cap理论是分布式系统中非常重要的一个理念

什么是cap理论:

  • Consistency一致性

  • Availability可用性

  • Partition-tolerance分区容忍性

CP: 高一致性C和分区容忍性P的系统,放弃可用性A。
AP: 可用性A和分区容忍性P的系统,放弃高一致性C。
AC: 可用性A和高一致性C系统,放弃分区容忍性P。

根据CAP定理,存在网络分区的情况下,只能在可用性和一致性之间选择。

说一个例子:

以下面一个简单案例为例,写操作在主节点服务器,读操作在从节点服务器:

CLient ----> Web-API -----> 分布式缓存/DB(写操作在主节点+读操作在从节点)

假设有一个网络分区:

CLient ----> Web-API -----> 分布式缓存/DB(主节点+ 这里增加了网络分区 +从节点)

如果因为网络分区通讯出错,导致主从服务器节点无法同步数据,写入主节点的数据,无法在从节点服务器读出。

我们只能做两件事,在事务完成后发送500错误响应给用户,放弃了可用性,破坏用户体验,这是一种悲观做法,另外一个乐观做法是早点发送200正确响应给用户,放弃一致性,保住可用性,保住了用户体验。

哪个更好?没有哪个更好,完全取决于场景情况决定。

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P是分布式系统的起点,全称:network partition,常指拔网线和宕机,因为这两种现象,同伴是无法区分的,所以归为一类。分布式系统下,P是大概率事件,假设服务器开一年必宕机一次,则365台的集群必然天天宕机。数据分存这365台之上,则数据必然天天不完整。你设计的分布式系统能容忍吗?绝大多数是不能,不能则

2,复制,是解决这一问题的标准做法

3,复制,引发了C

4,C引发了A

作者:赵老师
链接:https://www.zhihu.com/question/54105974/answer/138151325
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一个分布式系统里面,节点组成的网络本来应该是连通的。然而可能因为一些故障,使得有些节点之间不连通了,整个网络就分成了几块区域。数据就散布在了这些不连通的区域中。这就叫分区。

当你一个数据项只在一个节点中保存,那么分区出现后,和这个节点不连通的部分就访问不到这个数据了。这时分区就是无法容忍的。

提高分区容忍性的办法就是一个数据项复制到多个节点上,那么出现分区之后,这一数据项就可能分布到各个区里。容忍性就提高了。

然而,要把数据复制到多个节点,就会带来一致性的问题,就是多个节点上面的数据可能是不一致的。要保证一致,每次写操作就都要等待全部节点写成功,而这等待又会带来可用性的问题。

总的来说就是,数据存在的节点越多,分区容忍性越高,但要复制更新的数据就越多,一致性就越难保证。为了保证一致性,更新所有节点数据所需要的时间就越长,可用性就会降低。

作者:知乎用户
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结论
在系统设计中考虑CAP定理是重要的。必须考虑整个系统的所有故障点。Casandra,Zoo Keeper,Kafka等技术可以在数据层面实现最终一致性。在AP和CP之间选择并不容易。在大多数情况下,它取决于业务要求。

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