如何打败CAP定理？

一篇谈使用读写分离方式实现如何打败CAP定理文章，可以认为是Event Sourcing的一个变种。

CAP定理认为一致性 可用性和分区容错性同时不能获得，通常我们不能丧失分区容错性，那么你就只有在可用性和一致性之间选择，这就催生了NoSQL运行。

一致性意味着你实现一个成功的写以后，将来的读到的总是写的最新结果；可用性意味着你总是能对系统进行读写，在一个分区分布式系统，你只能拥有他们其中一个。

两者权衡时，如果一致性超过可用性，那么如果数据库不能用怎么办？你所做的是将写缓冲起来后来再写，但是所冒风险当这台服务器当机缓冲就丢失，当一个客户端认为写已经成功，但是实际在缓冲中没有写到数据库，就会发生不一致性. 替代方案是你返回错误给这个客户端，说数据库不可用，try again，用户使用这样的产品感受是如何呢？

如果你选择可用性高于一致性， 通过最终一致性实现，使用最终一致性情况下，你可能读取到和你刚才写入的不是同一个数据，有时多个读者读取同样的Key总是得到不同的结果，更新也许不可能传播到所有副本，这样你的一些副本更新了，另外的也许没有更新，这就需要跟踪历史，使用vector clocks 或将更新融合的方式(称为 "read repair").

维护一个最终一致性的应用是一个非常沉重的认为，read repair将受开发人员的粗心等错误影响，一旦read repair有问题，将引入数据库不可逆转的腐败性。

这样，逃避可用性系统不能使用有问题，最终一致性又带来复杂性，又有什么替代方案呢？

你不能逃避CAP，但是能够隔离复杂性，将其不再影响你的大部分系统；CAP引起的复杂性其实来自于我们数据系统，数据系统的根本问题是：数据库中保存的是可变数据，然后有一个增量算法在不断更新这个数据状态，这个交互过程本身带来了复杂性。

CAP定理是数据系统相对机器出错后的容错级别，还有一种容错方式：人工容错，那是开发人员不够完美，Bugs等被带入系统产品，我们数据系统必须忍受有Bug的程序写入坏数据，作者展示的一个能够打败CAP的系统也将展示如何达到更好的人工容错。

作者认为他的方案更加优雅 可扩展性和健壮性。

作者首先发问：什么是数据系统，他认为可以用下面公式简单定义：
Query = Function(All Data)

所有数据系统都可以用这个公式表达，数据系统是回答关于数据集的问题，这些问题是查询Queries， 查询的都是数据，因此Query和Data是两个重要概念。

数据有两个重要属性：首先数据是基于时间的，数据是表达一段时间内一个逻辑为真的事实。另外一个属性是数据本质上是不可变的，因为和时间有关，我们是不能回到过去改变数据的真实性。

这两个属性就意味着：对数据你其实只有两个主要的操作：读取现有数据，并(随着时间)添加更多新的数据，CRUD(增删改查)称为CR(增读)。

这样，CRUD其实没有U修改，因为修改对不可变数据是不其作用的(非常类似DDD中值对象不可变，不能修改，只能更换)。

CRUD中也没有删除Delete，其实大部分删除其实是一种创建新数据，如果Bob停止跟随Mary，但是他们不能改变他曾经跟随过他的事实，删除那个他不跟随她的数据，你会增加一个数据记录，说他在某个时刻不再跟随她了。

作者随后解释了他的这套数据定义和普通没有什么不同(banq认为实际是从业务领域带有OO概念或者说业务逻辑去理解了，对于我们理解了面向对象，事件和状态以及与事实之间关系，这些定义非常容易理解和得到认同)。

下面是对Query查询，查询是一种计算功能，你可以通过查询实现很多功能，聚合，join不同数据类型等等。查询是对整个数据集的一种功能，当然很多查询不需要整个数据集，仅仅需要一个子集，这也不影响查询这个定义。

查询可以看成不可变数据的读，对于一个分布式系统大数据，如果一个每次都是从头开始查询的响应时间又在允许的延迟内
(从头查询因为有新数据加入)，那么是否可以认为我们实际通过不可变数据和查询避免了CAP定理？

当然CAP定理还会起作用，关键是不可变数据，这样就避免了数据更新，那就不可能有那么多数据片变成不一致，那就意味着没有vector clocks, or read-repair，只有数据和数据上的查询功能，你就不必面对最终一致性。

之前引起复杂性是增量更新和CAP定理，这两个真的无法很好在一起工作，可变的值需要read=repair，通过拒绝增量更新，强迫不可变数据，从头计算每次查询，你能避免复杂性。

这个方案中挑战性工作是每次都从头计算的查询，这种查询是一种预计算的批处理查询，所幸的是我们有Hadoop，它是进行批处理的最好工具。

使用Thrift和Protocol Buffers可以让Hadoop处理结构化数据，Hadoop由两个部分：分布式文件系统HDF和批处理框架MapReduce,我们将数据不断加入HDFS中，一种Append方式；而预先计算查询依靠MapReduce，也有更易使用的工具： Cascalog, Cascading, and Pig

最好，你需要将预计算的结果索引，这样结果能够被应用很快访问，有一个数据库可以做到这点：ElephantDB and Voldemort read-only

这两个是能够为查询从Hadoop中将key/value数据导出，这些数据库支持批量写和随机读，但是不支持随机写，随机写是数据库中最复杂的，通过不支持能够实现更加简单健壮，ElephantDB只有几千行代码。

待续..