✨五分钟理解CAP理论✨

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前言

在分布式数据存储系统 中，有一个绕不开的理论模型，叫做CAP 定理，又称为布鲁尔定理 ，由计算机科学家Eric Brewer 提出，本文将以最简单的例子来说明CAP 定理的理论模型，最多只花你五分钟。

正文

一. 概念速览

CAP定理由如下三部分组成。

1. C （Consistency），一致性。每次对数据的读取都是最近一次写入的内容；
2. A （Availability），可用性。每次请求读取数据都能成功读取到数据，但读取到的数据不保证总是最近一次写入的内容；
3. P （Partition tolerance），分区容错性。网络节点之间可能发生网络故障从而导致消息丢失，但这不会影响系统的运行。

二. 概念说明

CAP 里面的C 和A 都比较好理解，P 好像有点抽象，其实这么理解就对了，P的意思就是允许存在网络故障。

对于一个分布式数据存储系统来说，如果没有网络故障 ，那么CAP 的 三个特性都是可以满足 的。

但分布式系统的 网络故障一定是不可避免的 ，所以P 是一定要满足的，并且此时C 和A 只能满足一个，因此就出现了CP 模型和AP模型。

假设我们现在有如下这么一个分布式数据存储系统。

当数据同步因为网络问题而无法实现时，下面来分别看下CP 模型和AP模型的行为是什么。

1. CP模型

在CP 模型下，因为要满足C 的一致性，所以一旦网络出现问题导致数据同步失败，此时数据的读取就会被拒绝从而导致读取超时或失败，这种情况下，系统变得不可用，即A不满足。

2. AP模型

在AP 模型下，因为要满足A 的可用性，所以就算网络出现问题导致数据同步失败，此时数据的读取还是能够成功读取到数据，但这种情况下节点间的数据是不同的，即C不满足。

总结

CAP 的C 表示一致性，要求节点间的数据要完成数据同步。

CAP 的A 表示可用性，要求系统对外随时都能提供数据读取的服务。

CAP 的P 表示分区容错性，要求系统能够在存在网络故障的情况下运行。

因为分布式系统中网络故障是一定会存在的，所以P 是一定要满足的，并且C 和A 是一定无法同时满足的，此时就形成了CP 模型和AP模型。

CP 模型在网络发生故障时会拒绝对外提供数据读取服务，此时A也就是可用性无法满足。

AP 模型在网络发生故障时还是会对外提供服务，但节点间的数据会不一致，此时C也就是一致性无法满足。

在Nacos 中，对于临时实例 的服务实例信息获取，Nacos 采用AP 模型，具体的实现采用Distro 协议，而对于持久化实例 ，Nacos 采用CP 模型，具体的实现采用SOFAJRaft协议。