CAP定义

CAP理论作为分布式系统的基础理论,它描述的是一个分布式系统有在以下三个特性[1]：
一致性（Consistency）
可用性（Availability）
分区容错性（Partition tolerance）

• （Particion tolerance）三者最多同时只能实现两点，无法三者兼顾
  
  这三个特性最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾，即出现 CA、CP、AP 三种情况。

• 一致性（C）
  即更新操作成功后，所有节点在同一时间的数据完全一致，在并发读写时会出现这个问题。

• 可用性（A）
  用户访问数据时，系统能在正常响应时间内返回结果。

• 分区容错性（P）
  分布式系统在遇到某个节点或网络分区故障时，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。
  也就是说部分故障不影响整体使用。

取舍策略

CAP三个特性只能满足其中两个，那么取舍的策略就共有三种：

1. CA without P：如果不要求P（不允许分区），则C（强一致性）和A（可用性）是可以保证的。但放弃P的同时也就意味着放弃了系统的扩展性，也就是分布式节点受限，没办法部署子节点，这是违背分布式系统设计的初衷的。传统的关系型数据库RDBMS：Oracle、MySQL就是CA。

2. CP without A：如果不要求A（可用），相当于每个请求都需要在服务器之间保持强一致，而P（分区）会导致同步时间无限延长(也就是等待数据同步完才能正常访问服务)，一旦发生网络故障或者消息丢失等情况，就要牺牲用户的体验，等待所有数据全部一致了之后再让用户访问系统。设计成CP的系统其实不少，最典型的就是分布式数据库，如Redis、HBase等。对于这些分布式数据库来说，数据的一致性是最基本的要求，因为如果连这个标准都达不到，那么直接采用关系型数据库就好，没必要再浪费资源来部署分布式数据库。

3. AP wihtout C：要高可用并允许分区，则需放弃一致性。一旦分区发生，节点之间可能会失去联系，为了高可用，每个节点只能用本地数据提供服务，而这样会导致全局数据的不一致性。典型的应用就如某米的抢购手机场景，可能前几秒你浏览商品的时候页面提示是有库存的，当你选择完商品准备下单的时候，系统提示你下单失败，商品已售完。这其实就是先在 A（可用性）方面保证系统可以正常的服务，然后在数据的一致性方面做了些牺牲，虽然多少会影响一些用户体验，但也不至于造成用户购物流程的严重阻塞。

推导

• 如果要求对数据进行分区，就说明节点之间必须进行通信，涉及到通信，就无法保证在有限时间内完成指定任务
• 如果要求两个操作之间要完整的进行，因为涉及到通信，所以肯定存在某一个时刻之完成一部分的业务操作，在通信完成的这段时间内，数据不一致。
• 如果要求数据一致性，那么就必须在通信完成这段时间内保护数据，使得任何访问这些数据的操作不可用

结论

• 在大型网站中，数据是快速增加的，因此分区容错性必不可少。当数据变得庞大之后，网络和服务器会频繁出现故障，要想保证应用可用，必须把正分布式处理系统的高可用性。
• 在大型网站中，通常会选择强化分布式存储系统的可用性和伸缩性，在一定程度上放弃一致性。

数据一致性

• 强一致性（加锁）

  • 一旦有写操作写入任何一个服务器，立即在其他服务器之间同步复制新的数据，这样任何服务器上任何读操作总是能看到最近写入的新数据。

• 弱一致性

  • 和强一致性相对，系统并不保证连续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。系统在数据写入成功之后，不承诺立即可以读到最新写入的值，也不会具体的承诺多久之后可以读到。但会尽可能保证在某个时间级别（比如秒级别）之后，可以让数据达到一致性状态[2]。

• 最终一致性

  • 属于弱一致性
  • 应用于分布式系统中
  • 当写入请求达到半数以上的时候，就认为是写入成功

引用

[1].https://leetcode-cn.com/circle/article/mMsOBF/
[2].https://www.jianshu.com/p/056c55935194

最后

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