Week6 作业

一、请简述 CAP 原理

CAP理论

分布式系统的CAP理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳：

• 一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否所有节点访问同一份最新的数据

• 可用性（A）：在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。

• 分区容忍性（P）：在网络故障发生的情况下，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。

在一个分布式系统中，最多只能满足其中两个属性。



CAP权衡

CAP理论中根据倾向的不同：

• CA – 放弃P：将所有数据都放在一个分布式节点上。这同时放弃了系统的可扩展性。单点集群，满足一致性，可用性的系统，通常在可扩展性上不太强大（ACID）

• AP – 放弃C：这里的放弃一致性是指放弃数据强一致性，而保留数据的最终一致性。系统无法实时保持数据的一致，但承诺在一个限定的时间窗口内，数据最终能够达到一致的状态。满足可用性，分区容忍性的系统，通常可能对一致性要求低一些（BASE）

• CP – 放弃A：一旦系统遇到故障时，受影响的服务器需要等待一段时间，在恢复期间无法对外提供正常的服务。满足一致性，分区容忍的系统，通常性能不是特别高。



对于多数大型互联网应用的场景，主机众多、部署分散，而且现在的集群规模越来越大，所以节点故障、网络故障是常态，而且要保证服务可用性即保证P和A，舍弃C（退而求其次保证最终一致性）。虽然某些地方会影响客户体验，但没达到造成用户流程的严重程度。

对于涉及到钱财这样不能有一丝让步的场景，C必须保证。网络发生故障宁可停止服务，这是保证CA，舍弃P。貌似这几年国内银行业发生了不下10起事故，但影响面不大，报到也不多，广大群众知道的少。还有一种是保证CP，舍弃A。例如网络故障事只读不写。



二、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）。