CAP Theorem 的 CAP 分別是指：

• C (Strong Consistency): 在任何時候，從叢集中的任兩個節點得到的狀態都是一樣的。
• A (Availability): 若一個節點沒有壞掉，那它就必須要能正常服務。
• P (Partition Tolerance): 若一個叢集因網路問題或節點故障問題，被切割成兩個(或以上)不完整的sub cluster時，系統整體還能正常運作。

分散式系統中，這三個特性至多只有兩個能同時存在。

假設有兩台節點在不同機器上，如果存入資料的方式是Two-phase commit，亦即所有節點同意後才能存入資料，那麼只要partition發生、或任何一個節點故障，就不能運作，因此就只有C和A。但這樣的系統實在是太脆弱了(記得day 4 把查詢灑到所有機器執行的風險嗎?)，所以一般的分散式系統都會要求要有P。

假設有兩台節點在不同機器上，且必須要能容忍Partition，那麼在partition發生時能怎麼做呢？

1. Keep Availability：兩個節點雖然彼此之間不能溝通，但是既然都活著，就讓他們都正常服務好了。這樣其中一邊的變化不能傳遞至另外一邊，因此可能兩邊資料會不一致 。更糟的狀況是發生裂腦，就兩邊都以為自己是master可以寫入資料，就會產生前兩天提到的時序問題。(No consistency -- A和P)
2. Keep Consistency: 為了避免之前提到的不一致問題，因此必須停掉其中任一個節點 (No availability -- C和P)

網路上CAP的圖很多，比方說這一張：

Source: http://www.w3resource.com/mongodb/nosql.php

沒有意外的話，明天應該會講一下Zookeeper，Zookeeper是偏向CP的設計，至於為什麼呢？等明天再說好了。