CAP定理 - 可用性和分区容忍性(CAP theorem - Availability and P

虽然我试图了解在CAP的“可用性”（A）和“分区容忍”（P），我发现很难理解从各种物品的说明。

我得到一个感觉，A和P可以一起去（我知道这是不是这样的，这就是为什么我无法理解！）。

在简单的语言解释，什么是A和P以及它们之间的区别？

Answer 1:

一致性是指数据在集群是相同的，所以你可以阅读或/任何节点编写，并得到了相同的数据。

可用性是指访问群集即使在集群中的一个节点出现故障的能力。

分区公差意味着群集继续发挥作用，即使存在两个节点之间的“分区”（通信中断）（在两个节点均达到，但不能通信）。

为了获得可用性和分区容忍性，你必须放弃一致性。试想，如果你有两个节点，X和Y，在主 - 主设置。现在，有X和Y之间的网络通信之间休假，所以他们不能同步更新。此时，您可以：

A）允许节点不同步（放弃一致性），或

b）考虑集群处于“下降”（放弃可用性）

现有的所有组合是：

CA -数据是所有节点之间是一致的-只要所有节点都在线-你可以从任何节点的读/写，并确保数据是一样的，但如果你曾经开发节点之间的分区，数据会不同步的（并且将不重新同步一旦分区被解决）。
CP -数据是所有节点间保持一致，并变得不可用时一个节点出现故障维护分区容忍性（防止数据不同步）。
AP -节点保持联机，即使他们不能互相沟通，一旦分区解析将重新同步数据，但你不能保证所有的节点都具有相同的数据（过程中或分区后）

你应该注意到， CA系统不存在实际（即使有些系统算得上是如此）。

Answer 2:

考虑与C和A平等P被一比特一错误的，而“2选自3”概念中C，A，P是误导性的。简洁的方式，我会解释CAP定理“在分布式数据存储，在网络分区的时候，你必须选择要么一致性或可用性并不能得到既”。较新的NoSQL系统都试图把重点放在可用性，同时传统的ACID数据库有较高的重点放在一致性。

你真的无法选择CA，网络分区是不是任何人想拥有，它是一个分布式系统只是一个不受欢迎的现实，网络可能会失败。问题是什么权衡你挑选你的应用程序当这种情况发生。该文章从谁第一个制定该术语的人似乎很清楚解释。

Answer 3:

下面是我如何讨论CAP，对于P特别。

CA是唯一可能的，如果你是一个单片，单台服务器的数据库OK（可能与复制，但在一个“不良区”的所有数据 - 服务器不被认为部分失败）。

如果您的问题需要向外扩展，分布式和多服务器---网络分区可能发生。你已经要求P.几个问题我的方法是适合单服务器始终示例建立（或者，如斯通布雷克说，“分布式是筹码”）。如果你能找到一个CA的问题，就像一个传统的非横向扩展解决方案RDBMS提供了很多的好处。

对我来说，罕见：所以我们进入到讨论AP VS CP。

你只有当你有一个分区AP和CP操作之间选择。如果网络和硬件运行正常，你会得到你的蛋糕和熊掌兼得。

让我们讨论的AP / CP的区别。

AP - 当存在网络分区，让独立部分操作自如。

CP - 当出现网络分区，关闭的节点或禁止读取和写入等有确定性的故障。

我喜欢的架构，都可以做，因为有些问题是AP，有些是CP - 和一些数据库都可以做。其中CP和AP解决方案，也有细微之处也。

例如，在AP的数据集，你有两个不一致读的可能性，并产生写冲突 - 这是两个不同的可能AP模式。您的系统可以被配置为AP具有很高的读写可用性，但不允许写冲突？或者，可以将您的AP系统接受写冲突，具有强大而灵活的解决机制？你将需要两个最终，或者你可以选择一个系统，它只做一个？

在CP系统，有多少不可用你的小分区（单台服务器），如果有的话得到什么？更大的复制可以提高一个CP系统不可用，系统怎样处理这些权衡？

这些都是问题要问与CP VS AP。

在这方面的一个伟大的阅读，现在是布鲁尔的“12年后”的帖子。我相信这前进清晰的CAP辩论，并高度推荐它。

http://www.infoq.com/articles/cap-twelve-years-later-how-the-rules-have-changed

Answer 4:

一致性：

读保证返回最近一次写入（如ACID）对于给定的客户端。如果在这段时间内的任何请求到达它必须等到数据同步完成跨越/在（多个）节点。

可用性：

每一个节点（如果没有失败）始终执行查询，并应始终响应请求。不要紧，它是否返回最新副本与否。

分区容忍：

系统将继续在网络分区发生作用。

关于AP，可用性（总访问）可与（Cassendra）存在或无（RDBMS）分区容忍性

峰源

Answer 5:

一致性 - 当我们发送的读取请求，如果它返回的结果，它应该返回由客户端请求给出最近一次写。可用性 - 您的读/写请求应该总是成功。分区容忍性 - 当有网络分区（问题对于一些机器与对方通话）时，系统仍然应该工作。

在分布式有机会，网络分区会发生，我们无法避免CAP的“P”。所以我们“一致性”和“可用性”之间进行选择。

http://bigdatadose.com/understanding-cap-theorem/

Answer 6:

在简单的CAP定理说明其不可能的分布式系统，同时提供所有三包：

一致性

每个节点包含在同一时间同一数据

可用性

至少有一个节点必须是可用每次提供数据

分区容忍性

该系统的故障是非常罕见的

天色每个系统只能保证最小的两个特征或者CA，AP或CP。

文章来源: CAP theorem - Availability and Partition Tolerance