CAP理论&分区容错性和可用性区别

文章探讨了分区容错性、可用性和一致性在分布式系统中的权衡。分区容错性是网络环境的必然要求,而强一致性在节点故障或网络问题时可能影响可用性,因为确保所有节点数据一致需要锁定资源并可能导致阻塞。弱一致性(如最终一致性)则允许更灵活的数据同步策略,以提高可用性。因此,在设计分布式系统时,通常无法同时保证这三者。

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分区容错性: 因网络故障,节点之间相互通信受到影响时,各节点仍然可以正常向外提供服务;
可用性: 某节点挂了,其他节点仍然可以正常向外提供服务。

可以看出,分区容错性不一定有结点挂了,可用性则特指有某个结点挂了。

一致性:这里指的是强一致性。
以下图MySQL集群为例,强一致性表示,某请求A向 MySQL主 写入数据后,请求A之后的所有请求读取到的数据都必须是最新写入的。这往往需要在写入时,保证数据同步到所有从库,本次请求才结束。
弱一致性则相反,只要保证写入 MySQL主 就可以了, 数据同步到MySQL从的过程 可以异步来解决(最终一致性),甚至不解决。
在这里插入图片描述

为什么三者不能同时保证?

  1. 分区容错性,就是允许网络传输出错,网络天然是不可靠的,只能通过基础设施增强其可靠性。因此只要用到网络,分区容错性肯定是满足的。(不允许网络容错,除非你不使用网络传输数据。)
  2. 一致性:当发生网络故障,或者某节点故障时,如果要保证强一致性,就必须不断重试,直到所有节点数据都一致。
    这个过程需要对相关的资源都进行锁定,后续请求只能阻塞直到所有节点数据一致,阻塞时间不可控,也就是保证不了可用性。
  3. 可用性: 这里的可用性指的是,可以及时的反馈给用户数据。要保证一致性,就不允许有不可控的阻塞等待发生,也就是满足不了强一致性。
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