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## 一、CAP
### 1.概念
**CAP定理（CAP theorem）**又被称作`布鲁尔定理(Brewer's theorem)`，是回加州大学伯克得分校的计算机科学家埃里克·布鲁尔（Eric Brewer）在2000年的ACM PODC上提出的一个猜想。2002 年，麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特（Seth Gilbert）和南希·林奇（Nancy Lynch）发表了布鲁尔猜想的证明，使之成为分布式计算领域公认的一个定理**。

| ITEM | CONTENT    | DESC                                                             |
| ---- | ---------- | ---------------------------------------------------------------- |
| C    | 一致性     | 对某个指定的客户端来说，读操作保证能够返回最新的写操作结果       |
| A    | 可用性     | 非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应（不是错误和超时的响应） |
| P    | 分区容错性 | 当出现网络分区后，系统能够继续履行职责                           |

**在一个分布式系统（指互相连接并共享数据节点的集合）中，当涉及读写操作时，只能保证`一致性（Consistence）`、`可用性（Availability）`、`分区容错性（Partition Tolerance）`三者中的两个，另外一个必须被牺牲。
#### 1.1 CP
如图1-1所示，为了保证一致性，当发生分区现象后，N1节点上的数据已经更新到y，但由于N1和N2之间的复制通道中断，数据y无法同步到N2，N2节点上的数据还是x。  
这时客户端C访问N2时，N2需要返回Error，提示客户端面C：“系统现在发生错误”，这种处理方式违背了可用性（Availability）的要求，因此CAP三者只能满足CP。

![[Pasted image 20231022162827.png]]
#### 1.2 AP
如图1-2所示，为了保证可用性，当发生分区现象后，N1节点上的数据已经更新到y，但由于N1和N2之间的复制通道中断，数据y无法同步到N2，N2节点上的数据还是x。  
这时客户C访问N2时，N2将当前自己拥有的数据x返回给客户端C了，而实际上当前最新的数据已经是y了，这就不满足一致性（Consistency）的要求了，因此CAP三者只能满足AP。
`注意：`这里N2节点返回的x，虽然不是一个“正确”的结果，但是一个“合理”的结果，因为x是旧的数据，并不是一个错乱的值，只是不是最新的数据而已。
![[Pasted image 20231022163757.png]]

### 2.在HDFS和Kafka中CAP的体现
## 二、BASE
## 三、ACID