随着您作为开发人员的职业生涯不断进步，需要越来越多地思考软件架构和系统设计。能够设计高效的系统并进行大规模权衡非常重要。系统设计是一个包含许多重要概念的广阔领域。系统设计中的一个基本概念是 CAP 定理。理解 CAP 定理是理解如何设计强大的分布式系统的关键。今天，我们将深入探讨 CAP 定理，解释其含义、组成部分等。
什么是 CAP 定理？
CAP 定理，或布鲁尔定理，是系统设计领域内的一个基本定理。它于 2000 年由加州大学伯克利分校的计算机科学教授 Eric Brewer 在一次关于分布式计算原理的演讲中首次提出。2002 年，麻省理工学院教授南希林奇和赛斯吉尔伯特发表了布鲁尔猜想的证明。CAP 定理指出，分布式系统只能同时提供三个属性中的两个：一致性、可用性和分区容错性。当存在分区时，该定理形式化了一致性和可用性之间的权衡。
分布式系统是一组计算机，它们协同工作以形成供最终用户使用的单个计算机。所有分布式机器都有一个共享状态并同时运行。对于分布式系统，用户必须能够与任何分布式机器进行通信，而不必知道它只是一台机器。分布式系统网络将其数据存储在多个节点上，同时使用多个物理机或虚拟机。
CAP定理证明
让我们看一下 CAP 定理的简单证明。想象一个由两个节点组成的分布式系统：
分布式系统充当具有变量X值的普通寄存器。网络故障导致系统中两个节点之间出现网络分区。最终用户执行写入请求，然后执行读取请求。让我们检查一个系统的不同节点处理每个请求的情况。在这种情况下，我们的系统有两种选择：
- 它可能会在其中一个请求中失败，从而破坏系统的可用性
- 它可以执行这两个请求，从读取请求中返回一个过时的值并破坏系统的一致性
系统无法在成功处理这两个请求的同时还确保读取返回写入写入的最新值。这是因为由于网络分区，写入操作的结果无法从节点 A 传播到节点 B。
一致性、可用性和分区容错性说明
现在我们对 CAP 定理有了基本的了解，让我们分解这个首字母缩略词，讨论一致性、可用性和分区容错性的含义。
一致性
在一致的系统中，所有节点同时看到相同的数据。如果我们在一个一致的系统上执行读操作，它应该返回最近一次写操作的值。读取应该导致所有节点返回相同的数据。所有用户同时看到相同的数据，无论他们连接到哪个节点。当数据写入单个节点时，它会被复制到系统中的其他节点。
可用性
当分布式系统中存在可用性时，这意味着系统始终保持运行状态。无论节点的各个状态如何，每个请求都会得到响应。这意味着即使有多个节点宕机，系统也会运行。与一致的系统不同，不能保证响应将是最近的写操作。
分区容差
当分布式系统遇到分区时，意味着节点之间的通信中断了。如果系统是分区容错的，那么系统就不会失败，无论消息是否在系统内的节点之间被丢弃或延迟。为了具有分区容错性，系统必须跨节点和网络的组合复制记录。
CAP 定理 NoSQL 数据库
NoSQL 数据库非常适合分布式网络。它们允许水平扩展，并且可以快速扩展到多个节点。在决定使用哪个 NoSQL 数据库时，务必牢记 CAP 定理。NoSQL 数据库可以根据它们支持的两个 CAP 功能进行分类：
CA数据库
CA 数据库支持跨所有节点的一致性和可用性。遗憾的是，CA 数据库无法提供容错能力。在任何分布式系统中，分区都是不可避免的，这意味着这种类型的数据库不是一个非常实用的选择。也就是说，如果需要，您仍然可以找到 CA 数据库。一些关系数据库，例如 PostgreSQL，允许一致性和可用性。您可以使用复制将它们部署到节点。
CP数据库
CP 数据库支持一致性和分区容错性，但不支持可用性。当分区发生时，系统必须关闭不一致的节点，直到分区被修复。MongoDB 是 CP 数据库的一个例子。它是一个使用文档进行数据存储的 NoSQL 数据库管理系统 (DBMS)。它被认为是无模式的，这意味着它不需要定义的数据库模式。它通常用于在不同位置运行的大数据和应用程序。CP 系统的结构使得只有一个主节点接收给定副本集中的所有写入请求。辅助节点复制主节点中的数据，因此如果主节点发生故障，辅助节点可以替代。
AP数据库
AP 数据库支持可用性和分区容错性，但不支持一致性。在分区的情况下，所有节点都可用，但它们并没有全部更新。例如，如果用户试图从坏节点访问数据，他们将不会收到最新版本的数据。当分区最终得到解决时，大多数 AP 数据库将同步节点以确保它们之间的一致性。Apache Cassandra 是 AP 数据库的一个例子。它是一个没有主节点的 NoSQL 数据库，这意味着所有节点都保持可用。Cassandra 允许最终一致性，因为用户可以在解析分区后立即重新同步他们的数据。
CAP定理和微服务
微服务被定义为可以独立开发、部署和维护的松耦合服务。它们包括自己的堆栈、数据库和数据库模型，并通过网络相互通信。微服务在混合云和多云环境中变得特别流行，它们也广泛用于本地数据中心。如果要创建微服务应用程序，可以使用 CAP 定理来帮助您确定最适合您需求的数据库。
