springcloud运行流程

 

CAP理论是分布式架构中重要理论

 

一致性(Consistency) (所有节点在同一时间具有相同的数据)

可用性(Availability) (保证每个请求不管成功或者失败都有响应)

分隔容忍(Partition tolerance) (系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作)

 

1. 在保证C和P的情况下

为了保证数据一致性，data1需要将数据复制给data2，即data1和data2需要进行通信。但是由于网络是不可靠的，我们系统有保证了分区容忍性，也就是说这个系统是可以容忍网络的不可靠的。这时候data2就不一定能及时的收到data1的数据复制消息，当有请求向data2访问number数据时，为了保证数据的一致性，data2只能阻塞等待数据真正同步完成后再返回，这时候就没办法保证高可用性了。

所以，在保证C和P的情况下，是无法同时保证A的。

2. 在保证A和P的情况下

为了保证高可用性，data1和data2都有在有限时间内返回。同样由于网络的不可靠，在有限时间内，data2有可能还没收到data1发来的数据更新消息，这时候返回给客户端的可能是旧的数据，和访问data1的数据是不一致的，也就是违法了C。

也就是说，在保证A和P的情况下，是无法同时保证C的。

3. 在保证A和C的情况下

如果要保证高可用和一致性，只有在网络情况良好且可靠的情况下才能实现。这样data1才能立即将更新消息发送给data2。但是我们都知道网络是不可靠的，是会存在丢包的情况的。所以要满足即时可靠更新，只有将data1和data2放到一个区内才可以，也就丧失了P这个保证。其实这时候整个系统也不能算是一个分布式系统了。