CAP的定義
Consistency (一致性)：
“all nodes see the same data at the same time”,即更新操作成功并返回客戶端后盅称，所有節(jié)點(diǎn)在同一時(shí)間的數(shù)據(jù)完全一致厘肮，這就是分布式的一致性电爹。一致性的問題在并發(fā)系統(tǒng)中不可避免诞外，對于客戶端來說，一致性指的是并發(fā)訪問時(shí)更新過的數(shù)據(jù)如何獲取的問題堪藐。從服務(wù)端來看莉兰，則是更新如何復(fù)制分布到整個(gè)系統(tǒng)挑围，以保證數(shù)據(jù)最終一致礁竞。
Availability (可用性):
可用性指“Reads and writes always succeed”，即服務(wù)一直可用杉辙，而且是正常響應(yīng)時(shí)間模捂。好的可用性主要是指系統(tǒng)能夠很好的為用戶服務(wù)，不出現(xiàn)用戶操作失敗或者訪問超時(shí)等用戶體驗(yàn)不好的情況蜘矢。
Partition Tolerance (分區(qū)容錯(cuò)性):
即分布式系統(tǒng)在遇到某節(jié)點(diǎn)或網(wǎng)絡(luò)分區(qū)故障的時(shí)候狂男，仍然能夠?qū)ν馓峁M足一致性或可用性的服務(wù)。
分區(qū)容錯(cuò)性要求能夠使應(yīng)用雖然是一個(gè)分布式系統(tǒng)品腹，而看上去卻好像是在一個(gè)可以運(yùn)轉(zhuǎn)正常的整體岖食。比如現(xiàn)在的分布式系統(tǒng)中有某一個(gè)或者幾個(gè)機(jī)器宕掉了，其他剩下的機(jī)器還能夠正常運(yùn)轉(zhuǎn)滿足系統(tǒng)需求舞吭，對于用戶而言并沒有什么體驗(yàn)上的影響泡垃。
CAP理論
CAP理論提出就是針對分布式數(shù)據(jù)庫環(huán)境的析珊，所以，P這個(gè)屬性是必須具備的蔑穴。
P就是在分布式環(huán)境中忠寻，由于網(wǎng)絡(luò)的問題可能導(dǎo)致某個(gè)節(jié)點(diǎn)和其它節(jié)點(diǎn)失去聯(lián)系，這時(shí)候就形成了P(partition)存和，也就是由于網(wǎng)絡(luò)問題奕剃，將系統(tǒng)的成員隔離成了2個(gè)區(qū)域，互相無法知道對方的狀態(tài)捐腿，這在分布式環(huán)境下是非常常見的纵朋。
因?yàn)镻是必須的，那么我們需要選擇的就是A和C茄袖。
大家知道倡蝙，在分布式環(huán)境下，為了保證系統(tǒng)可用性绞佩，通常都采取了復(fù)制的方式寺鸥，避免一個(gè)節(jié)點(diǎn)損壞，導(dǎo)致系統(tǒng)不可用品山。那么就出現(xiàn)了每個(gè)節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)出現(xiàn)了很多個(gè)副本的情況胆建，而數(shù)據(jù)從一個(gè)節(jié)點(diǎn)復(fù)制到另外的節(jié)點(diǎn)時(shí)需要時(shí)間和要求網(wǎng)絡(luò)暢通的，所以肘交，當(dāng)P發(fā)生時(shí)笆载，也就是無法向某個(gè)節(jié)點(diǎn)復(fù)制數(shù)據(jù)時(shí)，這時(shí)候你有兩個(gè)選擇：
選擇可用性 A(Availability)涯呻，此時(shí)凉驻，那個(gè)失去聯(lián)系的節(jié)點(diǎn)依然可以向系統(tǒng)提供服務(wù)，不過它的數(shù)據(jù)就不能保證是同步的了（失去了C屬性）复罐。
選擇一致性C(Consistency)涝登，為了保證數(shù)據(jù)庫的一致性，我們必須等待失去聯(lián)系的節(jié)點(diǎn)恢復(fù)過來效诅，在這個(gè)過程中胀滚，那個(gè)節(jié)點(diǎn)是不允許對外提供服務(wù)的，這時(shí)候系統(tǒng)處于不可用狀態(tài)(失去了A屬性)乱投。
最常見的例子是讀寫分離咽笼，某個(gè)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)寫入數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)同步到其它節(jié)點(diǎn)戚炫，其它節(jié)點(diǎn)提供讀取的服務(wù)剑刑，當(dāng)兩個(gè)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)通信問題時(shí)，你就面臨著選擇A（繼續(xù)提供服務(wù)双肤，但是數(shù)據(jù)不保證準(zhǔn)確）施掏，C（用戶處于等待狀態(tài)层宫，一直等到數(shù)據(jù)同步完成）。
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Redis架構(gòu)
在單機(jī)版的Redis中其监，每個(gè)Master之間是沒有任何通信的萌腿，所以我們一般在Jedis客戶端或者Codis這樣的代理中做Pre-sharding。按照CAP理論來說抖苦，單機(jī)版的Redis屬于保證CP(Consistency & Partition-Tolerancy)而犧牲A(Availability)毁菱，也就說Redis能夠保證所有用戶看到相同的數(shù)據(jù)（一致性，因?yàn)镽edis不自動(dòng)冗余數(shù)據(jù)）和網(wǎng)絡(luò)通信出問題時(shí)锌历，暫時(shí)隔離開的子系統(tǒng)能繼續(xù)運(yùn)行（分區(qū)容忍性贮庞，因?yàn)镸aster之間沒有直接關(guān)系，不需要通信）究西，但是不保證某些結(jié)點(diǎn)故障時(shí)窗慎，所有請求都能被響應(yīng)（可用性，某個(gè)Master結(jié)點(diǎn)掛了的話卤材，那么它上面分片的數(shù)據(jù)就無法訪問了）遮斥。
有了Cluster功能后，Redis從一個(gè)單純的NoSQL內(nèi)存數(shù)據(jù)庫變成了分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫扇丛，CAP模型也從CP變成了AP术吗。也就是說，通過自動(dòng)分片和冗余數(shù)據(jù)帆精，Redis具有了真正的分布式能力较屿，某個(gè)結(jié)點(diǎn)掛了的話，因?yàn)閿?shù)據(jù)在其他結(jié)點(diǎn)上有備份卓练，所以其他結(jié)點(diǎn)頂上來就可以繼續(xù)提供服務(wù)隘蝎，保證了Availability。然而襟企，也正因?yàn)檫@一點(diǎn)嘱么，Redis無法保證曾經(jīng)的強(qiáng)一致性了。這也是CAP理論要求的整吆，三者只能取其二拱撵。
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在網(wǎng)上看到一個(gè)隊(duì)CAP講解最深入淺出的譯文:
