一 CAP理论简述
海量数据管理中的一致性理论，包括CAP理论，BAS理论，数据一致性理论模型，以及现有的经典数据一致性技术。其中CAP (Consistency, Availability, Partition Tolerance,) 理论是NoSQL数据库管理系统构建的基础。
CAP定律说的是在一个分布式计算机系统中，一致性，可用性和分区容错性这三种保证无法同时得到满足，最多满足两个。该定律作为猜想在2000年提出，2002年被证实。
强一致性：系统在执行过某项操作后仍然处于一致的状态。在分布式系统中，更新操作执行成功后所有的用户都应该读到最新的值，这样的系统被认为是具有强一致性的。
可用性：每一个操作总是能够在一定的时间内返回结果，这里需要注意的是"一定时间内"和"返回结果"。一定时间指的是，在可以容忍的范围内返回结果，结果可以是成功或者失败。
分区容错性：理解为在存在网络分区的情况下，仍然可以接受请求（满足一致性和可用性)。这里的网络分区是指由于某种原因，网络被分成若干个孤立的区域，而区域之间互不相通。还有一些人将分区容错性理解为系统对节点动态加入和离开的能力，因为节点的加入和离开可以认为是集群内部的网络分区。
放弃P：如果想避免分区容错性问题的发生，一种做法是将所有的数据（与事务相关的）都放在一台机器上。虽然无法100%保证系统不会出错，但不会碰到由分区带来的负面效果。当然这个选择会严重的影响系统的扩展性。
放弃A:相对于放弃“分区容错性“来说，其反面就是放弃可用性。一旦遇到分区容错故障，那么受到影响的服务需要等待一定的时间，因此在等待期间系统无法对外提供服务。
放弃C：这里所说的放弃一致性，并不是完全放弃数据一致性，而是放弃数据的强一致性，而保留数据的最终一致性。以网络购物为例，对只剩下一件库存的商品，如果同时接受到了两份订单，那么较晚的订单将被告知商品告罄。
二 CAP的理解
常见的理解及分析 目前流行的、对CAP理论解释的情形是从
同一数据在网络环境中存在多个副本出发为前提的。为了保证数据不会丢失，同时也是为了增加并发访问量（读写分离），在企业级的数据管理方案中，一般必须考虑数据的冗余存储问题，而这应该是通过在网络上的其他独立物理存储节点上保留另一份、或多份数据副本来实现的（如附图所示）。因为在同一个存储节点上的数据冗余明显不能解决单点故障问题，这与通过多节点集群来提供更好的计算可用性的道理是相同的。
 程序开发来说，会少很多额外的烦恼。
从服务端角度，如何尽快将更新后的数据分布到整个系统，降低达到最终一致性的时间窗口，是提高系统的可用度和用户体验非常重要的方面。对于分布式数据系统：N ― 数据复制的份数,W ― 更新数据是需要保证写完成的节点数,R ― 读取数据的时候需要读取的节点数，如果W+R>N，写的节点和读的节点重叠，则是强一致性。例如对于典型的一主一备同步复制的关系型
数据库，N=2,W=2,R=1，则不管读的是主库还是备库的数据，都是一致的。如果W+R<=N，则是弱一致性。例如对于一主一备异步复制的关系型数据库，N=2,W=1,R=1，则如果读的是备库，就可能无法读取主库已经更新过的数据，所以是弱一致性。
对于分布式
系统，为了保证高可用性，一般设置N>=3。不同的N,W,R组合，是在可用性和一致性之间取一个平衡，以适应不同的应用场景。如果N=W,R=1，任何一个写节点失效，都会导致写失败，因此可用性会降低，但是由于数据分布的N个节点是同步写入的，因此可以保证强一致性。如果N=R,W=1，只需要一个节点写入成功即可，写性能和可用性都比较高。但是读取其他节点的进程可能不能获取更新后的数据，因此是弱一致性。这种情况下，如果W<(N+1)/2，并且写入的节点不重叠的话，则会存在写冲突。
四 传统数据库与NoSQL数据库
传统的关系型数据库在功能支持上通常很宽泛，从简单的键值查询，到复杂的多表联合查询再到事务机制的支持。而与之不同的是，NoSQL系统通常注重性能和扩展性，而非事务机制（事务就是强一致性的体现）。 传统的SQL数据库的事务通常都是支持ACID的强事务机制。A代表原子性，即在事务中执行多个操作是原子性的，要么事务中的操作全部执行，要么一个都不执行;C代表一致性，即保证进行事务的过程中整个数据加的状态是一致的，不会出现数据花掉的情况;I代表隔离性，即两个事务不会相互影响，覆盖彼此数据等;D表示持久化，即事务一量完成，那么数据应该是被写到安全的，持久化存储的设备上（比如磁盘）。
NoSQL系统仅提供对行级别的原子性保证，也就是说同时对同一个Key下的数据进行的两个操作，在实际执行的时候是会串行的执行，保证了每一个Key-Value对不会被破坏。
例如MongoDB数据库，它是不支持事务机制的，同时也不提倡多表关联的
复杂模式设计，它只保证对单个文档(相当于关系数据库中的记录)读写的原子性。
补充: MPP架构介绍 MPP (Massively Parallel Processing)，大规模并行处理系统，这样的系统是由许多松耦合的处理单元组成的，要注意的是这里指的是处理单元而不是处理器。每个单元内的CPU都有自己私有的资源，如总线，内存，硬盘等。在每个单元内都有操作系统和管理数据库的实例复本。这种结构最大的特点在于不共享资源。
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