分布式理论、架构设计学习：CAP定理

1. 介绍

2000 年7月的时候，加州大学伯克利分校的Eric Brewer 教授提出了 CAP 猜想，2年后，被 来自于麻省理工的Seth Gilbert 和 Nancy Lynch 从理论上证明了猜想的可能性，从此，CAP 定理正式在学术上成为了分布式计算领域的公认定理。并深深的影响了分布式计算的发展。

CAP 理论含义是，一个分布式系统不可能同时满足一致性（C:Consistency)，可用性（A: Availability）和分区容错性（P：Partition tolerance）这三个基本需求，最多只能同时满足其中的2个。

选项	描述
C 一致性	分布式系统当中的一致性指的是所有节点的数据一致，或者说是所有副本的数据一致
A 可用性	Reads and writes always succeed. 也就是说系统一直可用，而且服务一直保持正常
P 分区容错性	系统在遇到一些节点或者网络分区故障的时候，仍然能够提供满足一致性和可用性的服务

2. C - Consistency

一致性是指写操作后读操作可以读到最新的数据状态，当数据分布在多个节点上时，从任意节点读取到的数据都是最新的

商品信息读写要满足一致性需要实现如下目标：

• 商品服务写入主数据库成功， 则想从数据库查询数据也成功
• 商品服务写入主数据库失败，则向从数据库查询也失败

如何实现一致性？

• 写入主数据库后要数据同步到从数据库
• 写入主数据库后，在向从数据库同步期间要将从数据库锁定， 等待同步完成后在释放锁，以免在写新数据后，向从数据库查询到旧的数据

分布式一致性的特点：

• 由于存在数据库同步过程，写操作的响应会有一定的延迟
• 为了保定数据的一致性，对资源暂时锁定，待数据同步完成后释放锁定资源
• 如果请求数据同步失败的节点则会返回错误信息，一定不会返回旧数据

3. A - Availability

可用性是指任何操作都可以得到响应的结果，且不会出现响应超时或响应错误。
商品信息读写要满足可用性需要实现如下目标：

• 从数据库接收到数据库查询的请求则立即能够响应数据查询结果
• 从数据库不允许出现响应超时或错误

如何实现可用性？

• 写入主数据库后要将数据同步到从数据
• 由于要保证数据库的可用性，不可以将数据库中资源锁定
• 即使数据还没有同步过来，从数据库也要返回查询数据， 哪怕是旧数据，但不能返回错误和超时

4. P - Partition tolerance

分布式系统的各个节点部署在不同的子网中， 不可避免的会出现由于网络问题导致节点之间通信失败，此时仍可以对外提供服务，这个就是分区容错性 (分区容忍性)

商品信息读写要满足分区容错性需要实现如下目标：

• 主数据库想从数据库同步数据失败不影响写操作
• 其中一个节点挂掉不会影响另一个节点对外提供服务

如何实现分区容错性？

• 尽量使用异步取代同步操作，举例 使用异步方式将数据从主数据库同步到从数据库， 这样节点之间能有效的实现松耦合
• 添加数据库节点，其中一个从节点挂掉，由其他从节点提供服务

5. CAP 选择策略

CAP只能 3 选 2

为什么CAP不能同时满足

• 假设有一个系统如下：
  
  有用户向N1发送了请求更改了数据，将数据库从V0更新成了V1。由于网络断开，所以N2数据库依然是V0，如果这个时候有一个请求发给了N2，但是N2并没有办法可以直接给出最新的结果V1，这个时候该怎么办呢？
  两种方法：
第一种是将错就错，将错误的V0数据返回给用户。
  第二种是阻塞等待，等待网络通信恢复，N2中 的数据更新之后再返回给用户。
  显然前者牺牲了一致性，后者牺牲了可用性。
  这个例子虽然简单，但是说明的内容却很重要。在分布式系统当中，CAP三个特性我们是无法同时满足的，必然要舍弃一 个。三者舍弃一个，显然排列组合一共有三种可能。

• 舍弃A(可用性)，保留CP(一致性和分区容错性)
  一个系统保证了一致性和分区容错性，舍弃可用性。也就是说在极端情况下，允许出现系统无法访问的情况出现，这个 时候往往会牺牲用户体验，让用户保持等待，一直到系统数据一致了之后，再恢复服务。

• 舍弃C(一致性)，保留AP(可用性和分区容错性)
  这种是大部分的分布式系统的设计，保证高可用和分区容错，但是会牺牲一致性。

• 舍弃P(分区容错性)，保留CA(一致性和可用性)
如果要舍弃P，那么就是要舍弃分布式系统，CAP也就无从谈起了。可以说P是分布式系统的前提，所以这种情况是不存在的。