浅谈 CAP 理论

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浅谈 CAP 理论

waylau 2016-05-18 14:43:30 浏览2889
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本文介绍了介绍了分布式系统著名的 CAP 理论。什么是 CAP 理论?为什么说 CAP 只能三选二?了解 CAP 对于系统架构又有什么指导意义?本文将一一作答。

什么是 CAP 理论

在计算机科学理论,CAP 定理(也称为 Brewer 定理),是由计算机科学家 Eric Brewer 提出的,即在分布式计算机系统不可能同时提供以下全部三个保证:

  • 一致性(Consistency):所有节点同一时间看到是相同的数据;
  • 可用性(Availability):不管是否成功,确保每一个请求都能接收到响应;
  • 分区容错性(Partition tolerance):系统任意分区后,在网络故障时,仍能操作

为什么说 CAP 只能三选二

下面分别举例说明了为什么说 CAP 只能三选二。

上面的图显示了在一个网络中,N1 和 N2 两个节点。他们都共享数据块 V,其中有一个值 V0 。运行在 N1 的 A 程序可以认为是安全的、无 bug、可预测的和可靠的。运行在 N2 是 B 程序。这个例子中,A 将写入 V 新​值,而 B 从 V 读取值

系统预期执行下面的操作

  1. 首先写一个 V 的新​值 V1
  2. 然后消息(M)从 N1 更新 V 的拷贝到 N2
  3. 现在,从 B 读取将返回 V1

如果网络是分区的,当 N1 到 N2 的消息不能传递时,执行上面的第三步,会出现虽然 N2 能访问到 V 的值(可用性),但其实与 N1 的 V 的值已经不一致了(一致性)。

CAP 常见模型

牺牲分区(CA 模型)

举例:

  • 单站点数据库
  • 集群数据库
  • LDAP
  • xFS 文件系统

实现方式:

  • 两阶段提交
  • 缓存验证协议

牺牲可用性(CP 模型)

举例:

  • 分布式数据库
  • 分布式锁定
  • 绝大部分协议

实现方式:

  • 悲观锁
  • 少数分区不可用

牺牲一致性(AP 模型)

举例:

  • Coda
  • Web 缓存
  • DNS

实现方式:

  • 到期/租赁
  • 解决冲突
  • 乐观

CAP 的意义

在系统架构时,应该根据具体的业务场景,来权衡 CAP。比如,对于大多数互联网应用来说(如门户网站),因为机器数量庞大,部署节点分散,网络故障是常态,可用性是必须需要保证的,所以只有舍弃一致性来保证服务的 AP。而对于银行等,需要确保一致性的场景,通常会权衡 CA 和 CP 模型,CA 模型网络故障时完全不可用,CP 模型具备部分可用性。

参考引用

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