分布式CAP定理与BASE理论

朴灿烈づ我的快乐病毒、 2022-02-19 12:53 338阅读 0赞

在弄清楚这个问题之前，我们先了解一下什么是分布式的CAP定理。

根据百度百科的定义，CAP定理又称CAP原则，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），最多只能同时三个特性中的两个，三者不可兼得。

一、CAP的定义  
Consistency (一致性)：

“all nodes see the same data at the same time”,即更新操作成功并返回客户端后，所有节点在同一时间的数据完全一致，这就是分布式的一致性。一致性的问题在并发系统中不可避免，对于客户端来说，一致性指的是并发访问时更新过的数据如何获取的问题。从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致。

Availability (可用性):

可用性指“Reads and writes always succeed”，即服务一直可用，而且是正常响应时间。好的可用性主要是指系统能够很好的为用户服务，不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。

Partition Tolerance (分区容错性):

即分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。

分区容错性要求能够使应用虽然是一个分布式系统，而看上去却好像是在一个可以运转正常的整体。比如现在的分布式系统中有某一个或者几个机器宕掉了，其他剩下的机器还能够正常运转满足系统需求，对于用户而言并没有什么体验上的影响。

二、CAP定理的证明  
现在我们就来证明一下，为什么不能同时满足三个特性？

假设有两台服务器，一台放着应用A和数据库V，一台放着应用B和数据库V，他们之间的网络可以互通，也就相当于分布式系统的两个部分。

在满足一致性的时候，两台服务器 N1和N2，一开始两台服务器的数据是一样的，DB0=DB0。在满足可用性的时候，用户不管是请求N1或者N2，都会得到立即响应。在满足分区容错性的情况下，N1和N2有任何一方宕机，或者网络不通的时候，都不会影响N1和N2彼此之间的正常运作。

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当用户通过N1中的A应用请求数据更新到服务器DB0后，这时N1中的服务器DB0变为DB1，通过分布式系统的数据同步更新操作，N2服务器中的数据库V0也更新为了DB1，这时，用户通过B向数据库发起请求得到的数据就是即时更新后的数据DB1。

上面是正常运作的情况，但分布式系统中，最大的问题就是网络传输问题，现在假设一种极端情况，N1和N2之间的网络断开了，但我们仍要支持这种网络异常，也就是满足分区容错性，那么这样能不能同时满足一致性和可用性呢？

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假设N1和N2之间通信的时候网络突然出现故障，有用户向N1发送数据更新请求，那N1中的数据DB0将被更新为DB1，由于网络是断开的，N2中的数据库仍旧是DB0；

如果这个时候，有用户向N2发送数据读取请求，由于数据还没有进行同步，应用程序没办法立即给用户返回最新的数据DB1，怎么办呢？有二种选择，第一，牺牲数据一致性，响应旧的数据DB0给用户；第二，牺牲可用性，阻塞等待，直到网络连接恢复，数据更新操作完成之后，再给用户响应最新的数据DB1。

上面的过程比较简单，但也说明了要满足分区容错性的分布式系统，只能在一致性和可用性两者中，选择其中一个。也就是说分布式系统不可能同时满足三个特性。这就需要我们在搭建系统时进行取舍了，那么，怎么取舍才是更好的策略呢?

三、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：

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。

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。

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。

### BASE理论 ###

BASE是Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和Eventually consistent（最终一致性）三个短语的简写，BASE是对CAP中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大规模互联网系统分布式实践的结论，是基于CAP定理逐步演化而来的，其核心思想是即使无法做到强一致性（Strong consistency），但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性（Eventual consistency）。接下来我们着重对BASE中的三要素进行详细讲解。

基本可用

基本可用是指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性——但请注意，这绝不等价于系统不可用，以下两个就是“基本可用”的典型例子。

*  响应时间上的损失：正常情况下，一个在线搜索引擎需要0.5秒内返回给用户相应的查询结果，但由于出现异常（比如系统部分机房发生断电或断网故障），查询结果的响应时间增加到了1~2秒。
 *  功能上的损失：正常情况下，在一个电子商务网站上进行购物，消费者几乎能够顺利地完成每一笔订单，但是在一些节日大促购物高峰的时候，由于消费者的购物行为激增，为了保护购物系统的稳定性，部分消费者可能会被引导到一个降级页面。

弱状态也称为软状态，和硬状态相对，是指允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性，即允许系统在不同节点的数据副本之间进行数据听不的过程存在延时。

最终一致性

最终一致性强调的是系统中所有的数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能够达到一个一致的状态。因此，最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性

