根据维基百科定义【CAP

根据定理,一个分布式系统最多只能满足其中两项, 不可能同时满则C-A-P三项

首先说一下对各项原则的理解

(1)一致性C:

单机环境下, 数据只有一份,所有的客户端访问的是同一份数据,不会出现两个客户端看到不一样的数据;分布式环境下,同一份数据会保存在多台服务器上,大量客户端来访问数据,负载会分布在各个服务器上,两个不同的客户端C1,C2可能访问的是不同的两台服务器S1,S2, 如果S1,S2上当前数据完全一样,C1,C2会拿到同样的数据,满足一致性;而要保证每个时刻S1,S2上的数据完全一样,在每次对数据更新的时候,就必须等待C1,C2都完成了数据更新, 该次数据更新操作才能成功返回。

(2)可用性A:

可用性要求所有的读写请求必须在一定的时间得到响应,可以终止,但是不可以一直等待。在单机环境中,如果服务没问题,读写服务可以很快返回,如果服务器挂掉,也可以很容易做到返回响应。但是在分布式环境中,一个写请求达到某一个服务器,该服务更新数据后还得和集群中其他服务器同步数据,使得各个服务器数据一致, 但是网络是不可控的,可能某些服务器之间的网络出现故障导致更新请求无法送达,或者更新完成ACK无法返回,这个时候就要选择是直接返回,还是等待更新成功。

(3)分区容错性P:

分区容错性要求在发生网络分区的情况下,被分割的节点仍能对外提供服务。单机环境下不会发生网络分区,分布式环境下,任意时刻,当前环境下各个服务器的数据即使存在不一致,也要系统能正常对外提供服务。这就会导致一问题,多个客户端访问不同的服务器,由于数据不一致,会存在对同一份数据的访问,得到不同的结果(也就是违背了一致性原则)。

为什么不能同时满足CAP?

(1)假设当前分布式系统满足CA,C要求各个客户端读到的数据必须是一致的,考虑发生网络分区的情况,当前各个服务器存在数据不一致,那么根据C系统是不可以对外提供服务的(因为不同的客户端访问同一份数据会得到不同的结果),那么也就无法满足分区容错性P。

(2)假设当前分布式系统满足CP, 在网络发生分区的情况下,为达到C, 请求只能一直等待,等待网络分区情况解除,系统数据同步完成才能返回,这就无法满足可用性A。

(3)假设当前分布式系统满足AP, 系统要求在一定的时间内就要返回,在发生网络分区的情况下,为了保证P,即使出现网络分区也要正常提供服务,按时返回数据,可能不同客户端访问同一份数据得到不同的结果,这就不能保证数据的一致性C。

总结:

(1)分布式环境下的CAP理论无法同时满足,一般根据业务需要满足其中两个

(2)一些分布式一致性服务,比如zookeeper,牺牲一致性来保证集群的稳定性和可用性,它们无法做到强一致性,但是可以达到最终一致性。

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