CAP 理论里的可用性 A 和分区容错性 P 的区别到底是啥啊？

https://www.thebyte.com.cn/distributed-transaction/CAP.html
之前写的文章，你可以看看

在需要保证一致性的前提下，出现分区时你只能停止服务（舍弃 A 保 P ），要么就是压根不考虑分区的情况让服务总是可用（舍弃 P 保 A ）

换个理解方式，CAP 描述的是三选二的困境，你要比较的是不是 A/C/P ，而是放弃 A/C/P ，反过来说就是 CA/CP/AP 。

一致性 C 代表所有节点在任意时刻的数据总是一致的；可用性 A 代表每次请求总能获得数据，即便它可能不是最新的；分区容忍性 P 代表系统产生分区的时候，仍然能够继续运行。

CA 或者放弃 P ，这种情况非常少见或者说几乎不会这么设计，因为网络故障总是会存在的，一个不具有分区容忍性的系统没有现实的适用场景。

CP 或者放弃 A ，就是出现网络分区的情况下，让部分节点（即某个分区的节点）下线，只使用（特定分区）的其他节点提供服务。此时对于依赖已下线分区节点的客户来说就是失去了可用性。

AP 或者放弃 C ，就是出现网络分区的情况下，每个分区都不会下线，所有节点都会继续工作，但由于分区之间无法通信，就会导致不同分区中的节点自从分区产生时因为写入不同而产生分叉，因而失去一致性。

@isno 佬，我 23 年就看过你写的这个书，新版是不是相对于旧版删减了东西

你可以这样想，这个定理其实是两种场景的合一：
对于分区的系统，是一致性与可用性之间的抉择，无法同时满足；
对于不分区的系统，不需要在一致性与可用性之间抉择。

所以这个定理不仅包括了分布式系统，也包括了非分布式系统，以及通过魔法般的通信条件实现联系的看起来的“分布式”系统。

不知道，但是面试官问我，我能背出来

在异常情况下 C/A/P 三选二的问题. 因为分布式系统编写逻辑要考虑 把大部分环境异常也要当成正常场景逻辑进行处理.

@SGL 删减了一部分，也增加了一部分，以出版的书籍为准！

P 的点在于是否允许出现分区，A 是系统的可用性。 因为一般只有 CP 或者 AP ，不太可能会设计 CA 系统，所以 P 似乎是一个前提了。即在 P 这个前提下，A 和 C 之间做 Trade off 。

其实 CAP 里的 C 、A 、P 都不是绝对的，C 里面也有很多不一样的一致性程度。 一般讲的时候只是设计上更偏向于 CP 还是 AP 。不是说 AP 系统就允许不一致，CP 系统就完全不可用。

感觉 P 应该是从部署层面去理解，而 C,A 就是为了保障 P 的每一个节点，能够满足全 A 弱 C ，全 C 弱 A 的其中一点要求。

A 是系统作为一个整体看待的可用性.
P 是系统实现方式.

以数据库做例子.
P 是分库分表.
A 是数据库作为整体对外服务的可用性.
C 是指主从/节点/之间数据 replication 的一致性.

 大致是这样

P 是分布式的前提，如果分布式系统在网络分区后无法访问，那么跟单体没有区别，然后再谈 A 或者 C