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极客大学架构师训练营 -cap 原理

发布于: 2020 年 07 月 15 日

cap是以下三个单词的缩写

  • Consistency 一致性,访问所有的节点得到的数据应该是一样的

  • Availability 可利用性 ,所有的节点都保持高可用性。这里的高可用还包括不能出现延迟,比如如果节点B由于等待数据同步而阻塞请求,那么节点B就不满足高可用性

  • Partition tolerance 分区容错 这里的分区是指网络意义上的分区。由于网络是不可靠的,所有节点之间很可能出现无法通讯的情况,在节点不能通信时,要保证系统可以继续正常服务



CAP原理说,一个数据分布式系统不可能同时满足C和A和P这3个条件。所以系统架构师在设计系统时,不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统,而是应该进行取舍。由于网络的不可靠性质,大多数开源的分布式系统都会实现P,也就是分区容忍性,之后在C和A中做抉择。拿一个网上的图来看看。





cap如何取舍:

(1) ca: 优先保证一致性和可用性,放弃分区容错。 这也意味着放弃系统的扩展性,系统不再是分布式的,有违设计的初衷。

(2) cp: 优先保证一致性和分区容错性,放弃可用性。在数据一致性要求比较高的场合(譬如:zookeeper,Hbase) 是比较常见的做法,一旦发生网络故障或者消息丢失,就会牺牲用户体验,等恢复之后用户才逐渐能访问。

(3) ap: 优先保证可用性和分区容错性,放弃一致性。NoSQL中的Cassandra 就是这种架构。跟CP一样,放弃一致性不是说一致性就不保证了,而是逐渐的变得一致。



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