㈠ 如何正確理解CAP理論
常見的理解及分析
目前流行的、對CAP理論解釋的情形是從同一數據在網路環境中的多個副本出發的。為了保證數據不會丟失，在企業級的數據管理方案中，一般必須考慮數據的冗餘存儲問題，而這應該是通過在網路上的其他獨立物理存儲節點上保留另一份、或多份數據副本來實現的（如附圖所示）。因為在同一個存儲節點上的數據冗餘明顯不能解決單點故障問題，這與通過多節點集群來提供更好的計算可用性的道理是相同的。
附圖 CAP理論示意圖
其實，不用做嚴格的證明也可以想見，如附圖的情況，數據在節點A、B、C上保留了三份，如果對節點A上的數據進行了修改，然後再讓客戶端通過網路對該數據進行讀取。那麼，客戶端的讀取操作什麼時候返回呢？
有這樣兩種情況：一種情況是要求節點A、B、C的三份數據完全一致後返回。也就是說，這時從任何一個網路節點讀取的數據都是一樣的，這就是所謂的強一致性讀。很明顯，這時數據讀取的Latency要高一些（因為要等數據在網路中的復制），同時A、B、C三個節點中任何一個宕機，都會導致數據不可用。也就是說，要保證強一致性，網路中的副本越多，數據的可用性就越差；
另一種情況是，允許讀操作立即返回，容忍B節點的讀取與A節點的讀取不一致的情況發生。這樣一來，可用性顯然得到了提高，網路中的副本也可以多一些，唯一得不到保證的是數據一致性。當然，對寫操作同樣也有多個節點一致性的情況，在此不再贅述。
可以看出，上述對CAP理論的解釋主要是從網路上多個節點之間的讀寫一致性出發考慮問題的。而這一點，對於關系型資料庫意味著什麼呢？當然主要是指通常所說的Standby（關於分布式事務，涉及到更多考慮，隨後討論）情況。對此，在實踐中我們大多已經採取了弱一致性的非同步延時同步方案，以提高可用性。這種情況並不存在關系型資料庫為保證C、A而放棄P的情況；而對海量數據管理的需求，關系型資料庫擴展過程中所遇到的性能瓶頸，似乎也並不是CAP理論中所描述的那種原因造成的。那麼，上述流行的說法中所描述的關系型資料庫為保證C、A而犧牲P到底是在指什麼呢？
因此，如果根據現有的大多數資料對CAP理論的如上解釋，即只將其當作分布式系統中多個數據副本之間的讀寫一致性問題的通用理論對待，那麼就可以得出結論：CAP既適用於NoSQL資料庫，也適用於關系型資料庫。它是NoSQL資料庫、關系型資料庫，乃至一切分布式系統在設計數據多個副本之間讀寫一致性問題時需要遵循的共同原則。
更深入的探究：兩種重要的分布式場景
在本文中我們要說的重點與核心是：關於對CAP理論中一致性C的理解，除了上述數據副本之間的讀寫一致性以外，分布式環境中還有兩種非常重要的場景，如果不對它們進行認識與討論，就永遠無法全面地理解CAP，當然也就無法根據CAP做出正確的解釋。但可惜的是，目前為止卻很少有人提及這兩種場景：那就是事務與關聯。
先來看看分布式環境中的事務場景。我們知道，在關系型資料庫的事務操作遵循ACID原則，其中的一致性C，主要是指一個事務中相關聯的數據在事務操作結束後是一致的。所謂ACID原則，是指在寫入/異動資料的過程中，為保證交易正確可靠所必須具備的四個特性：即原子性（Atomicity，或稱不可分割性）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation，又稱獨立性）和持久性（Durability）。
例如銀行的一個存款交易事務，將導致交易流水表增加一條記錄。同時，必須導致賬戶表余額發生變化，這兩個操作必須是一個事務中全部完成，保證相關數據的一致性。而前文解釋的CAP理論中的C是指對一個數據多個備份的讀寫一致性。表面上看，這兩者不是一回事，但實際上，卻是本質基本相同的事物：數據請求會等待多個相關數據操作全部完成才返回。對分布式系統來講，這就是我們通常所說的分布式事務問題。
眾所周知，分布式事務一般採用兩階段提交策略來實現，這是一個非常耗時的復雜過程，會嚴重影響系統效率，在實踐中我們盡量避免使用它。在實踐過程中，如果我們為了擴展數據容量將數據分布式存儲，而事務的要求又完全不能降低。那麼，系統的可用性一定會大大降低，在現實中我們一般都採用對這些數據不分散存儲的策略。
