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2000年7月，加州大学伯克利分校的Eric Brewer教授在ACM PODC会议上提出CAP猜想。2年后麻省理工学院的Seth Gilbert和NancyLynch从理论上证明了CAP，之后CAP理论正式成为分布式计算领域的公认定理。
CAP理论是由下面三个概念组成的，且在分布式系统中三者不能兼得，只能同时满足两种条件。
一致性（C）
All nodes see the same data at the same time
所有数据库集群节点在同一时间点看到的数据完全一致，即所有节点能实时保持数据同步。
可用性（A）
Reads and writes always succeed
读写操作永远是成功的。即服务一直是可用的，即使集群一部分节点故障，集群整体还能正常响应客户端的读写请求。
分区容错性（P）
The system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system
尽管系统中有任意的信息丢失或故障，系统仍在继续运行。以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在C和A之间做出选择。
1、保留CA，放弃P
如果想避免分区容错性问题的发生，一种做法是将所有的数据（与事务相关的）都放在一台机器上。虽然无法100%保证系统不会出错，但不会碰到由分区带来的负面效果。当然这个选择会严重的影响系统的扩展性。
作为一个分布式系统，放弃P，即相当于放弃了分布式，一旦并发性很高，单机服务根本不能承受压力。
像很多银行服务，确确实实就是舍弃了P，只用单台小型机+ORACLE保证服务可用性。
2、保留CP，放弃A
相对于放弃“分区容错性“来说，其反面就是放弃可用性。一旦遇到分区容错故障，那么受到影响的服务需要等待一定的时间，因此在等待期间系统无法对外提供服务。
作为分布式系统，有分区服务发生问题很有可能，如果因为某些服务不能用，导致整个服务都不能用，这个根本不是好的分布式系统。
3、保留AP，舍弃C
这里所说的放弃一致性，并不是完全放弃数据一致性，而是放弃数据的强一致性。即放弃了同一时刻的数据一致性，而保留数据的最终一致性。
以网络购物为例，对只剩下一件库存的商品，如果同时接受到了两份订单，那么较晚的订单将被告知商品告罄。
通常情况下，很多分布式服务系统都是采用该方案，保证可用性性，分布式服务，因为某些分区服务发生问题，先容忍，最终通过一些折中的方法达到最终数据一致性。
到此，相信大家对“java CAP理论是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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