1.CAP原則

C：一致性（Consistency）: 所有節點上的資料，時刻保持一致 A：可用性（Availability）：每個請求都能夠收到一個響應，無論響應成功或者失敗 P：分割槽容錯 （Partition-tolerance）：表示系統出現腦裂以後，可能導致某些server與叢集中的其他機器失去聯絡 CP / AP CAP理論僅適用於原子讀寫的Nosql場景，不適用於資料庫系統（因為容錯在資料庫系統是不可能的！）

熟悉CAP的人都知道，三者不能共有，如果感興趣可以搜尋CAP的證明，在分散式系統中，網路無法100%可靠，分割槽其實是一個必然現象，如果我們選擇了CA而放棄了P，那麼當發生分割槽現象時，為了保證一致性，這個時候必須拒絕請求，但是A又不允許，所以分散式系統理論上不可能選擇CA架構，只能選擇CP或者AP架構。

對於CP來說，放棄可用性，追求一致性和分割槽容錯性，我們的zookeeper其實就是追求的強一致。

對於AP來說，放棄一致性(這裡說的一致性是強一致性)，追求分割槽容錯性和可用性，這是很多分散式系統設計時的選擇，後面的BASE也是根據AP來擴充套件。

2.BASE理論

基於CAP理論，CAP理論並不適用於資料庫事務（因為更新一些錯誤的資料而導致資料出現紊亂，無論什麼樣的資料庫高可用方案都是徒勞） ，雖然XA事務可以保證資料庫在分散式系統下的ACID特性，但是會帶來效能方面的影響；

eBay嘗試了一種完全不同的套路，放寬了對事務ACID的要求。提出了BASE理論 （1）Basically available ： 資料庫採用分片模式， 把100W的使用者資料分佈在5個例項上。如果破壞了其中一個例項，仍然可以保證80%的使用者可用 （2）soft-state： 在基於client-server模式的系統中，server端是否有狀態，決定了系統是否具備良好的水平擴充套件、負載均衡、故障恢復等特性。（比如支付，有個下單待支付的狀態，這個就是軟狀態，直到非同步回撥更新支付狀態

BASE解決了CAP中理論沒有網路延遲，在BASE中用軟狀態和最終一致，保證了延遲後的一致性。BASE和 ACID 是相反的，它完全不同於ACID的強一致性模型，而是通過犧牲強一致性來獲得可用性，並允許資料在一段時間內是不一致的，但最終達到一致狀態。

3.為什麼不能同時滿足CAP原則

3.1cap定義

Consistency (一致性)： “all nodes see the same data at the same time”,即更新操作成功並返回客戶端後，所有節點在同一時間的資料完全一致，這就是分散式的一致性。一致性的問題在併發系統中不可避免，對於客戶端來說，一致性指的是併發訪問時更新過的資料如何獲取的問題。從服務端來看，則是更新如何複製分佈到整個系統，以保證資料最終一致。

Availability (可用性): 可用性指“Reads and writes always succeed”，即服務一直可用，而且是正常響應時間。好的可用性主要是指系統能夠很好的為使用者服務，不出現使用者操作失敗或者訪問超時等使用者體驗不好的情況。

Partition Tolerance (分割槽容錯性): 即分散式系統在遇到某節點或網路分割槽故障的時候，仍然能夠對外提供滿足一致性和可用性的服務。

分割槽容錯性要求能夠使應用雖然是一個分散式系統，而看上去卻好像是在一個可以運轉正常的整體。比如現在的分散式系統中有某一個或者幾個機器宕掉了，其他剩下的機器還能夠正常運轉滿足系統需求，對於使用者而言並沒有什麼體驗上的影響。

3.2證明例子

只能滿足CA不能滿足P的理解 用異地DB來舉例。假如分別在A和B兩地部署了DB。兩個DB均能提供資料讀寫服務。對DB的要求是如果進行一個數據寫入操作，必須是兩地DB同時更新才能算成功。那麼此時這個部署是滿足C以及A，因為寫入一個數據後，在兩個結點是同時可以看到，而且在進行一個操作後，也是有成功的結果，所以同時滿足CA。如果此時出現網路故障，那麼CA是不能保證的，也就是說P的條件達不到。因此在這種情況只能滿足CA不能滿足P。 只能滿足AP不能滿足C的理解 還用異地DB來舉例。此時對DB的要求改為操作其中一個DB成功就算成功，另一個DB會根據binlog之類的進行同步。那麼此時這個部署是滿足A以及P的，因為寫入一個數據後，可以返回一個結果，同時當A地或者B地出現故障，不影響仍然能提供服務，所以同時滿足AP，但是在進行一個操作後，因為同步的原因兩邊會出現短暫的資料不一致，這是無法滿足C的，當AB兩地出現網路故障時，資料的差異會增大，更加無法滿足C。 只能滿足CP不能滿足A的理解 繼續用異地DB來舉例。此時對DB的要求是寫資料時，必須同時寫入到兩個DB才能算成功，同時如果有一個寫入失敗，將停止寫入操作的許可權只提供讀的操作。那麼此時這個部署是滿足C以及P的，因為寫入一個數據後，在兩個結點同時能看到，當出現網路故障時，將會停止寫入操作許可權只提供讀取操作。那麼CP是可以滿足的而A是無法滿足的。 當然在目前海量資料面前，往往會捨棄C，而保證AP，對與資料的一致性，只要求最終一致即可，在過程中是會出現差異的狀況，比如在不同地方的人對某個新聞或者商品進行評論，在一定時刻內是不需要實時顯示出來的，只要保證最終會出現即可。