分散式（distributed system）正越來越成為網際網路發展的重頭戲，大型網站幾乎都是分散式的。然而分散式系統的最大難點就是各個節點的狀態如何同步。解決此問題，理解CAP 定理是理解分散式系統的基礎。

分散式系統的三個指標

1998年，加州大學的電腦科學家 Eric Brewer 提出，分散式系統有三個指標。

• Consistency
• Availability
• Partition tolerance

這個結論就叫做 CAP 定理

Partition tolerance

Partition tolerance，中文叫做”分割槽容錯”。
大多數分散式系統都分佈在多個子網路。每個子網路就叫做一個區（partition）。分割槽容錯的意思是，區間通訊可能失敗。比如，一臺伺服器放在中國，另一臺伺服器放在美國，這就是兩個區，它們之間可能無法通訊。

Consistency

Consistency 中文叫做”一致性”。意思是，寫操作之後的讀操作，必須返回該值。舉例來說，某條記錄是 v0，使用者向 G1 發起一個寫操作，將其改為 v1，如圖

問題是，使用者有可能向 G2 發起讀操作，由於 G2 的值沒有發生變化，因此返回的是 v0。G1 和 G2 讀操作的結果不一致，這就不滿足資料一致性了。為了讓 G2 也能變為 v1，就要在 G1 寫操作的時候，讓 G1 向 G2 傳送一條訊息，要求 G2 也改成 v1。

Availability

Availability 中文叫做”可用性”，意思是隻要收到使用者的請求，伺服器就必須給出迴應。
使用者可以選擇向 G1 或 G2 發起讀操作。不管是哪臺伺服器，只要收到請求，就必須告訴使用者，到底是 v0 還是 v1，否則就不滿足可用性。

總結

一致性和可用性，不可能同時成立，原因很簡單，因為可能通訊失敗（即出現分割槽容錯）。
如果保證 G2 的一致性，那麼 G1 必須在寫操作時，鎖定 G2 的讀操作和寫操作。只有資料同步後，才能重新開放讀寫。鎖定期間，G2 不能讀寫，沒有可用性。

如果保證 G2 的可用性，那麼勢必不能鎖定 G2，所以一致性不成立。

綜上所述，G2 無法同時做到一致性和可用性。系統設計時只能選擇一個目標。如果追求一致性，那麼無法保證所有節點的可用性；如果追求所有節點的可用性，那就沒法做到一致性。