亚马逊首席技术官Werner Vogels在于2008年发表的一篇文章中对最终一致性进行了非常详细的介绍。他认为最终一致性时一种特殊的弱一致性：系统能够保证在没有其他新的更新操作的情况下，数据最终一定能够达到一致的状态，因此所有客户端对系统的数据访问都能够胡渠道最新的值。同时，在没有发生故障的前提下，数据达到一致状态的时间延迟，取决于网络延迟，系统负载和数据复制方案设计等因素。

在实际工程实践中，最终一致性存在以下五类主要变种。

因果一致性：

因果一致性是指，如果进程A在更新完某个数据项后通知了进程B，那么进程B之后对该数据项的访问都应该能够获取到进程A更新后的最新值，并且如果进程B要对该数据项进行更新操作的话，务必基于进程A更新后的最新值，即不能发生丢失更新情况。与此同时，与进程A无因果关系的进程C的数据访问则没有这样的限制。

读己之所写：

读己之所写是指，进程A更新一个数据项之后，它自己总是能够访问到更新过的最新值，而不会看到旧值。也就是说，对于单个数据获取者而言，其读取到的数据一定不会比自己上次写入的值旧。因此，读己之所写也可以看作是一种特殊的因果一致性。

会话一致性：

会话一致性将对系统数据的访问过程框定在了一个会话当中：系统能保证在同一个有效的会话中实现“读己之所写”的一致性，也就是说，执行更新操作之后，客户端能够在同一个会话中始终读取到该数据项的最新值。

单调读一致性：

单调读一致性是指如果一个进程从系统中读取出一个数据项的某个值后，那么系统对于该进程后续的任何数据访问都不应该返回更旧的值。

单调写一致性：

单调写一致性是指，一个系统需要能够保证来自同一个进程的写操作被顺序地执行。

以上就是最终一致性的五类常见的变种，在时间系统实践中，可以将其中的若干个变种互相结合起来，以构建一个具有最终一致性的分布式系统。事实上，可以将其中的若干个变种相互结合起来，以构建一个具有最终一致性特性的分布式系统。事实上，最终一致性并不是只有那些大型分布式系统才设计的特性，许多现代的关系型数据库都采用了最终一致性模型。在现代关系型数据库中，大多都会采用同步和异步方式来实现主备数据复制技术。在同步方式中，数据的复制国耻鞥通常是更新事务的一部分，因此在事务完成后，主备数据库的数据就会达到一致。而在异步方式中，备库的更新往往存在延时，这取决于事务日志在主备数据库之间传输的时间长短，如果传输时间过长或者甚至在日志传输过程中出现异常导致无法及时将事务应用到备库上，那么狠显然，从备库中读取的的数据将是旧的，因此就出现了不一致的情况。当然，无论是采用多次重试还是认为数据订正，关系型数据库还是能搞保证最终数据达到一致——这就是系统提供最终一致性保证的经典案例。

总的来说，BASE理论面向的是大型高可用可扩展的分布式系统，和传统事务的ACID特性使相反的，它完全不同于ACID的强一致性模型，而是提出通过牺牲强一致性来获得可用性，并允许数据在一段时间内是不一致的，但最终达到一致状态。但同时，在实际的分布式场景中，不同业务单元和组件对数据一致性的要求是不同的，因此在具体的分布式系统架构设计过程中，ACID特性与BASE理论往往又会结合在一起使用。

注意：不要将弱一致性，最终一致性放到CAP理论里混为一谈（混淆概念的坑真多）  
弱一致性，最终一致性 你可以认为和CAP的C一点关系也没有，因为CAP的C是更新操作完成后，任何节点看到的数据完全一致, 弱一致性。最终一致性本身和CAP的C一致性是违背的，所以你可以看到那些谎称自己系统同时具备CAP 3个特性是多么的可笑

三、总结  
现如今，对于多数大型互联网应用的场景，主机众多、部署分散，而且现在的集群规模越来越大，节点只会越来越多，所以节点故障、网络故障是常态，因此分区容错性也就成为了一个分布式系统必然要面对的问题。那么就只能在C和A之间进行取舍。但对于传统的项目就可能有所不同，拿银行的转账系统来说，涉及到金钱的对于数据一致性不能做出一丝的让步，C必须保证，出现网络故障的话，宁可停止服务，可以在A和P之间做取舍。

总而言之，没有最好的策略，好的系统应该是根据业务场景来进行架构设计的，只有适合的才是最好的。

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