## FLP 不可能性原理

  >FLP 不可能原理：在网络可靠，存在节点失效（即便只有一个）的最小化异步模型系统中，不存在一个可以解决一致性问题的确定性算法。

提出该定理的论文是由 Fischer, Lynch 和 Patterson 三位作者于 1985 年发表，该论文后来获得了 Dijkstra（就是发明最短路径算法的那位）奖。

FLP 不可能原理实际上告诉人们，**不要浪费时间去为异步分布式系统设计在任意场景下都能实现共识的算法**。

理解这一原理的一个不严谨的例子是：

三个人在不同房间，进行投票（投票结果是 0 或者 1）。三个人彼此可以通过电话进行沟通，但经常会有人时不时地睡着。比如某个时候，A 投票 0，B 投票 1，C 收到了两人的投票，然后 C 睡着了。A 和 B 则永远无法在有限时间内获知最终的结果。如果可以重新投票，则类似情形每次在取得结果前发生：（

FLP 原理实际上说明对于允许节点失效情况下，纯粹异步系统无法确保一致性在有限时间内完成。

这岂不是意味着研究一致性问题压根没有意义吗？

先别这么悲观，学术界做研究，考虑的是数学和物理意义上最极端的情形，很多时候现实生活要美好的多（感谢这个世界如此鲁棒！）。例如，上面例子中描述的最坏情形，总会发生的概率并没有那么大。工程实现上多试几次，很大可能就成功了。

**科学告诉你什么是不可能的；工程则告诉你，付出一些代价，我可以把它变成可能。**

这就是工程的魅力。

那么，退一步讲，在付出一些代价的情况下，我们能做到多少？

回答这一问题的是另一个很出名的原理：CAP 原理。

*科学上告诉你去赌场赌博从概率上总会是输钱的；工程则告诉你，如果你愿意接受最终输钱的结果，中间说不定偶尔能小赢几笔呢！？*