前言

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1、CAP 理论

CAP 原则又称 CAP 定理，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼得。一个分布式系统不可能同时满足 C(一致性)、A (可用性)和 P (分区容错性)。

由于分区容错性在是分布式系统中必须要保证的，因此我们只能在 A 和 C 之间进行权衡。在此 Zookeeper 保证的是 CP, 而Eureka则是 AP 。

1.1、特性

1.1.1、一致性 C

在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）

1.1.2、可用性 A

在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性）

1.1.3、分区容错性 P

以实际效果而言，分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性，就意味着发生了分区的情况，必须就当前操作在 C 和 A 之间做出选择。

1.2、为什么不可能同时成立

案很简单，因为可能通信失败（即出现分区容错）。

如果保证 G2 的一致性，那么 G1 必须在写操作时，锁定 G2 的读操作和写操作。只有数据同步后，才能重新开放读写。锁定期间，G2 不能读写，没有可用性不。

如果保证 G2 的可用性，那么势必不能锁定 G2，所以一致性不成立。