CAP Theorem

  • CAP 指的就是 "consistency 一致性","availability 可用性" "partition-tolerance 分区容错性".

  • consistency: 一致性是指写操作后的读操作可以读取到最新的数据状态,当数据分布在多个节点上,从任意结点读取到的数据都是最新的状态。
    特点:1.由于数据同步过程,写操作的响应存在一定的延迟
    2.为了保证数据一致性会对资源进行暂时锁定,待数据同步完成释放锁资源
    3.如果请求数据同步失败的结点则会返回错误信息,一定不会返回旧数据。

  • availability: 可用性是指任何事务操作都可以得到响应结果,且不会出现响应超时或响应错误。
    特点:1.所有请求都有响应,且不会出现响应超时或响应错误。

  • partition-tolerance:网络中断等问题发生后系统能正常工作,提供服务,保证一致性和可用性,不同分区之间数据同步时不影响分区数据的读写操作。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。所以在CAP原则里面,分区容错性是必须要有的
    特点:1.分区容忍性分是布式系统具备的基本能力。

  • 一致性、可用性和分区容错性不可能同时全部满足。最多只能满足其中两个。一致性和可用性是相互矛盾的,一般只能满足其中之一。

CAP组合方式

  • AP:牺牲了数据一致性,追求可用性和分区容错性。可能导致全局数据不一致。客户端发出请求之后,为了保证可用性,得到的响应可能是旧的数据,因为数据的同步需要时间,但在某些情况下旧数据也是可以接受的,通常实现AP都会保证最终一致性。比如订单退款操作,用户申请退款以后,得到信息”今日退款成功,明日账户到账“,只要用户接受在一定时间内到账即可。AP的应用也比较广泛,主要好处是可以保证数据传递的时效性,提高用户体验。AP是最常见的模型。

  • CP : 放弃可用性,追求一致性和分区容错性。属于强一致性。等待数据同步完才能正常访问服务,保证用户得到的数据一定是最新的,否则不返回数据。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。举个例子,银行跨行转账时,一次转账需要等待双方银行都完成整个事务的时候才算完成,这种应用场景常见于金融系统。应用有Redis、zookeeper等。

  • CA:放弃了分区容错性,保证了一致性和可用性。这就不属于一个严格的分布式系统了,任何一个分区服务器出故障,都可能导致整个系统的崩溃。关系型数据库满足CA,比如Oracle、MySQL。

  • 以上所写的”牺牲、放弃“等并不是表示完全怕抛弃某一个特性,而是表示降低对该特性的要求,提高另外对两个特性的要求

CAP理论在数据库领域的应用

附录

提供一篇HP的关于分布式的论文以供参考

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