一、CAP 理論概述

CAP 理論由 Eric Brewer 于 2000 年提出，并在 2002 年被正式證明。它描述了分布式系統在 一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分區容忍性（Partition Tolerance） 三個特性之間的取舍。

CAP 三個核心概念：

• C（Consistency，一致性）
  所有節點在同一時間的數據視圖一致。
  表現：客戶端無論連接哪個節點，都能讀取到最新數據。
• A（Availability，可用性）
  每個請求都能在有限時間內得到響應（成功或失敗）。
  表現：即使部分節點宕機，系統也能正常對外提供服務。
• P（Partition Tolerance，分區容忍性）
  系統能夠容忍網絡分區（節點間通信中斷）并繼續提供服務。
  表現：即使集群被分隔成多個子集群，系統仍能運行。

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二、為什么不能同時滿足 CAP 三者？

原因：
分布式系統不可避免會出現 網絡分區（P），如果系統要求 可用性（A），必須繼續響應請求；如果要求 一致性（C），必須等待所有節點同步完成再返回結果。這兩者在網絡分區時是沖突的。

直觀示例：

• 如果要保證 一致性（C）：
  網絡分區后，某個節點接到寫請求，必須等待另一個分區的節點確認，導致無法響應，降低可用性。
• 如果要保證 可用性（A）：
  網絡分區后，節點仍然獨立處理請求，但不同分區的數據可能不一致。

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三、CAP 三者的關系

CAP 理論核心結論：

在分布式系統中，網絡分區（P）必然會發生，因此只能在 一致性（C）和可用性（A）之間取舍。

對應組合：

• CP 系統（Consistency + Partition Tolerance）
  特點：犧牲可用性，保證一致性。
  示例：ZooKeeper、HBase。
• AP 系統（Availability + Partition Tolerance）
  特點：犧牲強一致性，保證可用性，采用最終一致性。
  示例：Cassandra、Eureka。
• CA 系統（Consistency + Availability）
  特點：不考慮網絡分區（單機數據庫）。
  示例：MySQL 單機模式。

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四、分布式場景下的 CAP 取舍

系統類型	選擇	典型案例
單機數據庫	CA	MySQL 單機
分布式協調服務	CP	Zookeeper、etcd
分布式緩存系統	AP	Redis Cluster、Cassandra

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五、CAP 理論在常見系統中的應用

1. MySQL 主從復制

• 目標：數據一致性高（主從同步），但延遲可能影響可用性。

• 方案：

  • 強一致性（CP）：主從同步采用 同步復制，但可用性下降。
  • 高可用（AP）：主從同步采用 異步復制，提升可用性，但可能出現短暫不一致。

2. Redis Cluster

• 目標：高可用性。

• Redis 選擇 AP：

  • 分區時，仍然接受請求，保證可用性。
  • 通過 異步復制 + 最終一致性 解決數據一致性問題。

3. ZooKeeper

• 目標：強一致性。

• ZooKeeper 選擇 CP：

  • 網絡分區時，為保持一致性，部分節點拒絕服務，降低可用性。

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六、CAP 與 BASE 理論

CAP 是基礎理論，而實際工程中，很多系統選擇 AP + 最終一致性，這就是 BASE 理論：

• Basically Available（基本可用）
• Soft State（軟狀態）
• Eventually Consistent（最終一致性）

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七、圖解 CAP

        CAP 三角關系+-----------+|    C      ||           ||           |+----+----+      ||         |      |A         P

• CA：單機系統。
• CP：一致性 + 分區容忍 → 犧牲可用性。
• AP：可用性 + 分區容忍 → 犧牲強一致性。

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八、面試高頻問答

Q1：CAP 理論中，為什么不能同時滿足三者？

• 網絡分區（P）在分布式系統中必然發生。
• 分區發生時，保證 一致性（C） 需要同步確認，降低可用性。
• 保證 可用性（A） 則必須放棄強一致性。

Q2：MySQL 屬于 CAP 哪種？

• 單機：CA。

• 主從復制：

  • 同步復制：CP。
  • 異步復制：AP。

Q3：Redis 屬于 CAP 哪種？

• Redis Cluster：AP（高可用 + 最終一致性）。

Q4：ZooKeeper 屬于哪種？

• CP（犧牲可用性，保證一致性）。

Q5：CAP 理論與 BASE 理論區別？

• CAP：理論模型，三者不可兼得。
• BASE：工程實踐，強調最終一致性。

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九、總結表

特性	含義	典型場景
C	所有節點數據一致	事務數據庫
A	每次請求都能得到響應	分布式緩存
P	系統能容忍分區故障并繼續提供服務	所有分布式系統必須具備的能力