分布式系统的CAP理论
CAP理论：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。
可用性
可用性指“Reads and writes always succeed”，即服务一直可用，而且是正常响应时间。
通常我们描述一个系统的可用性时，我们说淘宝的系统可用性可以达到5个9，意思就是说他的可用水平是99.999%，即全年停机时间不超过 (1-0.99999)*365*24*60 = 5.256 min，这是一个极高的要求。
Partition Tolerance分区容错性
分区容错性指“the system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system”，即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。
在网络中断，消息丢失的情况下，系统如果还能正常工作，就是有比较好的分区容错性。
现在假设一个例子，在满足分区容错性理论的情况下，假设在N1和N2之间网络断开的时候，有用户向N1发送数据更新请求，那N1中的数据V0将被更新为V1，由于网络是断开的，所以N2中的数据依旧是V0；这个时候，有用户向N2发送数据读取请求，由于数据还没有进行同步，应用程序没办法立即给用户返回最新的数据V1，怎么办呢？
有两种选择。
第一，牺牲数据一致性，保证可用性。响应旧的数据V0给用户；
第二，牺牲可用性，保证数据一致性。阻塞等待，直到网络连接恢复，数据更新操作M完成之后，再给用户响应最新的数据V1。
这个过程，证明了要满足分区容错性的分布式系统，只能在一致性和可用性两者中，选择其中一个。
CAP权衡
CA without P：一致与可用
这种情况在分布式系统中几乎是不存在的（仅存在于数据库）。首先在分布式环境下，网络分区是一个自然的事实。因为分区是必然的，所以如果舍弃P，意味着要舍弃分布式系统。那也就没有必要再讨论CAP理论了。
对于一个分布式系统来说。P是一个基本要求，CAP三者中，只能在CA两者之间做权衡，并且要想尽办法提升P。
CP without A：一致与分区容错（Redis、Hbase、Zookeeper）
如果一个分布式系统不要求强的可用性，即容许系统停机或者长时间无响应的话，就可以在CAP三者中保障CP而舍弃A。
一个保证了CP而一个舍弃了A的分布式系统，一旦发生网络故障或者消息丢失等情况，就要牺牲用户的体验，等待所有数据全部一致了之后再让用户访问系统。
设计成CP的系统其实也不少，其中最典型的就是很多分布式数据库，他们都是设计成CP的。在发生极端情况时，优先保证数据的强一致性，代价就是舍弃系统的可用性。如Redis、HBase等，还有分布式系统中常用的Zookeeper也是在CAP三者之中选择优先保证CP的。
无论是像Redis、HBase这种分布式存储系统，还是像Zookeeper这种分布式协调组件。数据的一致性是他们最最基本的要求。一个连数据一致性都保证不了的分布式存储要他有何用？
ZooKeeper是个CP（一致性+分区容错性）的，即任何时刻对ZooKeeper的访问请求能得到一致的数据结果，同时系统对网络分割具备容错性。但是它不能保证每次服务请求的可用性，也就是在极端环境下，ZooKeeper可能会丢弃一些请求，消费者程序需要重新请求才能获得结果。ZooKeeper是分布式协调服务，它的职责是保证数据在其管辖下的所有服务之间保持同步、一致。所以就不难理解为什么ZooKeeper被设计成CP而不是AP特性的了。
AP without C：可用与分区容错
要高可用并允许分区，则需放弃一致性。一旦网络问题发生，节点之间可能会失去联系。为了保证高可用，需要在用户访问时可以马上得到返回，则每个节点只能用本地数据提供服务，而这样会导致全局数据的不一致性。
这种舍弃强一致性而保证系统的分区容错性和可用性的场景和案例非常多。前面我们介绍可用性的时候说到过，很多系统在可用性方面会做很多事情来保证系统的全年可用性可以达到N个9，所以，对于很多业务系统来说，比如淘宝的购物，12306的买票。都是在可用性和一致性之间舍弃了一致性而选择可用性。
你在12306买票的时候肯定遇到过这种场景，当你购买的时候提示你是有票的（但是可能实际已经没票了），你也正常的去输入验证码，下单了。但是过了一会系统提示你下单失败，余票不足。这其实就是先在可用性方面保证系统可以正常的服务，然后在数据的一致性方面做了些牺牲，会影响一些用户体验，但是也不至于造成用户流程的严重阻塞。
但是，我们说很多网站牺牲了一致性，选择了可用性，这其实也不准确的。就比如上面的买票的例子，其实舍弃的只是强一致性。退而求其次保证了最终一致性。也就是说，虽然下单的瞬间，关于车票的库存可能存在数据不一致的情况，但是过了一段时间，还是要保证最终一致性的。
对于多数大型互联网应用的场景，主机众多、部署分散，而且现在的集群规模越来越大，所以节点故障、网络故障是常态，而且要保证服务可用性达到N个9，即保证P和A，舍弃C（退而求其次保证最终一致性）。虽然某些地方会影响客户体验，但没达到造成用户流失的严重程度。
适合的才是最好的
对于涉及到钱财这样不能有一丝让步的场景，C必须保证。网络发生故障宁可停止服务，这是保证CA，舍弃P。比如前几年支付宝光缆被挖断的事件，在网络出现故障的时候，支付宝就在可用性和数据一致性之间选择了数据一致性，用户感受到的是支付宝系统长时间宕机，但是其实背后是无数的工程师在恢复数据，保证数据的一致性。
对于其他场景，比较普遍的做法是选择可用性和分区容错性，舍弃强一致性，退而求其次使用最终一致性来保证数据的安全。这其实是分布式领域的另外一个理论——BASE理论。
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