CAP原则应用探讨

1：在 理论计算机科学中, CAP定理（CAP theorem）, 又被称作 布鲁尔定理（Brewer's theorem）, 它指出对于一个 分布式计算系统 来说，不可能同时满足以下三点:

　　C: 一致性(Consistency) (所有节点在同一时间具有相同的数据)

　　　　分布部署时，要保证各个节点的数据在任何时候保持一致，即完整。

　　A: 可用性(Availability) (保证每个请求不管成功或者失败都有响应)

　　　　数据访问时，系统要在短时间内返回所需数据，即性能。

　　P: 分隔容忍(Partition tolerance) (系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作)

　　　　异常发生时，节点数据的异常不能影响到系统运作，即容错。

 

2：场景分析，实际运用中，主要以数据收集和分发方式区分，但到了最后往往以项目成本为取舍标准。

　　A：网站分布式，用户体验优先(A>P>C)，即可用性优先，在不同的模块或业务系统之间，取舍一致性或容错。所以，技术架构往往是遇到问题找解决方案。

　　B：金融分布式，数据有效有限(C>A>P)，即一致性有限，在不同的模块或业务系统之间，取舍可用性或容错。所以，技术架构往往是预见问题选解决方案。

　　C：公交刷卡系统，该系统首要保证各个节点的可用性为优先，即无论整个系统是否能够连接，首先要保证能够刷卡。

　　

参考文档：

http://blog.csdn.net/liuben/article/details/6196290

http://blog.sina.com.cn/s/blog_5459f60d01016ntb.html