【MySQL】什么是CAP定理（CAP theorem）？ [ 新手入门 ]

CAP定理又称CAP原则是一个衡量系统设计的准则。CAP定理指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition Tolerance（分区容错性），三者不可兼得。

● C（一致性）：所有节点在同一时间的数据完全一致；

● A（可用性）：服务一直可用，每个请求都能接收到一个响应，无论响应成功或失败；

● P（分区容错性）：分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。任何分布式系统在可用性、一致性、分区容错性方面，不能兼得，最多只能得其二。因此，任何分布式系统的设计只是在三者中的不同取舍而已。

所以，就有了3个分类：CA数据库，CP数据库和AP数据库。传统的关系型数据库在功能支持上通常很宽泛，从简单的键值查询，到复杂得多表联合查询再到事务机制的支持。而与之不同的是，NoSQL系统通常注重性能和扩展性，而非事务机制，因为事务就是强一致性的体现。

● CA数据库满足数据的一致性和高可用性，但没有可扩展性，不考虑分区容忍性，对应的数据库就是普通的关系型数据库RDBMS，例如Oracle、MySQL的单节点，满足数据的一致性和高可用性。单点数据库是符合这种架构的，例如超市收银系统、图书管理系统。

● CP数据库考虑的是一致性和分区容错性，这种数据库对分布式系统内的通信要求比较高，因为要保持数据的一致性，需要做大量的交互，如Oracle RAC、Sybase集群。虽然Oracle RAC具备一定的扩展性，但当节点达到一定数目时，性能（即可用性）就会下降很快，并且节点之间的网络开销还在，需要实时同步各节点之间的数据。CP数据库通常性能不是特别高，例如火车售票系统。

● AP数据库考虑的是实用性和分区容忍性，即外部访问数据，可以更快地得到回应，例如博客系统。这时候，数据的一致性就可能得不到满足或者对一致性要求低一些，各节点之间的数据同步没有那么快，但能保存数据的最终一致性。比如一个数据，可能外部一个进程在改写这个数据，同时另一个进程在读这个数据，此时，数据显现是不一致的。但是有一点，就是数据库会满足一个最终一致性的概念，即过程可能是不一致的，但是到某一个终点，数据就会一致起来。当前热炒的NoSQL大多是典型的AP类型数据库。