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CAP概念
单机系统由于所有的处理都在单机完成的,所以不存在数据一致性问题,但是如果系统崩溃了,就导致服务不可用。
分布式系统可以实现服务的高可用,现有的大型网站几乎都是分布式的,特别是微服务的出现,使得分布式系统正变得越来越重要。
分布式系统最大的难点,就是各个节点的状态如何同步。CAP原理给分布式系统的实现带来了指导思路,它也是理解分布式系统的重要理论。
CAP由以下三个指标组成:
C(Consistency):一致性
A(Availability):可用性
P(Partition tolerance):分区容错
CAP之间的关系,如图:
可以看出,CAP这三个指标不能同时做到。
分区容错(Partition tolerance)
分区容错,意思是允许分区之间的通信失败。
一般来说,网络的通信失败是无法避免的,如通信超时的情景:A区向B区发送请求,但是由于网络环境的随机复杂性,导致响应超时,这时A区并不知道B区的处理是否成功。
如图:
所以,分布式系统要允许分区之间通信的失败,也就是CAP中的P总是成立的,但是剩下的 C 和 A 是无法同时做到的。
一致性(Consistency)
一致性,意思是在一个分区进行写操作后,所有分区的数据都要保持一致的读操作。
如开始时,A区和B区的数据都为v0,客户端修改了A区的v0为v1,此时,客户端读取A区是v1,但是读取B区的还是v0,这就不满足一致性了。如图:
为了满足一致性,A区需要向B区发起数据同步操作,把B区的改成v1,这时,客户端读取任意一个分区,都返回一致性的数据v1。如图:
可用性(Availability)
可用性,意思是只要收到请求,系统就必须给出响应。
分布式系统有多个分区,即使有少数分区的服务崩溃了,还能继续提供服务,这就是服务的可用性。
一致性和可用性之间的矛盾
一致性和可用性不能同时做到的原因是:出现了分区容错,也就是可能通信失败。
如上例子,如果要保证B区的一致性,那么在A区进行写操作时,必须给B区的数据加上读写锁,在锁定期间,客户端不能读写该数据。只有数据同步后,才释放掉锁,B区才重新开放读写。这样,保证了一致性,但是没有了可用性。
如果要保证B区的可用性,就不能对B区加上读写锁,这样又缺少了一致性。
因此,一致性和可用性是不能同时做到的。在设计分布式系统时,如果追求一致性,那么无法保证所有分区的可用性;如果追求所有分区的可用性,那么就没法做到一致性。
使用场景
注重一致性:很多事务型的交易系统都要求具有一致性,如抢车票系统,同一时刻,所有用户看到的必须是最新的车票状态,不能是一部分用户看到有余票,另一部分用户看到无票。
注重可用性:CDN(内容发布网络)服务,网页的更新不是特别强调一致性,短期内,用户浏览到不同版本的网页,但是,最终所有人都能看到最新版本,也就是最终保持了一致性。
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