分布式系统 - CAP定理

CAP定理简介

在理论计算机科学中,CAP定理(CAP theorem),又被称作布鲁尔定理(Brewer’s theorem),指的是在一个分布式系统中,Consistency(一致性)、 Availability(可用性)、Partition tolerance(分区容错性)这三个基本需求,最多只能同时满足其中的2个

  • 一致性(Consistency):数据在多个副本之间能够保持一致的特性
  • 可用性(Availability):系统提供的服务必须一直处于可用的状态,每次请求都能获取到非错的响应(不保证获取的数据为最新数据)
  • 分区容错性(Partition tolerance):分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候,仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务,除非整个网络环境都发生了故障

CAP权衡

既然根据CAP定理,我们无法同时满足一致性,可用性和分区容错性,那要舍弃哪个呢?

  • CA without P
    如果不要求P(不允许分区),则C(强一致性)和A(可用性)是可以保证的。但其实分区不是你想不想的问题,而是始终会存在,因此CA的系统更多的是允许分区后各子系统依然保持CA。
  • CP without A
    如果不要求A(可用性),相当于每个请求都需要在Server之间强一致,而P(分区)会导致同步时间无限延长,如此CP也是可以保证的。很多传统的数据库分布式事务都属于这种模式。
  • AP wihtout C
    要高可用并允许分区,则需放弃一致性。一旦分区发生,节点之间可能会失去联系,为了高可用,每个节点只能用本地数据提供服务,而这样会导致全局数据的不一致性。实际上,目前大部分NoSQL都属于这一类。

参考文档

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