# CAP 定理

> Brewer's Theorem — 分布式计算系统的基本原则

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## 定理内容

一个分布式系统**不可能同时满足**以下三点：

| 特性 | 说明 |
|------|------|
| **一致性 (Consistency)** | 所有节点在同一时间具有相同的数据 |
| **可用性 (Availability)** | 保证每个请求都有响应（成功或失败） |
| **分区容忍 (Partition Tolerance)** | 系统中任意信息丢失或失败不影响系统继续运行 |

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## CAP 三角

```
           C
          /\
         /  \
        /    \
       /  P   \
      /________\
     A
```

**核心**：分布式系统最多只能同时满足 **两个** 特性。

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## 三类系统

### CA — 一致性 + 可用性

- 单点集群
- 不具备分区容错能力
- 例子：传统 RDBMS（MySQL、PostgreSQL）

### CP — 一致性 + 分区容忍

- 牺牲可用性
- 网络分区时可能不可用
- 例子：MongoDB、HBase、Redis

### AP — 可用性 + 分区容忍

- 牺牲一致性
- 分区期间保持可用，数据可能不一致
- 例子：Cassandra、DynamoDB

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## 选择指南

| 场景 | 选择 |
|------|------|
| 金融交易、银行系统 | CP（强一致性） |
| 社交媒体、新闻 Feed | AP（高可用） |
| 需要强一致的传统业务 | MySQL/PostgreSQL |

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## NoSQL 数据库分类

| 类型 | 数据库 |
|------|--------|
| **CA** | 传统关系型数据库 |
| **CP** | MongoDB、HBase、Redis |
| **AP** | Cassandra、DynamoDB、CouchDB |

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> 参考：[NoSQL 简介 - 菜鸟教程](http://www.runoob.com/mongodb/nosql.html)