PACELC定理与CAP定理比较

根据CAP定理，数据库即使在15天后才返回查询响应，也是可用的，但对于任何真实世界的应用程序来说，这种延迟是不可接受的。

什么是CAP定理
CAP定理是分布式计算领域的一个基本理论，它由计算机科学家Eric Brewer于2000年提出。CAP代表一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）三个概念。

1. 一致性（Consistency）：所有节点在同一时间具有相同的数据视图。换句话说，如果一个节点在某个时间点更新了数据，那么在这个时间点之后，所有的节点都应该能够看到这一更新。
2. 可用性（Availability）：每个非故障节点在有限时间内都能够提供有效的响应。系统能够保证在请求的时候，至少有一个节点能够响应，即系统具有高可用性。
3. 分区容错性（Partition Tolerance）：系统能够在网络分区的情况下继续工作。网络分区是指由于网络故障导致节点之间失去通信的情况。

例如，在发生网络分区时，如果选择保持一致性，那么系统可能会牺牲可用性，因为一些节点无法响应。相反，如果选择保持可用性，那么系统可能会牺牲一致性，因为节点之间的数据可能会不一致。

CAP中没有延迟要求
根据CAP定义，即使查询在 15 天后才返回响应，数据库也是可用的。
但是。这种延迟对于任何实际应用都是不可接受的。

PACELC定理的出现解决了这个问题。

在正常操作期间（没有分区时），系统必须在延迟和一致性之间做出选择。

一个真实世界的例子：假设我们有一个实时的多人在线游戏，它具有全球排行榜，并且游戏服务器分布在世界各地，显示玩家的分数和排名。

• 在没有分区的情况下，系统可以选择在玩家完成游戏后立即更新最近的服务器，从而提供低延迟，但其他服务器上的玩家可能会看到过时的排行榜信息。
• 系统可以选择在确认得分之前更新所有服务器，以确保全局一致的排行榜，但这会增加响应时间。

CAP 是一个很好的起点，但 PACELC 提供了一个更完整的框架。 

PACELC定理
PACELC定理是对CAP定理的一种扩展，由Gilbert和Lynch于2012年提出，用于更精细地描述分布式系统的行为。PACELC代表一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）、最终一致性（Eventual Consistency）和低延迟（Low Latency）这五个概念。

1. 一致性（Consistency）：与CAP定理中的一致性相同，表示所有节点在同一时间具有相同的数据视图。
2. 可用性（Availability）：与CAP定理中的可用性相同，表示每个非故障节点在有限时间内都能够提供有效的响应。
3. 分区容错性（Partition Tolerance）：与CAP定理中的分区容错性相同，表示系统能够在网络分区的情况下继续工作。
4. 最终一致性（Eventual Consistency）：表示系统最终会在所有节点上达到一致状态，即使在一段时间内允许不同节点之间存在不一致。
5. 低延迟（Low Latency）：表示系统应该在尽可能短的时间内提供响应，以降低用户感知的延迟。

PACELC定理的核心思想是在面对网络分区时，系统设计者需要在一致性、可用性、最终一致性和低延迟之间进行权衡。不同于CAP定理，PACELC考虑了最终一致性和低延迟的问题，使得系统设计者可以更灵活地选择适合其需求的权衡方案。

总体而言，PACELC定理提供了一个更全面的视角，帮助系统设计者更好地理解和处理分布式系统中的各种权衡问题。