分布式面试必问题!为什么说CAP不能兼顾?

约定不等于承诺〃 2023-01-19 09:55 0阅读 0赞

# 1.名词定义 #

我们先来认识一下分布式里面说的CAP是什么?分别是一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition-tolerance)

*  一致性(Consistency):指的是一个节点的主节点跟副本之间数据的一致性,可以想象一下MySQL的主从同步一致性.
 *  可用性(Availability):指的是一个系统对外服务的质量.我们常把系统可用性量化为几个9,也即是99.99…%小数点后的几个9,通常可以通过系统的不可用时间,可用时间,总服务时间计算得出来.
 *  分区容错性(Partition-tolerance):我们把系统分布式的每一个节点成为每一个分区,分区容错性就是指每个分区对错误的容忍程度,比如说你其中一个分区挂了,能容忍他错误的程度有多大,像系统的核心服务,MySQL我们必定不能让这个分区挂掉.

# 2.为什么说CAP不能兼顾 #

我们像抽象我们现在有一个系统,由三个分区PA,PB,PC组成,大概是这样的  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hheXJl_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
我们先来分析一下这个系统

> 一致性:高,每个分区只有一个节点,不存在一份数据多个存在的问题  
> 可用性:低,一旦一个分区挂了,那么系统的某个功能必定出现异常  
> 分区容错性:低,一个分区挂了就是挂了没有planB

OK,我们想办法优化一下,比如我们在系统调用之间增加熔断的制度提高可用性,那会变成

> 一致性:高,因为数据最终一致,我们可以从熔断的地方重做数据  
> 可用性:高,一旦一个分区挂了,有planB的兜底不致于全死  
> 分区容错性:低,一个分区挂了,那就是挂了

好,我们顺延这个思路,保持高一致性情况下,增加分区容错性,给每个分区增加副本,让他们更可靠一点  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hheXJl_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
我们来分析一下

> 一致性:高,因为数据实时同步  
> 可用性:低,因为数据要同步,数据同步的时候服务不可用  
> 分区容错性:高,一个分区挂了,还有兜底

OK,继续,我们降低一下一致性,看下能不能优化  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hheXJl_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
来分析一下

> 一致性:低,因为数据最终一致,我们可以从熔断的地方重做数据  
> 可用性:高,每个分区都有兜底  
> 分区容错性:高,一个分区挂了,还有兜底

OK,我们已经演练出所有的case,我们提高CAP里面其中一个特性的时候,必定会造成另外的特性的降低,必定不能三者兼顾,所以我们只能根据业务选取两个重点对系统进行设计.

# 3.常见用法 #

像作者在互联网行业,对系统的可用性是非常重视的,所以一般来说我们往往会提高可用性而降低一致来保障系统的正常使用.一致性问题我们可以通过最终一致性原则来达到,比如可以通过数据复核,异步同步的方式来做到一致.其他的用法,可以根据上述简单的case进行设计.当然如果你有保障三者的方案欢迎在评论区中打印出来,让提出这个理论的亚马逊大佬震惊一下

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