什么是AP，什么是CP，什么是CAP？很多量化投资人都有这样的疑惑，那么这些到底是什么意思呢？不要急，接下来一一拆解告诉大家！
CAP我们可以理解为：C（一致性），A（可用性），P（分区容错）。
AP：违背了一致性C的要求，只满足可用性和分区容错，即AP。
CP：违背了可用性A的要求，只满足一致性和分区容错，即CP。
CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance），但是CAP 原则指示3个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾，由于网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，但是在分布式系统中，我们必须保证部分网络通信问题不会导致整个服务器集群瘫痪，另外即使分成了多个区，当网络故障消除的时候，我们依然可以保证数据一致性，所以我们必须保证分区容错性。
至于剩下的一致性和可用性，我们需要二选一，但是鱼和熊掌不可兼得，假设我们选择一致性，那我们就不能让用户访问无法进行数据同步的机器，毕竟该机器上的数据和其他正常机器上的不一致，但是这样我们就丢弃了可用性；假设我们选择可用性，那我们就可以让用户访问无法进行数据同步的服务器，虽然保证了可用性，但是我们无法保证数据一致性。
AP结构选择了高可用和分区容错性，此时，那个失去联系的节点依然可以向系统提供服务，不过它的数据就不能保证是同步的了（失去了C属性）。Eureka就是一个AP架构的例子，当Eureka客户端心跳消失的时候，那Eureka服务端就会启动自我保护机制，不会剔除该EurekaClient客户端的服务，依然可以提供需求。
CP结构选择的是一致性和分区容错性，如果选择一致性C(Consistency)，为了保证数据库的一致性，我们必须等待失去联系的节点恢复过来，在这个过程中，那个节点是不允许对外提供服务的，这时候系统处于不可用状态(失去了A属性)。最好的例子就是zookeeper，如果客户端心跳消失的时候，zookeeper会很快剔除该服务，之后就无法提供需求。
CAP理论提出就是针对分布式数据库环境的，所以，P这个属性是必须具备的。
在分布式环境下，为了保证系统可用性，通常都采取了复制的方式，避免一个节点损坏，导致系统不可用。那么就出现了每个节点上的数据出现了很多个副本的情况，而数据从一个节点复制到另外的节点时需要时间和要求网络畅通的，所以，当P发生时，也就是无法向某个节点复制数据时，这时候你有两个选择：
选择可用性 A(Availability)，此时，那个失去联系的节点依然可以向系统提供服务，不过它的数据就不能保证是同步的了（失去了C属性）。
选择一致性C(Consistency)，为了保证数据库的一致性，我们必须等待失去联系的节点恢复过来，在这个过程中，那个节点是不允许对外提供服务的，这时候系统处于不可用状态(失去了A属性)。
发布者：股市刺客，转载请注明出处：https://www.95sca.cn/archives/76720
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