大型网站一致性的基础理论---CAP/BASE
最近在看《大型网站系统与java中间件事件》这本书,收获颇多。
分布式事务希望在多机环境下可以像单机系统那样做到强一致,这需要付出比较大的代价。而在有些场景下,接受状态并不用时刻保持一致,只要最终一直就行。
CAP(Consistency Availability Partition-Tolerance)
Consistency: 即所有的节点在同一时间读到同样的数据,这就是数据上的一致性。
Availability: 保证无论时成功还是失败,每个请求都能够收到一个反馈。这里的重点是系统一定要有响应。
Partition-Tolerance:即便系统中有部分问题或者有消息的丢失,但系统仍能够继续运行。这被称为分区容忍性。
但是,在分布式系统中并不能同时满足上面三项。
1 选择CA,放弃分区容忍性,加强一致性和可用性。这其实就是传统的单机数据库的选择。
2 选择AP,放弃一致性,追求分区容忍性及可用性。这是很多分布式系统在设计时的选择,例如很多nosql系统就是如此。
3 选择CP,放弃可用性,追求一致性和分区容忍性。这种选择下的可用性会比较低,网络的问题会直接让整个系统不可用。
从上面的分析可以看出,在分布式系统中,我们一般还是选择加强可用性和分区容忍性而牺牲一致性,而是首先满足A和P,然后看如何解决C的问题。
BASE(Basically Available Soft state Eventually consistent)
Basically Available: 基本可用,允许分区失败。
Soft state: 软状态,接受一段时间的状态不同步。
Eventually consistent: 最终一致,保证最终数据的状态时一致的。
当我们在分布式系统中选择了CAP中的A和P后,对于C,我们采用的方式策略就是保证最终一致,也就是不保证数据变化后所有节点立刻一致,但是保证它们最终是一致的。在大型网站中,为了更好地保持扩展性和可用性,一般都不会选择强一致性,而是采用最终一致的策略来实现。
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