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简介
在理论计算机科学中#xff0c;CAP 定理#xff08;CAP theorem#xff09;指出对于一个分布式系统来说#xff0c;当设计读写操作时#xff0c;只能同时满足以下三点中的…
文章目录CAP简介不是所谓的“3 选 2”CAP 实际应用案例BASE简介BASE 理论的核心思想总结CAP
简介
在理论计算机科学中CAP 定理CAP theorem指出对于一个分布式系统来说当设计读写操作时只能同时满足以下三点中的两个
一致性Consistency : 所有节点访问同一份最新的数据副本可用性Availability: 非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应不是错误或者超时的响应。分区容错性Partition tolerance : 分布式系统出现网络分区的时候仍然能够对外提供服务。 网络分区分布式系统中多个节点之前的网络本来是连通的但是因为某些故障比如部分节点网络出了问题某些节点之间不连通了整个网络就分成了几块区域这就叫网络分区。 不是所谓的“3 选 2”
大部分人解释这一定律时常常简单的表述为“一致性、可用性、分区容忍性三者你只能同时达到其中两个不可能同时达到”。实际上这是一个非常具有误导性质的说法而且在 CAP 理论诞生 12 年之后CAP 之父也在 2012 年重写了之前的论文。 当发生网络分区的时候如果我们要继续服务那么强一致性和可用性只能 2 选 1。也就是说当网络分区之后 P 是前提决定了 P 之后才有 C 和 A 的选择。也就是说分区容错性Partition tolerance我们是必须要实现的。 简而言之就是CAP 理论中分区容错性 P 是一定要满足的在此基础上只能满足可用性 A 或者一致性 C。 因此分布式系统理论上不可能选择 CA 架构只能选择 CP 或者 AP 架构。 比如 ZooKeeper、HBase 就是 CP 架构Cassandra、Eureka 就是 AP 架构Nacos 不仅支持 CP 架构也支持 AP 架构。
为啥不可能选择 CA 架构呢 举个例子若系统出现“分区”系统中的某个节点在进行写操作。为了保证 C 必须要禁止其他节点的读写操作这就和 A 发生冲突了。如果为了保证 A其他节点的读写操作正常的话那就和 C 发生冲突了。
另外需要补充说明的一点是 如果网络分区正常的话系统在绝大部分时候所处的状态也就说不需要保证 P 的时候C 和 A 能够同时保证。
CAP 实际应用案例
我这里以注册中心来探讨一下 CAP 的实际应用。考虑到很多小伙伴不知道注册中心是干嘛的这里简单以 Dubbo 为例说一说。
下图是 Dubbo 的架构图。注册中心 Registry 在其中扮演了什么角色呢提供了什么服务呢
注册中心负责服务地址的注册与查找相当于目录服务服务提供者和消费者只在启动时与注册中心交互注册中心不转发请求压力较小。
BASE
简介 Basically Available基本可用基本可用是指分布式系统在出现不可预知故障的时候允许损失部分可用性。但是这绝不等价于系统不可用。 什么叫允许损失部分可用性呢 响应时间上的损失: 正常情况下处理用户请求需要 0.5s 返回结果但是由于系统出现故障处理用户请求的时间变为 3 s。系统功能上的损失 正常情况下用户可以使用系统的全部功能但是由于系统访问量突然剧增系统的部分非核心功能无法使用。 Soft-state软状态软状态指允许系统中的数据存在中间状态**CAP 理论中的数据不一致**并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性即允许系统在不同节点的数据副本之间进行数据同步的过程存在延时。 Eventually Consistent最终一致性最终一致性强调的是系统中所有的数据副本在经过一段时间的同步后最终能够达到一个一致的状态。 分布式一致性的 3 种级别 强一致性 系统写入了什么读出来的就是什么。弱一致性 不一定可以读取到最新写入的值也不保证多少时间之后读取到的数据是最新的只是会尽量保证某个时刻达到数据一致的状态。最终一致性 弱一致性的升级版系统会保证在一定时间内达到数据一致的状态。 业界比较推崇是最终一致性级别但是某些对数据一致要求十分严格的场景比如银行转账还是要保证强一致性。
BASE 理论是对 CAP 中一致性 C 和可用性 A 权衡的结果其来源于对大规模互联网系统分布式实践的总结是基于 CAP 定理逐步演化而来的它大大降低了我们对系统的要求。
BASE 理论的核心思想
即使无法做到强一致性但每个应用都可以根据自身业务特点采用适当的方式来使系统达到最终一致性。 也就是牺牲数据的一致性来满足系统的高可用性系统中一部分数据不可用或者不一致时仍需要保持系统整体“主要可用”。 BASE 理论本质上是对 CAP 的延伸和补充更具体地说是对 CAP 中 AP 方案的一个补充。为什么这样说呢
CAP 理论这节我们也说过了 如果系统没有发生“分区”的话节点间的网络连接通信正常的话也就不存在 P 了。这个时候我们就可以同时保证 C 和 A 了。因此如果系统发生“分区”我们要考虑选择 CP 还是 AP。如果系统没有发生“分区”的话我们要思考如何保证 CA 。 因此AP 方案只是在系统发生分区的时候放弃一致性而不是永远放弃一致性。在分区故障恢复后系统应该达到最终一致性。这一点其实就是 BASE 理论延伸的地方。
总结
ACID 是数据库事务完整性的理论CAP 是分布式系统设计理论BASE 是 CAP 理论中 AP 方案的延伸。
