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架构设计读书笔记-高可用(一)- CAP定理

架构设计读书笔记-高可用(一)- CAP定理

作者: 高琳旭 | 来源:发表于2021-08-29 14:52 被阅读0次

    来源

    加州大学伯克利分校的计算机科学家埃里克·布鲁尔(Eric Brewer)在 2000 年的ACM PODC上提出的一个猜想,也因此被叫做布鲁尔定理。在 2002 年,麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特(Seth Gilbert)和南希·林奇(Nancy Lynch)发表了 CAP 定理的证明,让它成为分布式系统领域公认的一个定理。

    定义

    第一版:对于一个分布式计算系统,不可能同时满足(Consistency),可用性(Availability)和分区容错性(Partition Tolerance)三个设计约束。

    第二版:在一个分布式系统(跨区域网络连接,并共享数据的节点的集合)中,一致性(Consistency),可用性(Availability)和分区容错性(Partition Tolerance) 这三个约束属性最终只能同时满足二个,另外一个必须被牺牲。

    一致性(Consistency)

    第一版:所有节点在同一时间具有相同的数据

    第二版:对某个指定的客户端来说,读操作保证能够返回最新的写操作结果

    解读:明显第二版更符合实际,只要还有写的操作,分布式系统永远无法保证任意时刻数据一致性,但只要保证读取的时候,获取的是最新的数据,那么就可以认为是一致的。

    典型场景:电商库存(特别是秒杀场景)、金融系统扣款转账等

    可用性(Availability)

    第一版:保证每个请求不管成功或者失败都有响应

    第二版:非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应(非错误和超时的响应)

    解读:这里的合理并不保证一定是正确的值,比如一致性没有保证的情况下,某个节点可用且返回了自身存储的旧的值,那么系统即为可用。超时以及错误的响应不能算可用

    典型场景:代码库、Eurka、Cassandra

    分隔容忍(Partition tolerance)

    第一版:系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作

    第二版:当出现网络分区后,系统能够继续“履行职责”

    解读:分布式系统节点一般部署在多个网络环境下,通信难免出现一些网络故障,如网络丢包,网络消息延迟,网络中断等情况,会导致节点间的通信出现问题,数据同步操作无法完成,分区容错性就要求了系统即使在网络分区出现的情况下,能仍继续对客户端提供服务。

    典型场景:无法必须保证

    CAP应用

    网络交互和数据同步的情况下,就一定会有延迟和数据丢失的情况,对于这种情况我们又必须接受且保证系统不能挂掉。所以分区容错性(Partition tolerance)是必须要保证的。最终系统就在一致性和可用性之间进行取舍

    CP应用:

    优先保证一致性。以读写库为例,当读写库之间链接终端,访问读库可能出现数据不准确的情况,要保证一致性,那么访问读库就只能响应系统错误,而不能响应旧值。CP应用比较多,比如HBase,MongoDB,ZooKeeper,Etcd,Consul等都是放弃了一定可用性而选择 CP 属性。

    AP应用:

    优先保证可用性。比如一些电商的商品信息、比如系统日志信息等,当出现分区不一致时,优先进行系统响应,保证了用户的使用体验。又比如我司的Gerrit代码库,主从库代码同步会有几秒,特殊情况会同步失败。从从库拉取代码的时候,不管主从库代码是否一致,都可以拉取到当前从库的代码。

    能否同时满足CA?

    正常情况下,系统没有出现分区现象,那么CA是同时满足的。也就是分区(P)虽然没法百分百满足,但是可以99.99%的情况下,系统都是没有问题的。

    CAP关注的是具体的数据,而不是整个系统

    如一个系统中,账号密码存储需要满足CP,也就是登录校验必须以最新数据为准,但是登录后的信息数据,可以按照AP来满足,如用户的昵称、兴趣、爱好、自我介绍等信息,可以存在一定程度的不准确。

    不管CP、AP都需要在系统P恢复正常后,为数据恢复做准备,让系统到达CA状态

    也就是都需要记录分区问题期间的修改操作,对CP架构的系统,系统恢复后,写节点同步到其它节点,对AP系统而言,需要按照一定规则,如“最后修改优先”、“字数最多优先”等进行数据同步。

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