【分布式篇】什么是CAP定理？

Dear 丶 2024-03-16 09:22 50阅读 0赞

**要求**

*  理解 CAP 定理
 *  知道常见的一致性级别

**CAP 定理**

*  Consistency 一致性：访问分布式系统中任意节点，总能返回一致的结果
    
     *  Every read receives the most recent write or an error
 *  Availability 可用性：分布式系统总能向客户端返回响应
    
     *  Every request receives a (non-error) response, without the guarantee that it contains the most recent write
 *  Partition tolerance 分区容忍：当分布式系统节点间通信发生了消息丢失或消息延迟，仍然允许系统继续运行
    
     *  The system continues to operate despite an arbitrary number of messages being dropped (or delayed) by the network between nodes

CAP 定理：最多三选二，无法兼得，通常在 CP 或者 AP 之间做出选择

**不一致的产生**

client 向 Node1 写入新值 v1

![cf0509283e154995869d459ce5b5e4a8.png][]

写入成功 Node1 更新成 v1

![9e9e9e18d7564a29917ec2af4fcf2a9d.png][]

Node1 在没有将变更同步到 Node2 时，就向客户端返回了应答

![69b737a1bfa6428484a3a915c860cbdf.png][]

client 发起向 Node2 的读操作

![c71985e72ed24daeb5b96a387352ad0d.png][]

返回了旧值 v0（不一致）的结果

![5a31b80cb8344881b256edc93c0e9245.png][]

**保证一致性**

client 向 Node1 写入新值 v1

![3ae1244471da4f7da22891349dde91fc.png][]

写入成功 Node1 更新成 v1，此时不能立刻向 client 返回应答，而是需要将 v1 同步到 Node2

![161fbbf47a3148f7864e0aa048d889af.png][]

同步 v1 成功

![7e050d94c5ba4c3ab79a0c2e7b392818.png][]

此时才能向 client 返回应答

![57a00018fe5d49518b08018c2fdd2b3d.png][]

如果此时 client 再去访问 Node2，不会出现不一致的情况

**保 CP 失 A**

当发生了网络分区，Node1 与 Node2 已经失去了联系，这时仍想对外提供服务（保 P）

![279f2ed3094944b4a4401559794a0575.png][]

client 向 Node1 写入新值 v1

![7c7770e779e649d58e5f31361dfcc931.png][]

写入 Node1 成功，但无法同步至 Node2

![a2e594b1da3e40e4894c4ad23337e03c.png][]

这时为了保证一致性，Node1 不能向 client 返回应答，造成操作挂起无法完成（失去可用性）

**保 AP 失 C**

当发生了网络分区，Node1 与 Node2 已经失去了联系，这时仍想对外提供服务（保 P）

![fa09a2e59d0c4422af1b3dd838ebe94e.png][]

client 向 Node1 写入新值 v1

![2c6b84e96cd14693999e8de134b8800c.png][]

写入 Node1 成功，但无法同步至 Node2

![9afdcf52b9794d19b7e187734ff5e926.png][]

为了保证可用性，向 client 返回了应答（但牺牲了一致性）

![c7c65747c9b34cf19ffe024f9673ddc2.png][]

**一致性级别**

CP 和 AP 之间需要做权衡，其实根据需求不同，也可以将一致性划分成几个级别，在这些级别里做一个权衡。

*  强一致性：系统写入什么，读出来的也会是什么，但实现起来往往对性能影响较大，例如之前 CP 的例子
    
     *  例如：火车站售票，有就是有，没有就是没有，不能出现不一致的情况
     *  典型算法：Paxos、Raft、ZAB
 *  弱一致性：系统写入成功后，不承诺立刻可以读到写入的值，也不承诺具体多久后数据能达到一致，还可以细分为：
    
     *  会话一致性，同一个客户端会话中可以保证一致，其它会话不能保证
     *  用户一致性，同一个用户中可以保证一致，其它用户不能保证
     *  例如：网上购物，在商品详情页看到库存量还有好多，下单的瞬间才被提示“库存量不足”，实际上商品详情页展示的库存并不是最新的数据，只是在某个流程上才会做准确的检查
 *  最终一致性：是弱一致性的特例，保证在一定时间内，能够达到一个一致的状态
    
     *  例如：转账，转账完成后，会有一个提示，您的转账会在 24 小时内到账，一般用户也能接受，但最终必须是一致的
     *  典型协议：Gossip

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