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。

    在金融数据库中，由于强一致性是必选项，因此，要做到持续可用比较困难，但也并不是不可能，CAP和持续可用并不矛盾。成熟的商业数据库都是基于共享存储的，不过基于Paxos的持续可用方案开始越来越多地应用到核心场景，例如Google Spanner，Microsoft SQL Server云版本，Amazon DynamoDB，而Aliababa OceanBase也在金融核心场景得到了验证。同时，笔者认为，采用Paxos协议，虽然工程难度很高，但是，只要在实现上做到极致，在同城的情况下，可以容忍单个IDC故障，且性能损耗非常小；而在异地的场景，考虑到光速不可突破，往往由业务在一致性和可用性之间权衡。越来越多的云数据库将会采用Paxos来实现持续可用。

    CAP理论被很多人拿来作为分布式系统设计的金律，然而感觉大家对CAP这三个属性的认识却存在不少误区。从CAP的证明中可以看出来，这个理论的成立是需要很明确的对C、A、P三个概念进行界定的前提下的。在本文中笔者希望可以对论文和一些参考资料进行总结并附带一些思考。

     根据CAP理论，一致性(C)，可用性(A)，分区容错性(P)，三者不可兼得，必须有所取舍。而传统数据库保 证了强一致性(ACID模型)和高可用性，所以要想实现一个分布式数据库集群非常困难，这也解释了为什么数据库的扩展能力十分有限。而近年来不断发展壮大 的NoSQL运动，就是通过牺牲强一致性，采用BASE模型，用最终一致性的思想来设计分布式系统，从而使得系统可以达到很高的可用性和扩展性。但是，对于CAP理论也有一些不同的声音，数...

     在足球比赛里，一个球员在一场比赛中进三个球，称之为帽子戏法(Hat-trick)。在分布式数据系统中，也有一个帽子原理(CAP Theorem)，不过此帽子非彼帽...