CAP原則又稱CAP定理，指的是在一個分布式系統中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分區容錯性），三者不可得兼。

我們先來區分一下“主備”和“主從”的分別：

主備：客戶端只能訪問主機，不會訪問備機，備機存在的意義就是等主機掛掉以后接替主機；

主從：客戶端既可以訪問主機，也可以訪問從機。

其實在Redis中，既可以使用主備模式，也可以使用主從模式，一般企業中使用主從的比較多。

無論是主備還是主從，一般主機都是包含全量的增刪改查， 那么這個主自己又是一個單點，所以一般都會對主做HA，也就是高可用。?

再強調一遍，高可用不是為了讓主機不出現問題，而是當主機出現問題的時候，集群中會有另外一個去替換主，對外來就好像主是永遠不出問題一樣。那么這個過程其實可以讓人工手動去切換，將備機切換成主機。但人工是這個世界上最不靠譜的，所以需要使用一些程序來解決這個自動的故障轉移。

但是這個程序自己本身也會存在單點故障的問題，所以這個監控的程序也應該是個一變多的集群，假設現在有3個監控去監控一個Redis主機的時候，每個監控給出自己的判斷，就會產生一個很經典的網絡分區問題，也就是我們經常說的腦裂。A監控說掛了，B監控說沒掛，那到底是掛了還是沒掛？

所以，必然不能以每一臺的結果作為判定標準，但也不能以所有監控的結果作為判定，因為統計所有的那么必然就是強一致性，強一致性會破壞可用性，只要有一個連接有問題，就會導致整個監控的結果不可用。所以需要設定一個數，到底判定幾臺的結果比較合理？假設一共有n臺監控：

n % 2 == 0 ? n /2 +1 : (n + 1) / 2（一般在企業中將n取奇數臺）

CAP原則的精髓就是要么AP，要么CP，要么AC，但是不存在CAP。而由于網絡硬件肯定會出現延遲丟包等問題，所以分區容錯性是我們必須需要實現的。所以我們只能在一致性和可用性之間進行權衡。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【闲聊杂谈】Redis中的CAP理论的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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