今天就跟大家聊聊有关如何分析CAP 理论，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
在计算机科学理论，CAP 定理（也称为 Brewer 定理），是由计算机科学家 Eric Brewer 提出的，即在分布式计算机系统不可能同时提供以下全部三个保证：
一致性（Consistency）：所有节点同一时间看到是相同的数据；
可用性（Availability）：不管是否成功，确保每一个请求都能接收到响应；
分区容错性（Partition tolerance）：系统任意分区后，在网络故障时，仍能操作
下面分别举例说明了为什么说 CAP 只能三选二。
在一个网络中有N1 和 N2 两个节点。他们都共享数据块 V，其中有一个值 V0 。运行在 N1 的 A 程序可以认为是安全的、无 bug、可预测的和可靠的。运行在 N2 是 B 程序。这个例子中，A 将写入 V 新值，而 B 从 V 读取值
系统预期执行下面的操作
首先写一个 V 的新值 V1
然后消息（M）从 N1 更新 V 的拷贝到 N2
现在，从 B 读取将返回 V1
如果网络是分区的，当 N1 到 N2 的消息不能传递时，执行上面的第三步，会出现虽然 N2 能访问到 V 的值（可用性），但其实与 N1 的 V 的值已经不一致了（一致性）。
意义
在系统架构时，应该根据具体的业务场景，来权衡 CAP。比如，对于大多数互联网应用来说（如门户网站），因为机器数量庞大，部署节点分散，网络故障是常态，可用性是必须需要保证的，所以只有舍弃一致性来保证服务的 AP。而对于银行等，需要确保一致性的场景，通常会权衡 CA 和 CP 模型，CA 模型网络故障时完全不可用，CP 模型具备部分可用性。
看完上述内容，你们对如何分析CAP 理论有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注亿速云行业资讯频道，感谢大家的支持。
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