分布式系统的CAP原则

╰半橙微兮° 2022-12-13 12:48 206阅读 0赞

分布式系统（distributed system）正变得越来越重要，大型网站几乎都是分布式的。

分布式系统的最大难点，就是各个节点的状态如何同步。CAP 定理是这方面的基本定理，也是理解分布式系统的起点。

CAP原则又称CAP定理，它是在1998年，由加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出，分布式系统有三个指标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），三者不可得兼。

*  一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）
 *  可用性（A）：在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性）
 *  分区容错性（P）：大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区（partition）。分区容错的意思是，区间通信可能失败。比如，一台服务器放在中国，另一台服务器放在美国，这就是两个区，它们之间可能无法通信。一般来说，分区容错无法避免，因此可以认为 CAP 的 P 总是成立.

## Consistency如何保证? ##

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在任一时刻，对G1节点进行了修改后，如将v0变为v1, 为了让 G2 也能变为 v1，就要在 G1 写操作的时候，让 G1 向 G2 发送一条消息，要求 G2 也改成 v1.  这样client端无论是从G1读取，还是从G2读取，都能读到一致的结果v1.

**一致性和可用性，为什么不可能同时成立？**

因为可能通信失败（即出现分区容错）。  
      如果保证 G2节点数据的一致性，那么 G1节点必须在写操作时，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，这样就失去了可用性(A)。如果保证 G2节点的可用性，那么势必不能锁定 G2，所以一致性(C)不成立。

**综上所述，G2 无法同时做到一致性和可用性。系统设计时只能选择一个目标。如果追求一致性，那么无法保证所有节点的可用性；如果追求所有节点的可用性，那就没法做到一致性. **

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所以分布式集群中，不同的组件，对CAP的保证效果是不一样的.

试分析一下, Eureka和Zookeeper分别保证了CAP的哪两个特性? 一个WEB服务器集群对网页数据的保存，设计时应该考虑CAP的哪两个特性?为什么?

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