23 | CAP理论：这顶帽子我不想要
聂鹏程
该思维导图由 AI 生成，仅供参考
你好，我是聂鹏程。今天，我来继续带你打卡分布式核心技术。
在开篇词中，我将分布式计算划分为了四横四纵。而在前面的文章中，我们已经一起学习了四横中的分布式计算、分布式通信和分布式资源池化三横的相关知识。比如，在分布式计算中，我们学习了分布计算模式，包括 MapReduce、Stream、Actor 和流计算的原理和实际应用；在分布式通信中，我们学习了远程调用、订阅发布和消息队列模式的原理和应用；在分布式资源池化中，我们学习了分布式系统架构和分布式调度架构。
相信通过对这些内容的学习，你已经对分布式技术有比较深刻的了解了。分布式系统处理的关键对象是数据，前面这些文章也都是为数据处理服务的。那么，数据本身相关的分布式技术有哪些呢？这就是接下来的几讲，我要带你学习的四横中的最后一横“分布式数据存储与管理”的相关技术。
在正式介绍分布式数据存储技术之前，我需要先带你了解一个基本理论，也就是 CAP 理论。前面提到，分布式系统处理的关键对象是数据，而数据其实是与用户息息相关的。CAP 理论指导分布式系统的设计，以保证系统的可用性、数据一致性等特征。比如电商系统中，保证用户可查询商品数据、保证不同地区访问不同服务器查询的数据是一致的等。
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CAP理论是分布式系统设计中的重要理论，指导着系统的可用性、一致性和分区容错性。C代表一致性，A代表可用性，P代表分区容错性。根据CAP理论，分布式系统无法同时满足这三个特性，只能满足其中两个。文章通过电商系统的例子生动解释了CAP理论的含义和应用场景。在实际应用中，需要根据具体场景权衡这三个特性，选择适合的策略，如保CP弃A、保AP弃C等。对于涉及交易的场景，保证一致性至关重要，因此保CP弃A是最佳选择；而在大多数情况下，选择AP而牺牲C，满足最终一致性即可。文章通过具体案例，帮助读者了解如何在不同分布式场景下进行取舍，以及如何权衡CAP理论的三个特性。CAP理论和BASE理论的区别在于CAP关注系统的一致性、可用性和分区容错性，而BASE理论则强调基本可用、软状态和最终一致性。通过本文的学习，读者可以深入了解CAP理论，并在实际应用中为分布式系统的设计选择合适的策略。
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LeoRedis不是AP么? 1. client 写数据到 master 2. master 告知 client “ok” 3. master 同步数据到 slave作者回复: 要区分单机redis和redis cluster
2020-04-2946
CaptainBergcap中的a，是针对的“非故障节点”，作者这里说的“系统提供的服务一直处于可用状态，对于用户的请求可即时响应”，是不严谨的吧作者回复: 可用性是指一个系统提供的服务要持续可用，不能中断，即使数据没达成一致也要即时给用户响应
2020-05-232
heyman总感觉A和P是一样的…不知道怎么理解作者回复: A和P是不一样的，A代表的是可用性，主要强调的在任意状态下支持用户响应；P代表的是分区容错性，主要强调在网络分区的情况下，各个分区的可用性。
2020-04-2821
小文同学CAP 理论给分布式系统划了一道上限，最大的作用是告知每一个程序员，在研究一个分布式系统，或阅读分布式代码时，要清楚一个分布式系统的取舍，理解的过程中，也不要企图满足 CAP，因为这都是徒劳的，懂得在边界内做事和理解问题。作者回复: 嗯，根据不同的应用场景，进行不同的取舍，就好比鱼与熊掌不可兼得
2020-04-111
被歌唱拯救中对于弃CP保A有疑问，比如网络分区后，{北京，杭州}为分区a，{上海}为分区b，分区a可以进行下单（写操作），分区b应该也可以下单（写操作）的吧？假如不同分区都进行了写操作，网络恢复后，如何做数据同步呢？拿变量x举例好了，一个分区对x赋值为2，另一个分区赋值为3，数据同步就有冲突了，也不能单纯地以某一分区为准吧？作者回复: 数据同步解决冲突这个问题，主要是以用于场景的需求进行解决冲突的，在分布式系统中常见的raft算法，在解决数据冲突时以leader节点为基准，具体可参考第26讲的扩展知识部分。
2019-11-1921
南国有一说一 redis是保证AP吧作者回复: 要区分单机redis和redis cluster
2020-04-152
蓝魔丶老师，例子中A，B，C三个服务器存储相同的库存数，怎么保证电吹风在北京仓库有 20 个，在杭州仓库有 10 个，在上海仓库有 30 个，比如北京的人来下单减库存，是否应该保证最多只能卖出20个，为什么要让他们看到的库存数一样，只让北京的人看到最多20个商品库存不行嘛？作者回复: 可以跨地区或跨仓库调货
2019-11-212
Jackeybase理论其实是对cap中ap的一种补充和延展。它的软状态就是一种数据不一致的状态，base所说的最终一致性，也就是牺牲了一致性。我认为cap比较理想化，实际情况是网络都会有些延迟，无法保证强一致，所谓的“强一致”和“最终一致”只是对数据不一致时间的容忍度不同2019-11-18416
ttBASE理论中的BA是“基本可用”，不是全都可用，也不是全都不可用，而是功能的某些子集如核心功能可用；进一步，为了保证BA，就只能选择最终一致性E了，此时系统就处于了S状态即软状态。2019-11-184
dinuo2019听完这一讲，我有几个想法和问题： 1，在CP系统中，是不是也有利用分布式事务，在写入时阻塞直到满足条件才会提交，也就是用户1的写入请求不会被提交，直到恢复后才会写入成功；在这期间，根据隔离级别的设置，如果系统允许读，db1和db2都会返回为1； 2，BASE理论是AP系统的一种实现思想，在不满足强一致性的时候，以最终一致性作为代替； 3，kafka的数据本分replica，看到说是CA的系统，但kafka本身是分布式的系统，需要保留P，这里该如何理解？2019-11-184
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