cap定理包含,cap原则三个特性

简介：讲解分布式核心知识CAP理论 CAP定理：

指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可同时获得。

一致性（C）：

在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（所有节点在同一时间的数据完全一致，越多节点，数据同步越耗时）

可用性（A）：

负载过大后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（服务一直可用，而且是正常响应时间）

分区容错性（P）：

分区容忍性，就是高可用性，一个节点崩了，并不影响其它的节点（100个节点，挂了几个，不影响服务，越多机器越好）
CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的。所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡

原理概述：

C A 满足的情况下，P不能满足的原因：
数据同步C需要时间，也要正常的时间内响应A，那么机器数量就要少，所以P就不满足

CP 满足的情况下，A不能满足的原因：
数据同步C需要时间, 机器数量也多P，但是同步数据需要时间，所以不能再正常时间内响应，所以A就不满足

AP 满足的情况下，C不能满足的原因：
机器数量也多P，正常的时间内响应A，那么数据就不能及时同步到其他节点，所以C不满足

注册中心选择：
Zookeeper：CP设计，保证了一致性，集群搭建的时候，某个节点失效，则会进行选举行的leader，或者半数以上节点不可用，则无法提供服务，因此可用性没法满足

Eureka：AP原则，无主从节点，一个节点挂了，自动切换其他节点可以使用，去中心化

结论：

分布式系统中P,肯定要满足，所以只能在CA中二选一
没有最好的选择，最好的选择是根据业务场景来进行架构设计

如果要求一致性，则选择zookeeper，如金融行业

如果要去可用性，则Eureka，如电商系统