Was ist das CAP-Theorem in der Informatik?
In der theoretischen Informatik besagt das CAP-Theorem, das nach dem Informatiker Eric Brewer auch Brewer's Theorem genannt wird, dass jeder verteilte Datenspeicher nur zwei der folgenden drei Garantien bieten kann:

Konsistenz
Jeder Lesevorgang erhält den letzten Schreibvorgang oder einen Fehler.
Verfügbarkeit
Jede Anfrage erhält eine (fehlerfreie) Antwort, ohne die Garantie, dass sie den letzten Schreibvorgang enthält.
Teilungstoleranz
Das System funktioniert weiter, obwohl eine beliebige Anzahl von Nachrichten im Netzwerk zwischen den Knotenpunkten unterbrochen (oder verzögert) wird.
Wenn eine Netzwerkpartition ausfällt, muss entschieden werden, ob eine der folgenden Maßnahmen ergriffen werden soll:

den Vorgang abbrechen und damit die Verfügbarkeit verringern, aber die Konsistenz sicherstellen
den Vorgang fortsetzen und damit die Verfügbarkeit gewährleisten, aber Inkonsistenz riskieren.

Wenn es also eine Netzwerkpartition gibt, muss man sich zwischen Konsistenz und Verfügbarkeit entscheiden. Beachte, dass sich die im CAP-Theorem definierte Konsistenz von der Konsistenz unterscheidet, die in ACID-Datenbanktransaktionen garantiert wird.

Eric Brewer argumentiert, dass das oft verwendete "zwei aus drei"-Konzept etwas irreführend sein kann, weil Systemdesigner nur bei Vorhandensein von Partitionen auf Konsistenz oder Verfügbarkeit verzichten müssen, Partitionen aber in vielen Systemen selten sind.
Das CAP-Theorem, auch Brewer's Theorem genannt, besagt, dass verteilte Datenspeicher nur zwei von drei Garantien bieten können: Konsistenz, Verfügbarkeit und Partitionstoleranz. Wenn eine Netzwerkpartition ausfällt, muss entschieden werden, ob der Vorgang abgebrochen oder fortgesetzt werden soll. Eric Brewer argumentiert, dass das Konzept "zwei von drei" irreführend sein kann.
What is CAP theorem in computer science?
In theoretical computer science, the CAP theorem, also named Brewer's theorem after computer scientist Eric Brewer, states that any distributed data store can provide only two of the following three guarantees:

Consistency
Every read receives the most recent write or an error.
Availability
Every request receives a (non-error) response, without the guarantee that it contains the most recent write.
Partition tolerance
The system continues to operate despite an arbitrary number of messages being dropped (or delayed) by the network between nodes.
When a network partition failure happens, it must be decided whether to do one of the following:

cancel the operation and thus decrease the availability but ensure consistency
proceed with the operation and thus provide availability but risk inconsistency.

Thus, if there is a network partition, one has to choose between consistency or availability. Note that consistency as defined in the CAP theorem is quite different from the consistency guaranteed in ACID database transactions.[4]

Eric Brewer argues that the often-used "two out of three" concept can be somewhat misleading because system designers need only to sacrifice consistency or availability in the presence of partitions, but that in many systems partitions are rare.
The CAP theorem, also named Brewer's theorem, states that distributed data stores can provide only two of three guarantees: consistency, availability, and partition tolerance. When a network partition fails, it must be decided whether to cancel the operation or proceed with the operation. Eric Brewer argues that the "two out of three" concept can be misleading.