式項目，了解 CAP 定理可以幫助你選擇正確的數據庫。例如，如果你可以接受最終（而不是嚴格）一致性，但需要快速迭代數據模型并水平增長，那么像 Cassandra 或 Apache CouchDB 這樣的 AP 數據庫可能會滿足你的需求并簡化部署。另一方面，如果你的應用程序注重數據的可靠性（就像在電子商務或支付服務中一樣），那么像 PostgreSQL 這樣的關系數據庫可能是最佳選擇。