CAP理论

Posted 2021-05-01 活个明白

第很多次看这个理论了，最近又看了一下，对这个理论又有了不同的认识，原因嘛，是因为看到一篇文章，作者写的太牛了，文章链接在最下面，基本上可以跳过我写的内容，直接看文章就好了

最近每天都有在认真的写日记了，把每天的思考和收获写下来，希望能至少坚持一年~~

当然，不是每一篇都适合发出来，所以见谅~~

有想交流的朋友可以微信直接私聊我~~

定义： CAP理论：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。

这个理论的抽象性真是高啊，无比犀利，佩服佩服

Consistency 一致性

一致性指“all nodes see the same data at the same time”，即更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致，所以，一致性，说的就是数据一致性。

三种一致性策略

对于关系型数据库，要求更新过的数据能被后续的访问都能看到，这是强一致性。

如果能容忍后续的部分或者全部访问不到，则是弱一致性。

如果经过一段时间后要求能访问到更新后的数据，则是最终一致性。

CAP中说，不可能同时满足的这个一致性指的是强一致性。

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。

可用性分类	可用水平（%）	年可容忍停机时间
容错可用性	99.9999	<1 min
极高可用性	99.999	<5 min
具有故障自动恢复能力的可用性	99.99	<53 min
高可用性	99.9	<8.8h
商品可用性	99	<43.8 min

Partition Tolerance分区容错性

分区容错性指“the system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system”，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。

其实，在CAP理论中。C，A，P三者并不是平等的，CAP之父在《Spanner，真时，CAP理论》一文中写到：

如果说Spanner真有什么特别之处，那就是谷歌的广域网。Google通过建立私有网络以及强大的网络工程能力来保证P，在多年运营改进的基础上，在生产环境中可以最大程度的减少分区发生，从而实现高可用性。

从Google的经验中可以得到的结论是，无法通过降低CA来提升P。要想提升系统的分区容错性，需要通过提升基础设施的稳定性来保障。

所以，对于一个分布式系统来说。P是一个基本要求，CAP三者中，只能在CA两者之间做权衡，并且要想尽办法提升P。

文章引用自： http://www.hollischuang.com/archives/666