架构师训练营第六周作业

作业一：

下面两题，至少选做一题

• 请简述 CAP 原理。

• 针对 Doris 案例，请用 UML 时序图描述 Doris 临时失效的处理过程（包括判断系统进入临时失效状态，临时失效中的读写过程，失效恢复过程）。

CAP原理：



C（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,也就是说,数据是一致的

A （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者失去响应,不过这个响应不需要保证数据是最近写入的,也就是说系统需要一直都是可以正常使用的,不会引起调用者的异常,但是并不保证响应的数据是最新的。

• P （Partition tolerance）

分区容错性即使因为网络原因,部分服务器节点之间消息丢失或者延迟了,系统依然应该是可以操作的.



CAP原理指的是一个分布式系统不可能同时满足C、A和P3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。



CAP证明：

假设现在有两个节点G1和G2，节点G1和G2都存着数据v0。现在有用户端client访问G1，提交更新，将v0改成v1。



1. 若保证C和P, 则G1需要将更新操作v0->v1同步给G2, 但因为系统可以保证分区容忍性P, 网络是不可靠的，则这时如果为了需要满足A的话，则G2需要阻塞请求直到G1同步完成，不满足可用性。所以，在保证C和P的情况下，是无法同时保证A的。

2. 若保证A和P，则为了保证A, 用户请求在访问两个节点时都需要在有限时间内返回。而如果为了保证C的话，同样G2需要阻塞请求直到G1同步完成，与可用性冲突。所以，在保证A和P的情况下，是无法同时保证C的。

3. 如果要保证C和A，只有在网络情况良好且可靠的情况下才能实现。这样G1才能立即将更新消息发送给G2。但是我们都知道网络是不可靠的，是会存在丢包的情况的。所以要满足即时可靠更新，只有将G1和G2放到一个区内才可以，也就丧失了P这个保证。其实这时候整个系统也不能算是一个分布式系统了。