Zookeeper CAP原则

定义

CAP 定理是 2000 年，由 Eric Brewer 提出来的。 Brewer 认为在分布式的环境下设计和部署系统

时，有 3 个核心的需求，以一种特殊的关系存在。

这 3 个核心的需求是： Consistency ， Availability 和 Partition Tolerance

CAP定理认为：一个提供数据服务的存储系统无法同时满足数据一致性、数据可用性、分区容忍 性             

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概念

Consistency：

         一致性，这个和数据库 ACID 的一致性类似，但这里关注的所有数据节点上的数据一致性和正

确性，而数据库的 ACID 关注的是在在一个事务内，对数据的一些约束。

系统在执行过某项操作后仍然处于一致的状态。在分布式系统中，更新操作执行成功后所有的

用户都应该读取到最新值。

Availability：

     可用性，每一个操作总是能够在一定时间内返回结果。需要注意 “ 一定时间 ” 和 “ 返回结果 ” 。

“ 一定时间 ” 是指系统结果必须在给定时间内返回。

“ 返回结果 ” 是指系统返回操作成功或失败的结果。

Partition Tolerance：

    分区容忍性，是否可以对数据进行分区。这是考虑到性能和可伸缩性。

推导

    如果要求对数据进行分区了，就说明了必须节点之间必须进行通信，涉及到通信，就无法确保在有限的时间内完成指定的任务

    如果要求两个操作之间要完整的进行，因为涉及到通信，肯定存在某一个时刻只完成一部分的业务 操作，在通信完成的这一段时间内，数据就是不一致性的。

如果要求保证一致性，那么就必须在通信完成这一段时间内保护数据，使得任何访问这些数据的操

作不可用。

结论

   在大型网站应用中，数据规模总是快速扩张的，因此可伸缩性即分区容忍性必不可少，规模变大以 后，机器数量也会变得庞大，这是网络和服务器故障会频繁出现，要想保证应用可用，就必须保证 分布式处理系统的高可用性。

    在大型网站中，通常会选择强化分布式存储系统的可用性和伸缩性，在某种程度上放弃一致性