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分布式系统中的 CAP 定理

时间:2019-08-30 09:54:03  来源:  作者:

只有 系统 达到一定的体量,就不得不面临分布式的问题,分布式系统的最大难点,就是各个节点的状态如何同步。 CAP 定理就是这方面的基本定理,由加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 于 1998 年提出。

定理的主要内容

Eric Brewer 认为 分布式系统有三个指标

  • C : Consistency 一致性
  • A : Availability 可用性
  • P : Partition tolerance 分区容错性 并且 Eric Brewer 认为这三个指标不可能同时做到! 这个结论就叫做 CAP 定理 。
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我们先来看下这三个指标是什么意思

Partition tolerance

Partition tolerance 直译 分区容错性, 我们将 Partition tolerance 拆开来理解。

Partition(分区): 分布式、分布式,系统分部在不同的地方才叫分布式, Eric Brewer 将"系统分部在不同的地方"这个概念取了个名字叫 Partition(分区) ,这就是分区的含义。

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tolerance(容错): 既然分布式一定是 Partition(分区) 的,那么就会带来一个问题,不同区域之间通信会有延迟甚至是失败。比如一台服务器在 齐齐哈尔 一台服务器在 上海长距离通信可能导致超时或失败

总的来理解,就是 分布式系统的不同分区之间会产生“隔阂”

通常来讲一个分布式系统一定(有“隔阂”)满足 Partition tolerance(分区容错性)

Consistency

Consistency 中文叫做"一致性"

假设有如下分布式系统

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G1、G2 是同一个服务的两个实例,分部在不同的区域

  1. 客户端发送一个请求被网关转发到 G1 上,将 G1 的 u0 改为了 u1
  2. 客户端想查看修改结果,于是又发送一个请求,这次被网关转发到 G2 上,结果发现还是 u0

上面的例子值在 G1 上是 u1, 在 G2 上是 u0,就不符合 Consistency(一致性)

那么样才能满足 Consistency(一致性) 呢,可以让 G1 和 G2 同步

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如图,G1 发生变化后同步到 G2, 这样 G1 和 G2 就一样了。

但问题并没有解决,上一章我们讲到 分布式系统的不同分区之间会产生“隔阂” ,这意味着 同步不是瞬间完成 的而是有个过程的,甚至可能还会失败。假如在同步过程中,client 访问 G2 得到还是 u0

怎么解决这个问题呢?

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答案是,在同步完成之前,不让 G2 对外提供服务,同步完成之后,在对外提供服务

经过上面的一系列操作,终于完成了 Consistency(一致性)

Availability

Availability 中文叫做"可用性" ,顾名思义指的是 分布式系统中,服务必须可以使用(访问)。

这一点实现起来比较简单,只有你的服务不挂,并且对外提供服务就可以了。

Consistency 和 Availability 难以共存

Consistency 那节提到,为了保证同步过程中的数据一致,我们让G2不对外提供服务。此时 G2就处于 不可用 状态。 不满足 Availability(可用性) 的条件。

但是我们如果不这么做,有无法保证 Consistency(一致性)

因此说 Consistency 和 Availability 难以共存

Consistency 和 Availability 难以共存的根本原因

Consistency 和 Availability 难以共存的根本原因是因为 Partition tolerance(分区容错性)

回到 Consistency 那一小节,我们为什么要让 G2 停止对外提供服务,是因为 同步需要一个过程 。 哪为什么 同步需要一个过程 呢?是因为 分布式系统的不同分区之间会产生“隔阂”,相互通信可能会有延迟或失败。

等哪一天,通信技术发达了从中国到美国也能做的通信0延迟,分布式系统的不同分区之间就不会产生“隔阂”了。分区之前同步瞬间完成,我们也不需要让 G2 对外停止服务了。**Consistency 和 Availability ** 就可以共存!



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