當然，我們也可以說，最常使用的關系型資料庫，因為這個原因，擴展性（分區可容忍性P）受到了限制，這是完全符合CAP理論的。但同時我們應該意識到，這對NoSQL資料庫也是一樣的。如果NoSQL資料庫也要求嚴格的分布式事務功能，情況並不會比關系型資料庫好多少。只是在NoSQL的設計中，我們往往會弱化甚至去除事務的功能，該問題才表現得不那麼明顯而已。
因此，在擴展性問題上，如果要說關系型資料庫是為了保證C、A而犧牲P，在盡量避免分布式事務這一點上來看，應該是正確的。也就是說：關系型資料庫應該具有強大的事務功能，如果分區擴展，可用性就會降低；而NoSQL資料庫乾脆弱化甚至去除了事務功能，因此，分區的可擴展性就大大增加了。
再來看看分布式環境中的關聯場景。初看起來，關系型資料庫中常用的多表關聯操作與CAP理論就更加不沾邊了。但仔細考慮，也可以用它來解釋資料庫分區擴展對關聯所帶來的影響。對一個資料庫來講，採用了分區擴展策略來擴充容量，數據分散存儲了，很顯然多表關聯的性能就會下降，因為我們必須在網路上進行大量的數據遷移操作，這與CAP理論中數據副本之間的同步操作本質上也是相同的。
因此，如果要保證系統的高可用性，需要同時實現強大的多表關系操作的關系型資料庫在分區可擴展性上就遇到了極大的限制（即使是那些採用了各種優秀解決方案的MPP架構的關系型資料庫，如TeraData，Netezza等，其水平可擴展性也是遠遠不如NoSQL資料庫的），而NoSQL資料庫則乾脆在設計上弱化甚至去除了多表關聯操作。那麼，從這一點上來理解「NoSQL資料庫是為了保證A與P，而犧牲C」的說法，也是可以講得通的。當然，我們應該理解，關聯問題在很多情況下不是並行處理的優點所在，這在很大程度上與Amdahl定律相符合。
所以，從事務與關聯的角度來關系型資料庫的分區可擴展性為什麼受限的原因是最為清楚的。而NoSQL資料庫也正是因為弱化，甚至去除了像事務與關聯（全面地講，其實還有索引等特性）等在分布式環境中會嚴重影響系統可用性的功能，才獲得了更好的水平可擴展性。
那麼，如果將事務與關聯也納入CAP理論中一致性C的范疇的話，問題就很清楚了：關於「關系型資料庫為了保證一致性C與可用性A，而不得不犧牲分區可容忍性P」的說法便是正確的了。但關於「NoSQL選擇了C與P，或者A與P」的說法則是錯誤的，所有的NoSQL資料庫在設計策略的大方向上都是選擇了A與P（雖然對同一數據多個副本的讀寫一致性問題的設計各有不同），從來沒有完全選擇C與P的情況存在。
結論
現在看來，如果理解CAP理論只是指多個數據副本之間讀寫一致性的問題，那麼它對關系型資料庫與NoSQL資料庫來講是完全一樣的，它只是運行在分布式環境中的數據管理設施在設計讀寫一致性問題時需要遵循的一個原則而已，卻並不是NoSQL資料庫具有優秀的水平可擴展性的真正原因。而如果將CAP理論中的一致性C理解為讀寫一致性、事務與關聯操作的綜合，則可以認為關系型資料庫選擇了C與A，而NoSQL資料庫則全都是選擇了A與P，但並沒有選擇C與P的情況存在。這才是用CAP理論來支持NoSQL資料庫設計正確認識。
其實，這種認識正好與被廣泛認同的NoSQL的另一個理論基礎相吻合，即與ACID對著乾的BASE（基本可用性、軟狀態與最終一致性）。因為BASE的含義正好是指「NoSQL資料庫設計可以通過犧牲一定的數據一致性和容錯性來換取高性能的保持甚至提高」，即NoSQL資料庫都應該是犧牲C來換取P，而不是犧牲A。可用性A正好是所有NoSQL資料庫都普遍追求的特性。
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(10)cap太交易擴展閱讀：CAPEX：即資本性支出，計算公式為：CAPEX=戰略性投資+滾動性投資。資本性投資支出指用於基礎建設、擴大再生產等方面的需要在多個會計年度分期攤銷的資本性支出。
CAPEX一般是指資金、固定資產的投入.對電信運營商來說，有關的網路設備、計算機、儀器等一次性支出的項目都屬於CAPEX，其中網路設備占最大的部分。正確劃分收益性支出與資本性支出的界限在會計工作中有著十分重要的意義，它影響著會計信息的質量，關繫到會計主體財務狀況以及財務成果的核算是否真實、可靠，只有正確劃分收益性支出與資本性支出的界限，才能真實反映企業的財務狀況，正確計算企業當期的經營成果。