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CAP定理又称布鲁尔定理，是计算机科学家 Eric brewer 提出的，是分布式系统领域的一个定理。若想设计一个分布式架构的系统，掌握这项定理不可或缺。

C是Consistency，也就是一致性，在CAP中的是强一致性。A是Availability ，可用性。P是Partition tolerance，分区容错性。在分布式系统中三者不可兼得，只能选两个。这就是CAP定理。例如你保证了一致性和分区容错性就无法保证可用性。

Consistency

这里的一致性是强一致性，强一致性的意思就是例如节点A更新了数据，节点B能同时更新，这样客户端在每次读取获得数据都是最近更新的。但是在定理中是忽略掉我们平日里的网络延迟的。现实情况网络延迟在现在还是无法避免的，所以我们只能实现最终一致性，但是目标还是贴近强一致性，也就是尽力降低延时的时间。

Availability

可用性指的是非故障的节点需要在合理的时间返回合理的响应。合理的响应的意思也就是不能搞个报错，不能是超时失败。举个例子比如说节点A更新了数据，同时要发布到节点B上，但是中间传输的电缆被挖掘机挖断了，此时用户去访问节点B，此时节点B应该返回老的数据，而不应该报错。这就是可用性。让用户感觉系统还是能用的。

Partition tolerance

分区容错性，指的是当网络分区了，系统还能正常的运行和响应。比如节点A和节点B无法通信，你要考虑这个时候系统如何应该。虽然网络分区的概率低而且时间短但是这种情况是会发生的。所以理论上是牺牲C或者A，P是一定要达到的。

举个例子，把P扔了。所以此时系统需要保证CA，然后此时发生了网络分区，节点A和B无法通信了，此时客户端想要往节点A写入数据，但是因为此时无法同步数据至节点B。所以只有保证A不写入因此才能保证一致性。那你不让客户端往A写数据，你就只能报个错返回给客户端，说此时不能写，那是不是违反了可用性了？

所以在分布式系统中P是一定要保证的。所以在分布式系统中是CP,AP这样搭配的。

那CA呢？请注意，CAP所说的CAP三者只能存在两者，所以CA是可以能搭配的。就是在系统没有P的时候，CA搭配。也就是说当系统不存在分区情况的时候要满足C和A，当系统出现分区情况的之后视情况抛弃C或者A。

注意

CAP理论不是系统级别的，是数据级别的。啥意思呢？

也就是说当出现网络分区的情况，你可以一部分数据遵守CP，一部分数据遵守AP。例如用户注册场景可以上CP，保证用户注册之后登录的成功。而用户更换头像这种就上AP，毕竟用旧的数据影响也不会很大。

因此我们要根据不同的业务场景来选择不同的应对方案。CAP是可以灵活搭配的。

到此，关于“java分布式的CAP定理是什么”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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