CAP 原理及 Doris 临时失效的处理过程

CAP 原理

对于这样一个简单的分布式环境来说，数据在不同的服务器上有副本冗余，并且同步复制，保持数据同步。

• 选择了系统可用性，A（Availability）

某天用户先访问了服务器 A，写入了数据，但这个时候服务器 A 的网络突然出现了故障，那么会出现以下情况：

1. 用户访问的时候负载均衡找不到服务器 A，用户的下一次访问就会被转到服务器 B 上。

2. 数据的同步复制也找不到 A，用户刚刚写入的数据也无法同步到服务器 B 上的数据库。

3. 等网络故障恢复之后，数据同步会继续，最终数据恢复一致。

这种情况下，我们认为系统能提供服务就好，数据的不一致是可以忍受的。

• 选择了系统一致性，C（Consistency）

如果我们系统的数据非常重要，数据不一致会带来严重的后果，如果服务器 A 的网络故障，那么服务器 B 上的所有相关功能都必须关停 ，必须等到服务器 A 的网络恢复并且数据同步完成才能恢复功能可用，那么会出现的情况是：

1：用户访问会中断，返回错误，等到系统恢复才能继续访问。

• 那么分区容错性，P（Partition tolerance）又是什么呢

在分布式的环境下，节点之间的网络无法通讯，产生了网络分区，但是整个系统还是可用的，这就是分区容错性。

综上我们可以得出：

1. 如果选择可用性(A) + 分区容错性(P), 就要放弃一致性(C)。

2. 如果选择一致性(C) + 分区容错性(P), 就得放弃可用性(A)。

3. 如果选择一致性(C) + 可用性(A), 就得放弃分区容错性(P)。

如果选择 CA，放弃 P 这就不是分布式系统了，变成了单机应用，也就没有意义了

所以，在一个分布式系统中， 在出现节点之间无法通信， 你只能选择可用性或者一致性，没法同时选择他们。

Doris 临时失效的处理过程

1. 判断系统进入临时失效状态

2. 临时失效中的读写过程

3. 失效恢复过程