极客大学架构师训练营 系统架构 CAP 原理 分布式系统脑裂 第六次作业

发布于: 20 小时前

请简述 CAP 原理。

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),它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点(<font color='red'>切记:分布式系统最终是达到所有状态的,也就是最终一致性。随着时间的延长,和其它条件的证实,可以去掉错误的状态。</font>):

  • 一致性(Consistency) (等同于所有节点访问同一份最新的数据副本)

  • 可用性(Availability)(每次请求都能获取到非错的响应——但是不保证获取的数据为最新数据)

  • 分区容错性(Partition tolerance)(以实际效果而言,分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性,就意味着发生了分区的情况,必须就当前操作在C和A之间做出选择[3]。)

根据定理,分布式系统只能满足三项中的两项而不可能满足全部三项。理解CAP理论的最简单方式是想象两个节点分处分区两侧。允许至少一个节点更新状态会导致数据不一致,即丧失了C性质。如果为了保证数据一致性,将分区一侧的节点设置为不可用,那么又丧失了A性质。除非两个节点可以互相通信,才能既保证C又保证A,这又会导致丧失P性质。

维恩图或三角形通常用于形象化CAP定理。系统分为使用相交圆描绘的三个类别。

CAP定理将系统分为三类:

  • CP(一致性和分区容忍度)—乍一看,CP类别令人困惑,即,一个一致且分区容忍但从不可用的系统。CP是指仅在网络分区的情况下牺牲可用性的系统类别。

  • CA(一致和可用)—在没有任何网络分区的情况下,CA系统是一致且可用的系统。通常,单个节点的数据库服务器被归类为CA系统。单节点DB服务器不需要处理分区容限,因此被视为CA系统。该理论唯一的漏洞是单节点DB系统不是共享数据系统的网络,因此不属于CAP的范畴。[^ 11]

  • AP(可用和分区容忍)—这些系统可用且分区容忍但不能保证一致性。

这三个部分相交的部分是白色的,因为在网络共享数据系统中不可能具有所有三个属性。Ven n图或三角形是CAP 的不正确可视化。任何CAP定理的可视化,例如三角形或维恩图,都具有误导性。考虑CAP的正确方法是,在网络分区的情况下(极少数情况),需要在可用性和一致性之间进行选择。

在任何联网的共享数据系统中,分区容限都是必须的。网络分区和丢弃的消息已成事实,必须进行适当的处​​理。因此,系统设计人员必须在一致性和可用性之间进行选择。简单地说,网络分区迫使设计人员选择完美的一致性或完美的可用性。选择一致性意味着无法回答客户的查询,因为系统不能保证返回最近的写入。这牺牲了可用性。

网络分区会强制非故障节点拒绝客户端的请求,因为这些节点无法保证数据的一致性。在频谱的另一端,可用意味着能够响应客户的请求,但是系统不能保证一致性,即写入的最新值。在给定情况下,可用的系统会提供最佳的答案。

在正常操作(缺少网络分区)期间,CAP定理不会对可用性或一致性施加任何约束。

CAP定理负责引发关于分布式共享数据系统中各种折衷的讨论。它在增进我们对共享数据系统的理解方面发挥了关键作用。但是,CAP定理因过于简单和经常误导而受到批评。在CAP定理发布后的十多年中,Brewer承认CAP定理过分简化了在发生网络分区时可用的选择。

根据Brewer的说法,CAP定理仅禁止“设计空间的一小部分:在存在分区的情况下实现完美的可用性和一致性,这是很少见的。”系统设计人员具有处理网络分区和从网络分区中恢复的多种选择。每个系统的目标都必须是“最大化对特定应用有意义的一致性和可用性的组合。”

历史

这个定理起源于加州大学柏克莱分校(University of California, Berkeley)的计算机科学家埃里克·布鲁尔在2000年的分布式计算原理研讨会(PODC)上提出的一个猜想。[5] 在2002年,麻省理工学院(MIT)的赛斯·吉尔伯特和南希·林奇发表了布鲁尔猜想的证明,使之成为一个定理。[1]

吉尔伯特和林奇证明的CAP定理比布鲁尔设想的某种程度上更加狭义。定理讨论了在两个互相矛盾的请求到达彼此连接不通的两个不同的分布式节点的时候的处理方案。

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)。

关键技术点 - 临时失效的 fail over

  1. 物理节点2临时失效,并在可接受时间内恢复。

  2. 物理节点X:备用节点,临时存放失效的物理节点2的数据,物理节点2恢复后迁移回物理节点2

  3. 物理节点2临时失效及恢复期间物理节点1承担所有read操作。

时序图

参考

https://dzone.com/articles/understanding-the-cap-theorem

https://zh.wikipedia.org/zh-hans/CAP%E5%AE%9A%E7%90%86

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John(易筋)

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问渠那得清如许?为有源头活水来 2018.07.17 加入

前阿里巴巴资深无线开发,目前汇丰银行专家。架构师,全栈工程师。擅长算法、数据结构、设计模式、iOS、Java、 Spring Boot、Spring Cloud、Docker

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