CAP

一、CAP 理论 CAP 理论是分布式计算领域公认的一个定理，是分布式架构师必须掌握的理论，目前网上关于这块的资料也很多，各种说法，其实 CAP 理论自身也是一个不断发展的过程，相比之下比较准确的说法应该是：在一个分布式系统（指互相连接并共享数据的节点的集合）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。也就是说必须是相关连接并且共享数据的分布式系统才是我们讨论 CAP 的基础，另外就是 CAP 理论关注的是对数据的读写操作，而不是分布式系统的所有功能。明白了这些之后，下面对 CAP 逐一讲解： 一致性（Consistency） 很多资料都说，对一致性的讲解时所有节点在同一时刻都能看到相同的数据，其实更准确的应该是：对某个客户端来说，读操作保证能够返回最新的写操作结果，是否数据一定一直呢？还真不一定，对于系统执行事务来说，在事务执行过程中，系统其实处于一个不一致的状态，不同的节点的数据并不完全一致，因为事务在执行过程中，client 是无法读取到未提交的数据的，只有等到事务提交后，client 才能读取到事务写入的数据，而如果事务失败则会进行回滚，client 也不会读取到事务中间写入的数据。 可用性（Availability） 一般的解释是，每个请求都能得到成功或者失败的响应，更准确的是，非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应（不是错误和超时的相应），其实什么是成功和失败？超时报错算不算失败的响应？所以应该是合理的响应，另外故障节点肯定是不能返回结果了。 分区容错性（Partition Tolerance） 一般说法是，出现消息丢失或者分区错误时系统能够继续运行，其实更准确的是，当出现网络分区后，系统能够继续“履行职责”。因为关于运行，只要不宕机就可以说在运行。 综上，其实 CAP 理论也是一个自身不断发展的历程，虽然以前的理论也能说明问题，但是仔细深究起来发现有些问题，下面会有说明。 CAP 应用 CAP 理论开明宗义就说我们必须放弃一个，但是其实仔细想想我们可以放弃 P 吗？因为网络本身无法做到 100% 可靠，有可能出故障，所以分区是一个必然的现象。如果我们选择了 CA 而放弃了 P，那么当发生分区现象时，为了保证 C，系统需要禁止写入，当有写入请求时，系统返回 error（例如，当前系统不允许写入），这又和 A 冲突了，因此，分布式系统理论上不可能选择 CA 架构，只能选择 CP 或者 AP 结果，但是需要说明的是，按照通常解释，是可以 CA 的，因为通常的解释 A 是返回失败或者成功的结果，而不允许写入，其实就是失败的结果，满足 A 的定义 CP 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 A 的要求，因此 CAP 三者只能满足 CP ...