分布式CAP理论浅析

Posted 2021-05-01 胡强Cian

CAP猜想最初由Eric Brewer提出，后由麻省理工学院Nancy Lynch等人证明，上升成分布式计算领域的一个公认定理。

CAP理论是指在一个分布式系统（指互相连接并共享数据的节点集合）中，当涉及读写操作时，只能保证一致性(Consistence)、可用性(Availability)、分区容错性(Partition Tolerance)三者中的两个，另外一个必须被牺牲。需要强调一下，这里的有两个关键点，明确了CAP理论的讨论范围。一是探讨对象是一个互连且共享数据的分布式系统，二是CAP理论关注的粒度是数据。

一致性(Consistency):严格意义上的定义是指对于某个指定的客户端来说，读操作能保证读到最新写入的结果。通俗点说就是在任意时刻，集群中所有节点的状态都是一致的。但是这样通俗的描述是不准确的，因为在一个分布式事务执行过程中，系统处于不一致的状态，不同节点上的数据可能会不一致。对于客户端来说，事务执行过程中是读取不到未提交的数据的，只有等事务提交后，才会读到最后提交后的数据。

可用性(Availability):非故障节点应该在合理的时间内作出合理的响应（不是错误或超时的响应）。这个不用多说，可用性是保证系统能够正常提供服务的首要目标。这里值得注意的是，合理的时间解释了请求不能超时和出错，合理的响应解释了结果的合理性，而非正确性。

分区容错性(Partition Tolerance):当出现网络分区现象后，系统能够继续“履行职责”。在一个分布式系统中，由于网络或者机器故障，导致节点之间不能相互连通，整个网络就形成分区，数据散落在不同分区中。如果数据只在一个节点中保存，那么一旦出现分区，其他分区中的节点就访问不到这份数据了，这是无法容忍的。为了提高分区容错性，可以将数据复制到多个接点上，这样，当出现分区后，这份数据就有可能分散到不同分区中，从而提高了容错性。

我们知道，网络是非常不可靠的，系统必然会出现网络分区的情况，所以分布式系统必然要提供对P的支持。如果选择CA放弃P，那么当发生网络分区现象时，为了保证C，系统就需要禁止写入，当写入请求过来时，系统则会返回不允许写入的error，那么就和可用性(不能超时或出错)冲突了。因此，分布式系统理论上不能设计出同时满足CAP的架构，只能在CP或者AP中选择。

为了保证一致性C，写入节点A上的数据需要同步到节点B上，但当发生网络分区现象时，节点A与节点B的复制通道中断，节点A上的数据无法成功复制到节点B。当客户端访问节点B时，系统需要返回error，这与A冲突了。这就是CP架构。

如果数据成功写入节点A，但此时出现网络分区现象，节点A与节点B的复制通道中断，此时节点A与节点B中的数据是不一致的。为了保证可用性A，当客户端请求节点B的数据时，节点B返回的其实是还未来得及更新的旧数据，这就违背了C（客户端能保证读取到最新写入的结果）。这就是AP架构。

实际上，CAP理论没有考虑到网络延迟的情况，默认当一个事务提交时，数据能够瞬间复制到所有节点，但实际情况下是无法保证任何时刻的绝对一致性的。将数据从节点A复制节点B，总是要消耗一定的时间的，纵使是毫秒级的时间消耗，但对于金钱或者秒杀相关商品库存业务，也是致命的。

另外，当系统正常运行时，没有发生网络分区现象的情况下，其实是可以同时满足CA的，这时就要求架构设计的时候，需要充分考虑当网络没有出现分区时如何保证CA，以及当网络发生分区时，如何取舍A和C。

再者，当网络分区发生时，可以执行日志记录等操作，待分区故障解决后，使系统重新达到CA状态。

以上就是关于CAP理论的全部内容，欢迎批评指正！@_@