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面试官：CAP 都搞不清楚，别跟我说你懂微服务

CAP理论指在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。

让我们想象一个简单的分布式系统，它由G1和G2两个节点组成的，这两个节点都存有相同的变量V且初始值都是V0，如下图

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客户端Client可以向任何一个节点发出读写请求，当节点收到该请求，经过计算返回相应的应答，如写数据操作

面试官：CAP 都搞不清楚，别跟我说你懂微服务

读数据操作如下

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分区容错性P

The system will continue to function when network partitions occur.

当网络出现分区后，系统能够继续履行职责。

面试官：CAP 都搞不清楚，别跟我说你懂微服务

一致性C

A read is guaranteed to return the most recent write for a given client.

对某个指定的客户端来说，它的读操作保证能够返回最新的写操作结果。如下

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节点G1在应答client之前，先把数据同步给G2节点，当client从G2读取时就已经是最新的数据了，从而达到了数据的一致性。

可用性A

A non-failing node will return a reasonable response within a reasonable amount of time (no error or timeout).

非故障节点将在合理的时间内返回合理的响应，但不能是错误响应或超时。

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第一阶段，client向节点G1发出写操作请求，数据是v1。由于网络分区，导致G1无法把数据同步给G2节点，如果此时满足可用性A，client向节点G2发出读操作请求，如下图

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由于满足可用性A则G2返回给client的数据是v0，则不满足一致性C。如果需要满足一致性C，则失联的G2暂时不可用，直到网络恢复并同步数据完成方可。

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本文部分内容参考并翻译于

https://mwhittaker.github.io/blog/an_illustrated_proof_of_the_cap_theorem/

End

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原文 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyODc2MDgxOA==&mid=2247485319&idx=1&sn=516a43347221145c58c3645a2f4cce77&chksm=e84c4a1adf3bc30cc83ab16b94fd2e44074aeb7ef7187fdcad2e50c4419a1b07a3237a94e123&sessionid=0&scene=126&subscene=0&clicktime=1593001301&enterid=1593001301&ascene=3&devicetype=android-29&version=27000f3d&nettype=WIFI&lang=zh_CN&exportkey=A9Hl/nRwg8lDzgG2Z/czDUE=&pass_ticket=1SFLrTKIPPJarxUfuYdPQ1nP96z4YcSZFzWVVAHkvTq73eYbN0OJyD9gJcO3BG15&wx_header=1

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