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本篇內容主要講解“cap定理如何理解”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“cap定理如何理解”吧!
CAP定理是設計分布式系統的基礎。
CAP定理指出分布式系統不能同時滿足以下三個點：
1.一致性（Consistent）
2.可用性（Availability）
3.分區容忍性（Partition Tolerance）
這三點對于設計分布式的web services是非常重要的。
這里先說一下這三點的含義，要理解它們的含義，首先需要知道CAP定理提出時是針對分布式的web services系統，這樣一個系統是由N多節點構成，為了便于說明，我們假定系統只有兩個節點{N1,N2}。
一致性是說在節點上的操作是原子性的，對一個節點上的數據的修改，在所有節點上同步，這期間不能有其他操作。比如一個在N1上的write操作，必須是原子性的，也即在N1寫完并同時同步到N2上，這整個過程是原子性的，在這個寫的過程中不能有讀的操作，否則可能讀到不一致的結果(例如N1修改完數據但N2還未同步）。
可用性是指節點一旦接受到請求（比如web request)，必須給予 回應。回應的內容可以是成功取到的數據或者失敗消息。比如N1接到一個請求，必須返回一個請求結果或者失敗結果，如果不給予任何回應，就違背了可用性。
分區容忍性是指允許節點間丟失任何消息。節點間的通信會發送消息，這些消息在網絡中可能會丟失，這是客觀存在的。比如N1和N2在一個局域網里相互發送消息，不管使用什么協議（tcp,udp等），兩者之間都可能丟失消息包，理論上最壞情況會丟掉所有的包。
所以CAP定理是說，分布式系統在有消息丟失的網絡節點間不可能同時保證操作的原子性以及對請求必定給予回應這一特性。例如滿足原子性不能滿足可用性的情況：在N1上寫數據，N2需要同步數據，假設N1和N2之間的消息全部丟失（最壞的情況），此時N2上的數據不一致，要保證這個寫操作的原子性，需要等到N2上的數據同步完成，此時其他操作都不能進行，節點接受的請求不能給予回應，系統滿足不了可用性。
到此，相信大家對“cap定理如何理解”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！
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