CAP理论探讨了在分布式系统中的一致性、可用性和分区容错性之间的权衡。Raft算法提供了一种解决一致性问题的方法，通过选举机制确保集群只有一个领导者。然而，脑裂现象可能导致系统出现两个领导者，Lease机制则试图避免这种情况，牺牲短暂的服务不可用来保障一致性。在设计数据库时，开发者需要根据业务需求在这三个要素间做出选择。
CAP理论
C-一致性（一般指强一致性）
A-可用性（常见指标TP999）
P-分区容错性
其中一致性与可用性存在矛盾，需要开发者根据实际业务取舍
一致性解决方案--Raft算法
原理是将集群中所有服务归为三类角色，leader(领导者)，follower(选举者)，condidate(参选者)，一个集群有且仅有一个leader，当leader正常工作时，系统只有leader和follower两个角色。
当leader宕机时，会有一部分follower转变成condidate竞选leader，其他follower会投票选出一台作为新leader
一致性的脑裂及相应的解决方案Lease原理
脑裂：当集群中leader宕机，其他follower选出新leader后，宕机的leader恢复了服务(可能还携带自己的follower回到集群)，那此时集群就有两个leader并各自有自己的follower，这种类似一个大脑分裂成两部分的现象叫做脑裂
Lease：废弃Raft选举制，改为定时下发命令某服务器为leader，这样保证了有且只有一个leader，但风险是当leader宕机，在下一次指定leader命令下发前，系统处于无leader状态，服务不可用
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
