CAP理论起源于 2000 年，由加州大学伯克利分校的 Eric Brewer 教授在分布式计算原理研讨会（PODC）上提出，因此 CAP 定理又被称作 布鲁尔定理（Brewer’s theorem）
2 年后，麻省理工学院的 Seth Gilbert 和 Nancy Lynch 发表了布鲁尔猜想的证明，CAP 理论正式成为分布式领域的定理。
CAP 也就是 Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition Tolerance（分区容错性） 这三个单词首字母组合。
一致性hash多用于分布式数据存储场景，在集群节点数量发生变化时，提升集群适应变化的能力。
大多数网站背后肯定不是只有一台服务器提供服务，因为单机的并发量和数据量都是有限的，所以都会用多台服务器构成集群来对外提供服务。那么这些服务器需要如何分配客户端的请求呢，这个其实就是负载均衡。但是一般的负载均衡算法是针对所有服务器上的数据都是一样的，也就是无法应对分布式存储的场景。
当想要提高系统的容量，就会将数据水平切分到不同的节点来存储，也就是将数据分布到了不同的节点。比如一个分布式 KV（key-valu） 缓存系统，某个 key 应该到哪个或者哪些节点上获得，应该是确定的，不是说任意访问一个节点都可以得到缓存结果的。而hash算法就可以很好的完成k-v对的存储，因为对同一个关键字进行哈希计算，每次计算都是相同的值，这样就可以将某个 key 确定到一个节点了，可以满足分布式系统的负载均衡需求。
在分布式系统中，不同的节点进行数据/信息共享是一个基本的需求。
一种比较简单粗暴的方法就是 集中式发散消息，简单来说就是一个主节点同时共享最新信息给其他所有节点，比较适合中心化系统。这种方法的缺陷也很明显，节点多的时候不光同步消息的效率低，还太依赖与中心节点，存在单点风险问题。
于是，分散式发散消息 的 Gossip 协议 就诞生了。
Gossip 直译过来就是闲话、流言蜚语的意思。流言蜚语有什么特点呢？容易被传播且传播速度还快，你传我我传他，然后大家都知道了。
将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上，它均衡地对待后端的每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。
不同的后端服务器可能机器的配置和当前系统的负载并不相同，因此它们的抗压能力也不相同。给配置高、负载低的机器配置更高的权重，让其处理更多的请；而配置低、负载高的机器，给其分配较低的权重，降低其系统负载，加权轮询能很好地处理这一问题，并将请求顺序且按照权重分配到后端。
Paxos 算法是 Leslie Lamport莱斯利·兰伯特在 1990 年提出了一种分布式系统 共识 算法。这也是第一个被证明完备的共识算法（前提是不存在拜占庭将军问题，也就是没有恶意节点）。
为了介绍 Paxos 算法，兰伯特专门写了一篇幽默风趣的论文。在这篇论文中，他虚拟了一个叫做 Paxos 的希腊城邦来更形象化地介绍 Paxos 算法。
当今的数据中心和应用程序在高度动态的环境中运行，为了应对高度动态的环境，它们通过额外的服务器进行横向扩展，并且根据需求进行扩展和收缩。同时，服务器和网络故障也很常见。
因此，系统必须在正常操作期间处理服务器的上下线。它们必须对变故做出反应并在几秒钟内自动适应；对客户来说的话，明显的中断通常是不可接受的。
幸运的是，分布式共识可以帮助应对这些挑战。
在介绍共识算法之前，先介绍一个简化版拜占庭将军的例子来帮助理解共识算法。
假设多位拜占庭将军中没有叛军，信使的信息可靠但有可能被暗杀的情况下，将军们如何达成是否要进攻的一致性决定？
固定窗口限流算法（Fixed Window Rate Limiting Algorithm）是一种最简单的限流算法，其原理是在固定时间窗口(单位时间)内限制请求的数量。该算法将时间分成固定的窗口，并在每个窗口内限制请求的数量。具体来说，算法将请求按照时间顺序放入时间窗口中，并计算该时间窗口内的请求数量，如果请求数量超出了限制，则拒绝该请求。
假设单位时间(固定时间窗口)是1秒，限流阀值为3。在单位时间1秒内，每来一个请求,计数器就加1，如果计数器累加的次数超过限流阀值3，后续的请求全部拒绝。等到1s结束后，计数器清0，重新开始计数。如下图：
设计一个分布式系统必定会遇到一个问题—— 因为分区容忍性（partition tolerance）的存在，就必定要求我们需要在系统可用性（availability）和数据一致性（consistency）中做出权衡 。这就是著名的 CAP 定理。
ZooKeeper 的处理方式，保证了 CP（数据一致性）
而为了解决数据一致性问题，在科学家和程序员的不断探索中，就出现了很多的一致性协议和算法。比如 2PC（两阶段提交），3PC（三阶段提交），Paxos 算法等等。
