blentle2022-01-27cap从每一个定义来说并不是说牺牲了第三者吧，而是尽量保证第三者作者回复: 是的，只是经常说成 3 选 2，让大家的感觉是要放弃 1 个
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努力努力再努力2022-01-261 一致性 （C）一致性级别 是 从高到低 1.1 强一致性 1.2 单调一致性 1.3 会话一致性 1.4 序列一致性 1.5 最终一致性 2 可用性 （A） 关键字： 100%可用 有限时间内 返回结果 3 分区容错性 （P） 3.1 网络分区 3.2 网络丢包导致的网络不通 （包含节点宕机） 对可用性的重新思考与理解 基于Raft 算法实现的etcd 属于CP模型，但是也尽量保持了可用性 对一致性的重新思考与理解 就算选择了 AP，哪怕出现网络分区 也要尽量保证高的 一致性级别 结论： 开发一个分布式系统的时候 系统正常情况 CAP 都要，等到 出现网络分区的时候 再选择放弃 部分A 或者C 尽可能互相满足 自己的思考： 1 上面的每一点 如果是我 有什么方案解决呢？ 思考题： 大部分时间都是 无问题的，可以保证CAP 共存 只是需要 添加几个方法 1. 探知 分区发生问题 2. 进入显式的分区模式以限制某些操作 3 启动恢复过程以 恢复数据一致性并补偿分区期间发生的错误 猜测： 可以 先存到本地 ，等分区恢复 ，带着 offset 进行比较 恢复数据作者回复: 非常棒👍🏻
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GAC·DU2022-01-27分布式场景下，站在用户角度思考CAP理论，用户发送一条请求，在正确的时间响应正确的结果，可以被视为同时满足三者的系统设计。站在系统设计者的角度思考CAP理论，同时满足两者而第三者则是努力的方向，先让系统能够用起来，然后迭代优化。这也满足现在常说的“小步子快跑”的说法。作者回复: 非常棒！
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leitiannet2022-03-07Redis有主从架构，哨兵架构和集群架构，分别属于什么模型（AP还是CP）？作者回复: 主从架构，哨兵架构和集群架构是高可用和水平扩展的方案，它们都可以做成 AP 或 CP 的模型。 不过一般对于 redis 缓存的场景来说，可用性是高于一致性，所以，redis的主从架构，哨兵架构和集群架构都是 AP 模型。
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独一无二2022-03-18文中有一句很有概括性的句子："在满足分区容错的前提下，没有算法能同时满足数据一致性和服务可用性，只能在数据一致性和服务可用性之间二选一"。也就是未发生p，则ca都可以满足，发生p后，才会选择一个。并不是软件设计之初就必需要舍弃一个。作者回复: 是的👍
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不吃辣👾2022-04-06老师，我发现人工可以弥补CAP中的任何一项，达到接近100%水平。😅作者回复: 哈哈，问题发生后，人工可以修复，但是不能保证不发生。
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Hello,Tomrrow2022-04-01CAP理论只是给我们提供了分布式系统设计的边界，这是好事，避免追求一些极致的尝试。系统设计不像是盖房子，主体结构确定后就不能改变了。系统设计要有灵活性，在不同的业务场景下，微调系统，以便更好的服务业务。作者回复: 赞👍
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Summer 空城2022-03-03作者您好，关于p，我听到最多的是数据在不同集群中复制。如果一个集群的话，是不是不存在p的问题，即使一个集群中有很多的服务而且这些服务可能会宕机作者回复: 不是的，只要是分布式系统，就存在 P 的问题，只不过对运行在多个数据中心的分布式系统，由于数据中心的网络出现问题的概率更大。
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葡萄糖sugar2022-01-27作者你好，cp 我能理解为系统在达到强一致性以及网络分区容忍性，与此同时我们还能够尽力达到可用性，并且依旧保持强一致性吗？作者回复: 以 CAP 的定义来说，A 是指 100% 的可用性，所以分布式系统中，CA 不可以兼得，不过可用性的范围在0%-100%之间，99.9% 或者更高的可用性都有可能实现的，比如专栏中提到的 spanner。
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HappyHasson2022-02-13既然说CAP中的A是100%可用，100%是一个理想值，那说明A是一个不可能达到的方向，AP这个组合不应该存在，理论上只存在CP？作者回复: 不关心 C 的时候，AP 是存在的。 P 是网络分区容忍，比如一个系统的数据会在 a、b 两个节点复制，假设 a 和 b 之前的网络出现故障，不同通信了，那么 a 和 b 之前的数据是不能保证一致的，就是 C 不能满足了，如果我们是 AP 的系统，不关心 a、b 之间数据的一致性的话，a、b 是可以同时对外提供服务的，这个时候 A 就是 100% 的
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