系统架构设计理论与原则
这里主要介绍几种常见的架构设计理论和原则，常见于大中型互联系统架构设计。
（一）、CAP理论
1、什么是CAP
所谓CAP，即一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）。
（1）、Consistency（一致性）：更新操作成功并返回客户端完成后,分布式的所有节点在同一时间的数据完全一致（All nodes see the same data at the same time）。
这里的一致性，一定要和传统的RDBMS中的事务一致性区分开。
在传统的RDBMS中，事务具有ACID4个属性，即原子性（Atomicity），一致性（Consistency），隔离性（Isolation）和持久性（Durable）。
ACID是关系型数据库的最基本原则，遵循ACID原则强调一致性，对成本要求很高，对性能影响很大。
a、原子性（Atomicity）：事务是一个原子操作单元，其对数据的修改，要么全都执行，要么全都不执行。
b、一致性（Consistency）：在事务开始和完成时，数据都必须保持一致状态。这意味着所有相关的数据规则都必须应用于事务的修改，以保持数据的完整性；事务结束时，所有的内部数据结构（如B树索引或双向链表）也都必须是正确的。
c、隔离性（Isolation）：数据库系统提供一定的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的“独立”环境执行。这意味着事务处理过程中的中间状态对外部是不可见的，反之亦然。
d、持久性（Durability）：事务完成之后，它对于数据的修改是永久性的，即使出现系统故障也能够保持。
MIT的Gilbert和Lynch在证明CAP的过程中改变了Consistency的概念，也就是将Consistency转化为Atomic。Gilbert认为这里所说的Consistency其实就是数据库系统中提到的ACID的另一种表述：一个用户请求要么成功、要么失败，不能处于中间状态（Atomic）；一旦一个事务完成，将来的所有事务都必须基于这个完成后的状态（Consistent）；未完成的事务不会互相影响（Isolated）；一旦一个事务完成，就是持久的（Durable）。
（2）、Availability（可用性）：读和写操作都能成功（Reads and writes always succeed）。
可用性是说服务能一直保证是可用的状态，当用户发出一个请求，服务能在有限时间内返回结果，所有的请求都能“成功”拿到对应的响应。
（3）、Partition Tolerance（分区容错性）：在出现网络故障导致分布式节点间不能通信时，系统能否继续服务（The system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system）。
直观感受就是系统中节点crash或者网络分片都不应该导致一个分布式系统停止服务。