关于CAP的三个高频面试题，试试你能不能回答？
本篇是1000期面试系列文章的第99期，持续更新中.....
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CAP在面试中出现的频率相当高，今天我们就来聊聊，关于CAP在面试中很容易遇到的三个问题：
什么是 CAP 定理
为什么只能 3 选 2
能不能解决 3 选 2 的问题
什么是 CAP 定理
2000 年的时候，Eric Brewer 教授提出了 CAP 猜想，2年后，被 Seth Gilbert 和 Nancy Lynch 从理论上证明了猜想的可能性，从此，CAP 理论正式在学术上成为了分布式计算领域的公认定理。并深深的影响了分布式计算的发展。
CAP 理论告诉我们，一个分布式系统不可能同时满足一致性（C:Consistency)，可用性（A: Availability）和分区容错性（P：Partition tolerance）这三个基本需求，最多只能同时满足其中的2个。
| 选项 | 描述 |
|---|---|
| C（Consistence） | 一致性，指数据在多个副本之间能够保持一致的特性（严格的一致性）。 |
| A（Availability） | 可用性，指系统提供的服务必须一直处于可用的状态，每次请求都能获取到非错的响应——但是不保证获取的数据为最新数据。 |
| P（Network partitioning | 分区容错性，分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务，除非整个网络环境都发生了故障。 |
什么是分区？
在分布式系统中，不同的节点分布在不同的子网络中，由于一些特殊的原因，这些子节点之间出现了网络不通的状态，但他们的内部子网络是正常的。从而导致了整个系统的环境被切分成了若干个孤立的区域。这就是分区。
为什么只能 3 选 2
首先问，能不能同时满足这三个条件？
假设有一个系统如下：
整个系统由两个节点配合组成，之间通过网络通信，当节点 A 进行更新数据库操作的时候，需要同时更新节点 B 的数据库（这是一个原子的操作）。
上面这个系统怎么满足 CAP 呢？C：当节点A更新的时候，节点B也要更新，A：必须保证两个节点都是可用的，P：当节点 A,B 出现了网络分区，必须保证对外可用。
可见，根本完成不了，只要出现了网络分区，A 就无法满足，因为节点 A 根本连接不上节点 B。如果强行满足 C 原子性，就必须停止服务运行，从而放弃可用性 C。
所以，最多满足两个条件：
| 组 合 | 分析结果 |
|---|---|
| CA | 满足原子和可用，放弃分区容错。说白了，就是一个整体的应用。 |
| CP | 满足原子和分区容错，也就是说，要放弃可用。当系统被分区，为了保证原子性，必须放弃可用性，让服务停用。 |
| AP | 满足可用性和分区容错，当出现分区，同时为了保证可用性，必须让节点继续对外服务，这样必然导致失去原子性。 |
能不能解决 3 选 2 的问题
难道真的没有办法解决这个问题吗？
CAP 理论已经提出了 13 年，也许可以做些改变。
仔细想想，分区是百分之百出现的吗？如果不出现分区，那么就能够同时满足 CAP。如果出现了分区，可以根据策略进行调整。比如 C 不必使用那么强的一致性，可以先将数据存起来，稍后再更新，实现所谓的 “最终一致性”。
这个思路又是一个庞大的问题，同时也引出了第二个理论 Base 理论，我们将在后面的文章中详细介绍。
好了，今天就分享到这里，如果觉得喜欢，那就在右下角里点赞、点在看。
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