总有一些看不见的手在控制着软件的世界，就像CAP定理，第一次听到这个词竟然是在面试场合，真的是汗颜，回来之后数次尝试去理解这个定理。英文原文理解不透，中文介绍更是百花齐放百家争鸣，总是感觉一知半解。痛定思痛，决定好好研究一番，并用更加通俗的言语进行解释。

名词

CAP定理，又称布鲁尔定理，它指出对于一个分布式计算系统来说，不可能同时满足以下三点：一致性(Consistency)：所有客户端同时查询或者更新为相同的最新数据可用性(Availability)：不管是否成功，确保每一个请求合理的时间内接收到响应分区容错(Partition tolerance): 当系统因为网络问题被分割为多个区域时，系统仍然能提供正常服务的能力。

原理

分布式系统：应用部署在多个计算节点，Node之间通过网络进行交互。分区：网络的不可靠性，Node之间的隔离是不可避免的存在。当网络不可达时，系统因为网络被分离为多个可联通区域，所以分布式系统的分区是不可避免的。

• 优先满足CA

基于主键的mysql分库分表实现：数据库分为N个实例，每个实例M个表，主键 % N 余数为实例的index主键 % M 余数为表的index每个数据只存在于一个实例的一个表中，因此满足一致性。当因为网络原因mysql集群导致分区时，客户端访问可联通区域的数据时，可用性和分区容错性得到保证；但是客户端访问数据不在可连接的分区，系统返回数据库访问错误，满足可用性，不满足分区容错。因此该访问满足CA，但是不容忍任何分区

• 优先满足CP

使用主从结构的mysql集群，做读写分离，写master，读slave；为保证数据一致性，master更新后，必须slave完全复制成功，才作为更新成功返回。因此满足数据一致性(C)的要求。系统分区导致，部分slave不能交互，数据不能从master向slave复制，导致写不可用，但是读不影响的结果。因此满足C(一致性)P(分区容错读可用)，不满足A（写功能不可用）

• 优先满足AP

仍然使用主从结构的mysql集群，做读写分离，写master，读slave；为保证可用性，数据master更新成功，既认为数据更新成功，当部分slave不用的情况下，仍然可保证读写的可用性，以及分区容错。但是数据存在不一致的情形，部分客户端与不能和master进行数据复制的slave位于同一个分区，可能导致读取历史数据。因此满足A(可用性)P(分区容错读写均可用)，不满足C（读不复制slave的历史数据）

BASE思想

越来越多大数据量，高并发系统在CAP定理的制约下采用优先满足AP，保证可用性，允许临时中间态，数据最终保证一致。即为BASE思想：BA:Basically Available基本可用S:Soft state软状态 状态可以有一段时间数据处于中间态，数据不一致。E:Eventually consistent最终一致，最终数据是一致。

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