一文搞懂CAP理论

Posted 2021-05-01 amcto

            

    互联网系统中，分布式事务是无法避免的，目前多数解决方案是BASE理论，最终一致性，结合事务补偿。

1.什么是CAP理论。

CAP理论，又称为布鲁尔定理，是加州大学伯克利分销的计算机科学家埃里克.布鲁尔（Eric Brewer）在2000年的ACM PODC提出的猜想。2年后，麻省理工学院的Seth Gilbert和Nancy Lynch从理论上证明了CAP。Robert Greiner的发表的两篇博文更容易理解，第一篇已经被自己标识为过时。

CAP是一致性（Consistence）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance）三个字母的首字母。

• 一致性（Consistence）

  对于指定节点，读操作保证能返回最新的写操作结果。注意，这里不是同一时刻都能看到相同的数据。因为事务过程中，系统处于一个不一致状态，不同的节点的数据并不完全一致。比如，client无法读取到未提交的事务的数据，也不会读到事务中间写入的数据。

• 可用性（Availability）

  非故障节点在合理的时间内返回合理的响应（不是错误和超时响应）。不能是错误或者是超时，结果是合理的，并不是一定是"正确"的结果。

• 分区容错性（Partition tolerance）

  当出现网络分区后，系统能够继续“履行职责”。发生分区现象，不管什么原因，可能是丢包、连接中断、阻塞等，系统都应该能够继续“履行职责”。

  总结：网络分区后，节点之间就出现隔离。要提高分区容忍性，就要把数据多分布在各个节点中，分区容忍性就提高了。各节点复制数据，就会带来数据不一致的问题。数据分布的节点数越多，容忍性越高，复制数据带来不一致的问题发生的概率就越高，总之，是需要一个权衡的问题。

  2. CAP为什么不能同时满足？

  假如现在两个节点A、B同时满足CAP理论，C：AB节点数据同时更新。A：AB同时保证可用性。P：当出现网络分区时，必须保证对外可用。

  现在假如出现网络分区，A 肯定满足不了，AB不能互相通信，得不到最新的数据。假如必须满足C，就必须同时停止A和B，这时候A就满足不了。

  总结：分布式系统中，必然选择P，也是选择AP或CP。如果不选择P，当发生网络分区时，为了满足C，系统需要禁止写入，当写入请求时，系统会返回error，这和A冲突了。

  正常运行情况下，不存在CP和AP的选择，可以同时满足CA。CAP理论说只能选择CP或者AP，前提是系统发生了分区现象。如果没发生分区，我们没必要放弃C和A。也就是说，设计架构时，既要考虑分区发生时选择CP和AP，也要考虑分区没有发生时如何保证CA。