第 6 周作业

1.请简述 CAP 原理。

C：Consistency，表示一致性的意思，在分布式系统架构中，指的是多个分区节点的数据强一致性，比如一个更新操作后，每个分区节点的数据都要保持一致；

A：Availability，表示可用性的意思，指的是分布式系统架构中，各个节点保持高可用；

P：Partiton tolerance，表示分区容忍性，即当分布式系统中，由于网络不可靠性，可能导致分区间无法通信时，保证系统可正常服务；

CAP 原理，一个数据分布式系统不可能同时满足 C 和 A 和 P 这 3 个条件。所以在设计系统时，很难做到能满足三者的完美分布式系统，肯定要对他们进行取舍。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，然后在 C 和 A 中做抉择；

下面分别讨论各个特性的组合情况：

1. 保证 C 和 P 的情况

为了保证数据一致性，A 需要将数据复制给 B，即 A 和 B 需要进行通信。但是由于网络是不可靠的，系统有保证了分区容忍性，也就是说这个系统是可以容忍网络的不可靠的。这时候 B 就不一定能及时的收到 A 的数据复制消息，当有请求向 B 访问数据时，为了保证数据的一致性，B 只能阻塞等待数据真正同步完成后再返回，这时候就没办法保证高可用性了。

所以，在保证 C 和 P 的情况下，是无法同时保证 A 的。

2. 保证 A 和 P 的情况

为了保证高可用性，A 和 B 都有在有限时间内返回。同样由于网络的不可靠，在有限时间内，B 有可能还没收到 A 发来的数据更新消息，这时候返回给客户端的可能是旧的数据，和访问 A 的数据是不一致的，也就是违法了 C。

也就是说，在保证 A 和 P 的情况下，是无法同时保证 C 的。

3.保证 A 和 C 的情况

如果要保证高可用和一致性，只有在网络情况良好且可靠的情况下才能实现。这样 A 才能立即将更新消息发送给 B。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 A 和 B 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。

总结：虽然在系统设计的时候，不能保证三者都能完全满足，但是可以在保证其中两个方面的情况下，对第三点进行一部分牺牲；比如在保证 CP 的情况下，虽然没办法保证高可用性，但这不意味着可用性为 0，我们可以通过合理的设计尽量的提高可用性，让可用性尽可能的接近 100%。同理，在 AP 的情况下，也可以尽量的保证数据的一致性，或者实现弱一致性，即最终一致性。