cap理解

作者: 愤怒的老照 | 来源:发表于2020-05-09 09:11 被阅读0次

    分区容错性P其实就是每个服务都会有多个节点(一般都是主从),这样就可以保证此服务的一个节点挂了之后,此服务的其他节点依然可以响应,其实这就是分区容错性。

    但是一个服务有多个节点之后,一个服务的多个节点之间的数据为了保持一致性就要进行数据复制,在此过程中就会出现数据一致性C(强一致性)的问题。 (数据一致性包含强一致性,弱一致性,最终一致性,这里指的是强一致性)

    如果一定要保持一致性C,可以不做分区,即每个服务都是单节点,这样就不用考虑数据一致性问题了,但是每个服务只有一个节点,此节点挂了,此服务就能不可用了,分区就不能容错了,那就不是高可用分布式系统了,所以一般分布式系统都必须满足分区容错性P。

    在满足了分区容错性P后,想要满足一致性C,一个服务的多个节点之间就必须进行数据复制达到数据一致之后再返回给调用者响应,然而在多个节点数据复制的过程中,可能节点之间会出现网络等问题使得数据复制阻塞或失败导致响应超时,服务调用失败,这就失去了系统的可用性A。

    如果不强制满足强一致性,那在服务被调用的时候不用管数据复制的问题,直接返回响应,这就满足了可用性,但是由于此服务的多个节点数据可能没有完成复制,节点数据可能不一致,这就失去了系统的一致性。

    结论:一个高可用的分布式系统分区容错性P是一定要满足的,在此基础上,只能满足可用性A或者一致性C。

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