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CAP理论

什么是CAP?

1. C代表Consistency（一致性）一致性是指所有服务节点在同一时刻的数据是完全一致的
2. A代表Availability（可用性）可用性是指所有的请求都必须得到响应
3. P代表Partition tolerance（分区容错性）分区容错性是指分布式系统的某个服务节点网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足服务

在任何分布式系统中，都不能同时满足CAP，而分区容错性时必须要保证的，所以C、A只能二选一

CA：单点集群，满足一致性和可用性，但是在可扩展性上不是很强大。 CP(Zookeeper/consul)：满足一致性，分区容忍性的系统，通常性能不是特别高。 AP(Eureka)：满足一致性，分区容忍必的系统，通常性能不是特别高。

CAP理论关注粒度是数据，而不是系统的整体设计策略

为什么C和A不能同时满足？

如果要保证一致性的话，那么某个服务节点对某条数据进行写操作时，其他数据是锁定读写的，只有等写操作完成后，完成了数据同步，才能放开，在这个锁定的期间，该数据对于其他服务节点是不可用的，所以无法保证该数据的可用性

反之，如果要保证可用性的话，那么在一个节点进行写操作的时候，其他节点就不能锁定，可能此时一个其他节点在请求获取该条数据，所以可能其他节点读取到的是旧数据，就无法保证一致性

1. Zookeeper能够保证CP
2. Eureka能够保证AP
3. Nacos支持CP和AP模式切换

各个服务注册中心对比

Spring Cloud支持的注册中心有zookeeper、Eureka、Nacos、Consul。