Date:  2020/7/15    V1.0

Author： Jessie

CAP原理



Consistency：一致性。 每次读取的数据都应该是最近写入的数据或者返回一个错误，而不是过期数据。即：数据是一致的。

Availability：可用性。每次请求都应该得到一个响应，而不是返回一个错误或失去响应，不过这个响应不需要保证数据是最近吸入的。也就是系统需要一直都是正常使用，不会引起调用者的异常，但并不保证响应的数据是最新的。

Partition tolerance：分区耐受性。因为网络原因，部分服务器节点之间的消息丢失或者延迟了，系统依然应该可以操作的。

当网络分区失效发生时，要么取消操作，数据是一致的，但系统不可用；要么继续写入数据，但数据一致性就得不到保证。

对于分布式系统而言，网络失效一定会发生，那么分区耐受性必须保证，那么就需要在可用性和一致性上二选一。也即是CAP原理下，三个原则是无法同时满足的。

传统关系数据库CP，牺牲A，现在互联网应用大都为AP，牺牲部分C，利用其它补偿做到数据最终一致。

一致性保障：

1） 简单冲突处理策略

根据时间戳，最后写入覆盖。



2） 客户端冲突解决



3） 投票解决冲突（Cassandra）



Doris案例

案例背景

Doris（https://github.com/itisaid/Doris）是一个海量分布式KV存储系统。支持中等规模高可用可伸缩的KB存储集群。高可用的架构设计需要保证：高可用性服务、高可靠性数据。

设计架构



系统调用时序模式



分布式存储时统的故障系统

l  瞬时故障

l  临时故障

l  永久故障

临时失效时序图

l  判断临时失效及失效期处理时序图



l  判断临时失效恢复及恢复期处理时序图

参考文献

【1】海量分布式存储系统Doris的高可用架构设计分析，李智慧