CAP 原理

简述

在分布式系统中，最大的难题是如何保证各个节点状态同步。CAP是为解决这个问题，提出来的基本原理。





Consistency（一致性）

一致性是说：当写入数据后，不管读取哪个节点，读取的数据一定是刚写入的数据。如下图。

数据写入G1后，如果保证 G2 的一致性，那么 G1 必须在同步数据时，锁定 G2 的读操作和写操作。只有数据同步后，才能重新开放读写。锁定期间，G2 不能读写。



Availability（可用性）

客户端访问系统，系统必须返回正确的响应结果，而不是返回一个错误或者失去响应。不过，这个响应不需要保证数据是最近写入的。



Partition tolerance（分区容错性）

分区容错指服务器节点之间的网络通信可能失败，但不影响客户端正常使用系统。

例如两系统节点G1和G2，G1向G2发送数据，可能由于网络原因导致G2没收到。这种由于网络原因导致的问题，我们是无法避免的。

我们无法保证网络任意时刻一定可用，因此CAP中的P是一定存在的。



为什么C和A是互斥的？

上面有说到，保证G1向G2同步数据时，G2会被锁定，出现了G2不可用的情况。反过来，如果要所有节点都可用，那么保证不了一致性。



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）。



https://www.processon.com/view/link/5f9e267907912948e6e4f9d9