这一理论是基于集群式存储的，其原理是如果集群有N个结点，那么如果我们每次写操作需要至少同步到W个结点才算成功，而每次读操作只要从R个结点读数据就一定能保证其得到正确结果（如果某一结点有此数据，既成功，如果所有R个结点都无数据，则说明无此数据）。而NRW之间的关系必须满足N < R + W 。其实这一理论并不难理解，我们可以将这个不等式做一下移项：R > N – W ，我们有N个结点，写的时候最少写W个才算成功，也就是W个结点有这份数据，那么N-W就是说可能没有某一份数据的最大结点数。最多可能有N-W个结点没有某一数据，那如果我们进行数据读取操作时，读到大于N-W个结点，那么必然有一个以上的结点是有这份数据的。所以要求R > N – W。

　　所以可能你已经想明白了，为了防止数据丢失，我们采用的实际是简单的冗余备份的方法。数据写到多台机器会比写单台机器的磁盘快吗？对。相对于直接的磁盘操作，跨网络进行内存操作可以更快。其最简单的例子就是改进的一致性hash，（关于一致性hash请看这里）：

　　上图摘自Amazon的Dynamo文档，key的hash值位于A，B结点间的数据，并不是只存在B结点上，而是顺着环的方向分别在C和D结点进行备份。当然这样做的好处并不完全在于上面说的冗余备份。

　　当然，很多时候是上面两种解决方法同时使用以保证数据的高可用性。