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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