分布式数据库 CAP 定理

三个属性的含义

一致性（C）：所有节点在同一时刻看到相同的数据，读操作总是返回最新的写入结果。

可用性（A）：每个请求都能收到响应（不一定是最新数据），系统不会拒绝服务。

分区容错性（P）：即使网络分区（部分节点之间的通信中断），系统仍然能继续运行。

在真实分布式环境中，网络分区是不可避免的（机房网络、跨机房延迟都可能导致分区），因此 P 几乎是必选的。问题变成了：网络分区发生时，选择保证一致性（拒绝服务而不返回可能过时的数据），还是保证可用性（返回可能不一致的数据）？[1]

实践中的 CP 与 AP

选择 CP 的系统：ZooKeeper、HBase、Etcd——网络分区时宁可拒绝请求也不返回不一致的数据，适合需要强一致的分布式协调场景。

选择 AP 的系统：Cassandra、CouchDB、DynamoDB——分区时继续提供服务，允许不同节点的数据短暂不一致，通过最终一致性机制（向量时钟、冲突解决）在分区恢复后合并数据。

CAP 定理常被误解为三选二的长期权衡，实际上它描述的是网络分区这一特定故障场景下的选择。Brewer 本人后来也表示 CAP 定理过于简化，PACELC 模型（分区时选 P/A，无分区时选延迟/一致性）是更细致的描述框架。