cap解释

分布式系统的CAP理论：理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳：

● 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）
● 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）
● 分区容忍性（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。

另外扩展性也是分布式系统中很重要的一点: 1.拆 (一致性 hash,虚拟节点,不一定要自动均衡 ,hash 算法) 2.要求自动扩容和缩容. 数据迁移 要求的特性 2.1 可遍历 (本身有序和无序)

c,a好理解，都有数字指标可以说明。

c： 三台机器，1台数据已同步，一致率=1/3 .   一致性又分为 最终一致性，强一致性，弱一致性

a： 三次请求，1次成功，两次拒绝服务。 可用率=1/3

p（分区容忍性）： 容忍多少分区。 现实世界中，机器通过网络连接。一台机器就可算一台分区。 可以用机器数表示，机器数越高代表分区数越多，该系统的分区容忍性越高。分布式,多个机器,网络不好,分区本来就多. 又不能忍受分区,故分区容忍性肯定就差的.

例子：

单机:

 p很差，故c，a都可以比较高

2台机器： p一般，当要求强一致性时（c高），a可能就会比较低。

机器非常多： p非常好，当要求强一致性时，a就非常低了。 所以基本上都只是要求最终一致性。

所以zookeeper一般都是三台机器连接，p不是很高，但是又有多台机器，有备份，能保证数据的安全性。

zookeeper 强调PC的,a差.

etcd 强调PA的,数据一致性要求差. 服务发现

开源的服务发现项目Zookeeper，Doozer，Etcd


之前也有一篇文章是说为什么不推荐用zookeeper作为服务发现工具

文献：http://baike.baidu.com/link?url=bxYwuC6ZsKmcs_LUwfN15Ko_Qv0211DeWujZRLN5UrVpaoAU6fIOVFNc4jIG99IV9HHhWf4F-y3rPR74lQ48j_