训练营第六周作业

简述CAP原理



定义

CAP理论指的是一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。拿一个网上的图来看看。





Avaliablility:

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。（对数据更新具备高可用性）

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。

Consistency:

在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。一致性被称为原子对象，任何的读写都应该看起来是“原子“的，或串行的。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）

• 强一致性

• 弱一致性

• 最终一致性



任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。这是CAP定理。



启示

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。



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。