分布式 CAP 定理

CAP 定理

阮一峰博客

日期:2021年3月20日08:41:14

分布式系统(distributed system)正变得越来越重要,大型网站几乎都是分布式的。

分布式系统最大的难点,就是各个节点的状态如何同步。CAP定理就是这方面的基本定理,也是理解分布式系统的起点。

一. 分布式系统的三个指标

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1998年,加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出,分布式系统有三个指标。

  • Consistency 一致性
  • Availability 可用性
  • Partition tolerance 分区容错性

二. Partition tolerance

分区容错性

大多数分布式系统都分布在多个子网络中。每个子网络就叫做一个区(partition)。分区容错的意思是,区之间通信可能失败。比如,一个分布式系统的有两台服务器,一台服务器放在中国,另一台服务器放在美国,这就是两个区,它们之间可能无法通信。

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上图中,G1 和 G2 是两台跨区的服务器。G1 向 G2 发送一条消息,G2 可能无法收到。系统设计的时候,必须考虑到这种情况。

一般来说,分区容错性是无法避免的,因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我吗,剩下的 C 和 A 无法同时做到。

三. Consistency

一致性

意思是:写操作之后的读操作,必须返回刚刚写入的值。

举例来说:某条记录值为 v0,用户向 G1 发起一个写操作,将其改为 v1.

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接下来,用户的读操作就会得到 v1,。这就叫一致性。

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问题是,用户有可能向 G2 发起读操作,由于 G2 的值没有发生变化,因此返回的仍是 v0,。G1 和 G2 读操作的结果不一致,这就不满足一致性了。

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为了让 G2 也能变为 v1,就要在 G1 写操作的同时,让 G1 向 G2 发送一条消息,要求 G2 也改为 v1.

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这样的话,用户向 G2 发起读操作,也能得到 v1.

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四. Availability

可用性

意思是:只要收到用户的请求,服务器就必须给出回应。

用户可以选择向 G1 或 G2 发起读操作。不管是哪台服务器,只要收到请求,就必须告诉用户,到底是 v0 还是 v1,否则就不满足可用性。

五. Consistency 和 Availability 的矛盾

一致性和可用性,为什么不可能同时成立?

答:因为通信可能失败(即出现分区容错)

如果保证 G2 的一致性,那么 G1必须在写操作是,锁定 G2 的读操作和写操作。只有数据同步后,才能重新开放读写。锁定期间,G2 不能读写,没有可用性。

如果保证 G2 的可用性,那么势必不能锁定 G2,所以一致性不成立。

综上所述,G2 无法同时做到一致性和可用性。系统设计师只能选择一个目标。如果追求一致性,那么无法保证所有节点的可用性。如果追求所有节点的可用性,那就无法做到一致性。

六. 实际案例

Zookeeper:保证CP,多实例之间保持数据同步。不保证每次请求的可用性。

Eureka:保证的是AP,没有节点间数据同步,当前可能不是最新数据。

Nacos:CP 和 AP

MySQL集群和Redis集群:AP,会存在数据不一致情况。

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