CAP是架構設計理論中比較有名的一套。這裏分享一下我對這個理論的淺薄理解。

C: 一致性，同一個客戶端寫入存儲系統數據後。
如果能夠立即讀取到剛剛寫入的數據，這個叫強一致性即所有節點同一時間看到是相同的數據；
如果不能立即而是要等一段時間則是弱一致性。

A：可用性，如果一個節點失效了，不管客戶端的請求是否是否完全執行成功，能夠確保每一個請求都能接收到響應。也就是不會返回error，內存溢出等報錯。寫入失敗，就返回失敗，讀取最新數據失敗，就返回舊有數據，這兩種情況都算可用。

P：當分布式系統的部分節點和其他節點網絡不通時，出現網絡分區。這時網絡通暢的節點仍然能夠提供讀寫一致性和可用性

A和P的區別：A強調節點掛掉，P強調網絡不通。

看了阿裏的那邊《大規模分布式存儲原理解析與架構實戰》後，感覺自己寫的一套分布式系統，只有用zk實現一個讀寫鎖，節點拆分多個可以並行，服務可擴展而已，這麽簡單，很多工作一兩年的人都想得到。自己還沾沾自喜。

我的理解，真正的分布式系統應該首先是高性能並且可擴展，其次高可用或者強一致二者取其一。
要滿足這個目標，要有大量的邏輯來實現故障檢測，副本同步，分布式協調，可擴展。

spark應該算是AP架構，
HDFS算AP架構，
msyql主從集群算AP架構，
arangodb，mongodb當副本同步使用默認的異步方式時，就是AP架構，否則是CP架構

CAP理論的理解