ZooKeeper与CAP

CAP理论

  根据CAP理论，一个分布式系统不可能同时满足一致性（C:Consistency）、可用性（A:Available）、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两项，因为P是必须的，因此往往选择就在CP或者AP中。

一致性（C:Consistency）
  即更新操作成功并返回客户端后，所有节点在同一时间的数据完全一致，这就是分布式的一致性。一致性的问题在并发系统中不可避免，对于客户端来说，一致性指的是并发访问时更新过的数据如何获取的问题。从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致。

可用性（A:Available）
  即服务一直可用，而且是正常响应时间。好的可用性主要是指系统能够很好的为用户服务，不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。

分区容错性（P:Partition Tolerance）
  即分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性或可用性的服务。分区容错性要求能够使应用虽然是一个分布式系统，而看上去却好像是在一个可以运转正常的整体。比如现在的分布式系统中有某一个或者几个机器宕掉了，其他剩下的机器还能够正常运转满足系统需求，对于用户而言并没有什么体验上的影响。

CAP三个特性只能满足其中两个，那么取舍的策略就共有三种：
CA without P：如果不要求P（不允许分区），则C（强一致性）和A（可用性）是可以保证的。但放弃P的同时也就意味着放弃了系统的扩展性，也就是分布式节点受限，没办法部署子节点，这是违背分布式系统设计的初衷的。

CP without A：如果不要求A（可用），相当于每个请求都需要在服务器之间保持强一致，而P（分区）会导致同步时间无限延长(也就是等待数据同步完才能正常访问服务)，一旦发生网络故障或者消息丢失等情况，就要牺牲用户的体验，等待所有数据全部一致了之后再让用户访问系统。设计成CP的系统其实不少，最典型的就是分布式数据库，如Redis、HBase等。对于这些分布式数据库来说，数据的一致性是最基本的要求，因为如果连这个标准都达不到，那么直接采用关系型数据库就好，没必要再浪费资源来部署分布式数据库。

AP wihtout C：要高可用并允许分区，则需放弃一致性。一旦分区发生，节点之间可能会失去联系，为了高可用，每个节点只能用本地数据提供服务，而这样会导致全局数据的不一致性。典型的应用就如某米的抢购手机场景，可能前几秒你浏览商品的时候页面提示是有库存的，当你选择完商品准备下单的时候，系统提示你下单失败，商品已售完。这其实就是先在 A（可用性）方面保证系统可以正常的服务，然后在数据的一致性方面做了些牺牲，虽然多少会影响一些用户体验，但也不至于造成用户购物流程的严重阻塞。

ZooKeeper中的CAP理论

  在此ZooKeeper保证的是CP。不能满足可用性（A:Available）

不能保证每次服务请求的可用性。任何时刻对ZooKeeper的访问请求能得到一致的数据结果，同时系统对网络分割具备容错性；但是它不能保证每次服务请求的可用性（注：也就是在极端环境下，ZooKeeper可能会丢弃一些请求，消费者程序需要重新请求才能获得结果）。所以说，ZooKeeper不能保证服务可用性。
  进行leader选举时集群都是不可用。在使用ZooKeeper获取服务列表时，当master节点因为网络故障与其他节点失去联系时，剩余节点会重新进行leader选举。问题在于，选举leader的时间太长，30 ~ 120s, 且选举期间整个zk集群都是不可用的，这就导致在选举期间注册服务瘫痪，虽然服务能够最终恢复，但是漫长的选举时间导致的注册长期不可用是不能容忍的。所以说，ZooKeeper不能保证服务可用性。

ZooKeeper提供的一致性服务

一致性可分为：
 强一致性（strong consistency）。任何时刻，任何用户都能读取到最近一次成功更新的数据
 单调一致性（monotonic consistency）。任何时刻，任何用户一旦读到某个数据在某次更新后的值，那么就不会再读到比这个值更旧的值。也就是说，可获取的数据顺序必是单调递增的
 会话一致性（session consistency）。任何用户在某次会话中，一旦读到某个数据在某次更新后的值，那么在本次会话中就不会再读到比这值更旧的值会话一致性是在单调一致性的基础上进一步放松约束，只保证单个用户单个会话内的单调性，在不同用户或同一用户不同会话间则没有保障
 最终一致性（eventual consistency）。用户只能读到某次更新后的值，但系统保证数据将最终达到完全一致的状态，只是所需时间不能保障
 弱一致性（weak consistency）。用户无法在确定时间内读到最新更新的值

ZooKeeper从以下几点保证了数据的一致性：

• 顺序一致性：来自任意特定客户端的更新都会按其发送顺序被提交保持一致。如果一个客户端将Znode z的值更新为a，在之后的操作中，它又将z的值更新为b，则没有客户端能够在看到z的值是b之后再看到值a
• 原子性：每个更新要么成功，要么失败。如果一个更新失败，则不会有客户端会看到这个更新的结果
• 单一系统映像：一个客户端无论连接到哪一台服务器，它看到的都是同样的系统视图。如果一个客户端在同一个会话中连接到一台新的服务器，它所看到的系统状态不会比 在之前服务器上所看到的更老。当一台服务器出现故障，导致它的一个客户端需要尝试连接集合体中其他的服务器时，所有滞后于故障服务器的服务器都不会接受该 连接请求，除非这些服务器赶上故障服务器
• 持久性：一个更新一旦成功，其结果就会持久存在并且不会被撤销。更新不会受到服务器故障的影响
• 实时性：在特定的一段时间内，客户端看到的系统需要被保证是实时的。在此时间段内，任何系统的改变将被客户端看到，或者被客户端侦测到

ZooKeeper保证了分区容错性：
  集群中单个服务器发生故障时，只要集群中超过半数的机器还能够正常工作，整个集群就能够对外提供服务。

Base理论

  BASE是Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和Eventually consistent（最终一致性）三个短语的缩写。BASE理论是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，其核心思想是：即使无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。BASE中的三要素：

1、基本可用
  指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性。例如，电商在做促销时，为了保证购物系统的稳定性，部分消费者可能会被引导到一个降级的页面。

2、软状态
  指允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性，即允许系统在不同节点的数据副本之间进行数据同步的过程存在延时。

3、最终一致性
  最终一致性强调的是所有的数据副本，在经过一段时间的同步之后，最终都能够达到一个一致的状态。