CAP理论

CAP 理论：

CAP 定理（CAP theorem）又被称作布鲁尔定理（Brewer’s theorem），是加州大学伯克利分校的计算机科学家埃里克·布鲁尔（Eric Brewer）在 2000 年的 ACM PODC 上提出的一个猜想。对于设计分布式系统的架构师来说，CAP 是必须掌握的理论。

在一个分布式系统中，当涉及读写操作时，只能保证一致性（Consistence）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance）三者中的两个，另外一个必须被牺牲。

• C 一致性（Consistency）：对某个指定的客户端来说，读操作保证能够返回最新的写操作结果
• A 可用性（Availability）：非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应（不是错误和超时的响应）
• P 分区容忍性（Partition Tolerance）：当出现网络分区后（可能是丢包，也可能是连接中断，还可能是拥塞），系统能够继续“履行职责”

CAP特点：

• 在实际设计过程中，每个系统不可能只处理一种数据，而是包含多种类型的数据，有的数据必须选择 CP，有的数据必须选择 AP，分布式系统理论上不可能选择 CA 架构。

  • CP：如下图所示，为了保证一致性，当发生分区现象后，N1 节点上的数据已经更新到 y，但由于 N1 和 N2 之间的复制通道中断，数据 y 无法同步到 N2，N2 节点上的数据还是 x。这时客户端 C 访问 N2 时，N2 需要返回 Error，提示客户端 C“系统现在发生了错误”，这种处理方式违背了可用性（Availability）的要求，因此 CAP 三者只能满足 CP。

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  • AP：如下图所示，为了保证可用性，当发生分区现象后，N1 节点上的数据已经更新到 y，但由于 N1 和 N2 之间的复制通道中断，数据 y 无法同步到 N2，N2 节点上的数据还是 x。这时客户端 C 访问 N2 时，N2 将当前自己拥有的数据 x 返回给客户端 C 了，而实际上当前最新的数据已经是 y 了，这就不满足一致性（Consistency）的要求了，因此 CAP 三者只能满足 AP。注意：这里 N2 节点返回 x，虽然不是一个“正确”的结果，但是一个“合理”的结果，因为 x 是旧的数据，并不是一个错乱的值，只是不是最新的数据而已。

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• CAP 理论中的 C 在实践中是不可能完美实现的，在数据复制的过程中，节点N1 和节点 N2 的数据并不一致（强一致性）。即使无法做到强一致性，但应用可以采用适合的方式达到最终一致性。具有如下特点：

  • 基本可用（Basically Available）：分布式系统在出现故障时，允许损失部分可用性，即保证核心可用。
  • 软状态（Soft State）：允许系统存在中间状态，而该中间状态不会影响系统整体可用性。这里的中间状态就是 CAP 理论中的数据不一致。
  • 最终一致性（Eventual Consistency）：系统中的所有数据副本经过一定时间后，最终能够达到一致的状态。