CAP 定理

什么是 CAP 定理？

当网络故障发生时，CAP 定理（也称为 Brewer 定理）描述了分布式数据库的三个组件之间的权衡。这些系统只能具有三个所需组件中的两个：一致性、可用性和分区容错性。

CAP 定理由 Eric Brewer 提出，它表明分布式数据库是性能的关键组成部分。更具体地说，Brewer 意识到，从不同位置收集时，结构化数据的基本单元（节点）会有所不同。这种变化是分布式系统中的一个重要问题。Brewer 将其定义为与缺乏一致性 (C)、可用性 (A) 和分区容错性 (P) 相关的网络故障。这些是 CAP 定理的基本组成部分。

一致性 (C) 在系统中至关重要，因为主节点和辅助节点查看相同的数据至关重要。因此，用户必须确定一致性在系统中的含义。从基本术语来说，一致性是指系统内的通信以一种方式引入，并以相同的方式结束。但是，如果该通信中发生任何变化，则一致性将不再存在，并可能导致错误。为了使系统有效运行，最终一致性必须是恒定的。

系统中的可用性 (A) 是指响应率。从本质上讲，每个客户端在 100% 的时间内收到响应都表明了可用性。即使在使用多个节点时，也不应因节点而否定此响应。其理念是命令正在被编写和执行。当这种情况没有发生时，系统被认为缺乏可用性。必须注意的是，一致性 (C) 和可用性 (A) 或 CA 可以同时存在于关系数据库中，因为系统能够保持节点的一致性，同时保持可用性 (A) 以服务于客户端数据库。

分区容错性 (P) 是指系统即使在可能存在错误的情况下也能继续工作的能力。如果发生错误，在单个节点上工作的系统将导致完全故障。由网络分区组成的系统即使在发生错误的情况下也可以继续运行。网络分区优化子网，使其能够独立运行或在发生网络错误时运行。但是，只有在分配的操作软件是分区容错 (P) 的情况下才会发生这种情况。简单来说，如果两个节点之间发生通信故障，即使这两个节点无法相互通信，系统仍将继续工作。

本质上，CAP 定理解释了一个系统只能实现上述三个特性中的两个，并且在一个系统中实现所有三个特性是不可能的。为了真正理解 CAP 定理，必须考虑非关系数据库 (NoSQL)。非关系数据库是节点的集合，这些节点快速分布在不断增长的网络中。NoSQL 数据库很重要，因为它们由其包含的 CAP 特性定义：CP 数据库、AP 数据库和 CA 数据库。

CAP 定理中的数据库类型

CP 数据库 是一致且分区容错的，但缺乏可用性。当节点之间发生通信时，如果发生错误，系统能够关闭节点，但保持系统中其他节点之间的通信一致。由于关闭，可用性无法实现，因为错误使响应成为不可能。

AP 数据库 是可用且分区容错的，但缺乏一致性。在此模型中，所有节点都保持可用于系统之间的通信，但会对一致性产生影响。信息可能缺乏可靠性，或者分区可能导致数据库返回到较旧或以前的版本。这允许所有系统都功能正常且可用，但不会导致一致性。

CA 数据库 是一致且可用的，但缺乏分区容错性。从本质上讲，所有节点之间都存在通信。只要系统中任意两个节点之间不存在分区，一致性和可用性就将保持不变。但是，CA 数据库选项是最不受欢迎的，因为它没有考虑到关闭错误的能力。从本质上讲，如果网络中没有分区容错性，则一旦发生错误，整个系统将无法运行。

重要的是要提到 NoSQL 数据库 不需要特定的框架。它们以用户友好、具有广泛的可用性和可扩展性而闻名。

关于 CAP 定理的最后说明

CAP 定理是一个源自计算机科学领域的思想。它解释说，当分布式通信系统中发生网络故障时，不可能同时提供一致性、可用性和分区容错性。在发生网络故障时，您必须在三个特性中选择两个，并理解分区容错性（即网络在发生错误时继续运行的能力）是在 CP 或 AP 数据库之间进行选择时的一个重要因素。

常见问题解答

NoSQL 中的 CAP 定理是什么？

CAP 定理解释说，NoSQL 数据库无法同时提供一致性和高可用性。计算机科学家 Eric Brewer 发现了这一理论。

CAP 定理中的 C 代表什么？

CAP 是一个首字母缩略词。“C”代表一致性，“A”代表可用性，“P”代表分区容错性。