带有插图的验证CAP定理_aka这里是你的程序员的博客-程序员秘密
前言
本篇文章不仅仅是一篇译文，也是学习 CAP 定理，所以文章不仅仅只是翻译
开始
CAP 定理是分布式系统中的基本定理，任何声明是分布式的系统最多可以有两个下列中的属性（该定理在 2000 年由计算机科学家 Eric Brewer 提出，由Gibert和Lynch证明）
- 一致性 / Consistency
- 可用性 / Availability
- 分区容错性 / Partition tolerance
本指南会带有图片的总结Gibert和Lynch’s对于CAP定理的说明和验证
什么是CAP定理
CAP 定理声明了在分布式系统中无法同时实现一致性，可用性，分区容错性。听起来很简单,但是以上三点分别又是什么意思呢？所说的分布式系统又是什么意思呢？
在本部分，我们会介绍一个简单的分布式系统和解释他的可用性，一致性还有分区容错性。为了正式说明系统和三种属性，请参考 Gilbert和Lynch’c的论文(访问不到了)
分布式系统
来思考一个简单的分布式系统，本系统由两个服务组成，G1和G2服务都提供保存了相同变量 V，他的初始值是V0,G1和G2可以相互通讯，并且可以和外部客户端通讯。下面就是我们系统的样子
客户端可以请求对两个服务器的读或写，当其中服务器接收到请求，它执行它想要的任意计算，然后把结果响应给客户端，举个例子，客户端想要(执行)写(操作)的示意图
客户端想要读取的示意图
现在我们已经知道了系统的流程,接下来，回顾什么是一致性，可用性，和分区容错性。
一致性
以下是 Glibert 和 Lynch对一致性的解释
任意读的操作必须返回最近一次完成写操作后的值(读取任意服务器)
在一致的系统中，当客户端对任意服务器写入值得到相应后，它期望通过读取能够从任意服务器中得到那个值
这是一个没有实现一致性的示意图
我们的系统写入V1到G1服务器中，并得到了响应，但是我们从G2中读取时，依然是V0的旧数据
一个实现一致性系统的示意图
在这个系统中，G1将其值复制到G2，在向客户发送确认之前。因此，当客户端从G2读取时，它获得V的最新值：v1(突然发现小写v看着更舒服。。)
可用性
以下是Gilbert和Lynch对可用性的说明。
系统中非故障节点收到的每个请求都必须产生响应
在实现可用性的系统中，如果客户端发送请求到服务器，如果服务器并没有崩溃，那么服务器必须对该请求响应到客户端。服务器不能忽视任意的请求
分区容错性
以下是Gilbert和Lynch对分区容错性的说明。
网络中允许节点丢失对其他节点发送的多条信息
意思是G1和G2发送给对方的任何信息都有可能丢失。如果所有的信息都被丢失(网络通信都会有失败的可能)，那么我们的系统是这个样子(下图是之前的读写，同步操作都丢失的情况，这是我的理解)
为了实现分区容错,我们的系统必须能够在任意网络分区中提供服务(这是翻译后的,是不是觉得前后没什么关联，可能我中文不太好，有点懵，其实就是网络中其中一个节点在不可用后，其他的节点依然能够提供服务)
证明CAP定理
我们已经了解了CAP定理，接下来，我们要证明分布式系统不可能同时拥有这三个特性。
假设分布式系统实现了三个特性，第一件事就是对我们的系统分区。像下面的示意图。
下一步，我们的客户端请求向G1写入v1，因为我们的系统实现了可用性，所以必须响应这个请求。并且这个内部网络是分区的，无论怎么样，G1不能够同步v1到G2,Gilbert 和 Lynch称这个执行阶段为 α1
然后，我们的客户端发出读取的请求到G2，因为我们的系统是可用的，G2必须响应。又因为我们的系统分区了，G2无法通过G1同步数据修改值v。G2会返回v0，Gilbert 和 Lynch称这个执行阶段为 α2
我们假设分布式系统实现了三大特性，但我们刚才的演示中，其中一个节点存在执行到了请求，而另外的节点数据并没有一致，因此，不存在同时实现了三种特性的分布式系统
业内应用
现在就不是译文啦，而是拓展
一致性和可用性的冲突
案例
当请求向G1写v1，那么为了实现G2的一致性，此时应该上锁，直到G1将v1同步到G2，此时不可读不可写，并没有做到可用性。反之亦然
取舍
互联网上有这么多的分布式系统，开发者会根据业务场景，选择折中的解决方案
例如订单系统，访问库存系统，如果通信失败，就要在可用性和一致性之间做出选择。
- 停止系统服务进行错误恢复
- 继续服务但是降低一致性
所以大多数分布式系统都是选择实现AP或CP
比如分布式存储，现在大多数实现的是 可用性+最终一致性
系统响应必定需要延时，如果，一致性同步时间小于或等于响应时间，那么在保证分区容错和可用的基础上，用户在感官和体验上是可以达到CAP的(如果分布式系统部署在同一个机房，那么这个延迟基本可以忽略了)
参考文献
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