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什么是分布式系统的CAP原理
在分布式系统中,一致性(C)指每一次读都得到最近的写数据,或者一个异常;可用性(A)指每一个请求都得到一个非异常的响应,而不保证取得最近的写数据;分区容错性(P)是指结点间网络异常时,系统仍然可以继续运行。原理指出,一个分布式系统最多只能提供CAP中的两个保障。
值得注意的是,CAP原理指的是在分区发生时,只能在保证一致性或可用性中二选其一。而非因为分区不可避免,在系统设计时必须放弃一致性或可用性,没有分区发生时可以同时保证一致性和可用性。
CAP原理的简单模型解释
如图,网络中有两个结点N1和N2,可以简单的理解N1和N2分别是两台计算机,他们之间网络可以连通,N1中有一个应用程序A,和一个数据库V,N2也有一个应用程序B和一个数据库V。
正常运行时的场景如下图:
当结点间的网络发生问题时,N1和N2间的数据同步失效。此时系统只能在一致性和可用性中二选一。选择一致性时,结点将对请求返回不可用异常。选择可用性时,结点将返回现有的数据,而此时数据可能已经过时。
CAP原理在互联网场景的应用
对于多数大型互联网应用的场景,主机众多、部署分散,而且现在的集群规模越来越大,所以节点故障、网络故障是常态,而且要保证服务可用性达到N个9,即保证P和A,舍弃C(退而求其次保证最终一致性)。虽然某些地方会影响客户体验,但没达到造成用户流失的严重程度。
对于涉及到钱财这样不能有一丝让步的场景,C必须保证。网络发生故障宁可停止服务(或者只读不写),这是保证CA,舍弃P。
CAP原理在数据库领域的应用
CAP理论在数据库领域也有广泛的应用,如下图中按照CAP中三选二对数据库系统的分类:
参考资料
1. http://www.hollischuang.com/archives/666
2. http://zohararad.github.io/presentations/big-data-introduction/
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