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分布式系统 CAP 定理 P 代表什么含义

作者之前在看 CAP 定理时抱有很大的疑惑,CAP 定理的定义是指在分布式系统中三者只能满足其二,也就是存在分布式 CA 系统的。作者在网络上查阅了很多关于 CAP 文章,虽然这些文章对于 P 的解释五花八门,但总结下来这些观点大多都是指 P 是不可缺少的,也就是说在分布式系统只能是 AP 或者 CP,这种理论与我之前所认识的理论(存在分布式 CA 系统)是冲突的,所以才有了疑惑。

这个定理起源于加州大学柏克莱分校(University of California, Berkeley)的计算机科学家埃里克·布鲁尔在 2000 年的分布式计算原理研讨会(PODC)上提出的一个猜想。 在 2002 年,麻省理工学院(MIT)的赛斯·吉尔伯特和南希·林奇发表了布鲁尔猜想的证明,使之成为一个定理。

什么是 CAP 定理(CAP theorem)

在理论计算机科学中,CAP 定理(CAP theorem),又被称作布鲁尔定理(Brewer's theorem),它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点:

  • 一致性(Consistency) (等同于所有节点访问同一份最新的数据副本)
  • 可用性(Availability)(每次请求都能获取到非错的响应——但是不保证获取的数据为最新数据)
  • 分区容错性(Partition tolerance)(以实际效果而言,分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性,就意味着发生了分区的情况,必须就当前操作在 C 和 A 之间做出选择。)

分区容错性(Partition tolerance)

理解 CAP 理论的最简单方式是想象两个节点分处分区两侧。允许至少一个节点更新状态会导致数据不一致,即丧失了 C 性质。如果为了保证数据一致性,将分区一侧的节点设置为不可用,那么又丧失了 A 性质。除非两个节点可以互相通信,才能既保证 C 又保证 A,这又会导致丧失 P 性质。

  • P 指的是分区容错性,分区现象产生后需要容错,容错是指在 A 与 C 之间选择。如果分布式系统没有分区现象(没有出现不一致不可用情况) 本身就没有分区 ,既然没有分区则就更没有分区容错性 P。
  • 无论我设计的系统是 AP 还是 CP 系统如果没有出现不一致不可用。 则该系统就处于 CA 状态
  • P 的体现前提是得有分区情况存在

文章来源:维基百科 CAP 定理

几个常用的 CAP 框架对比

框架所属
EurekaAP
ZookeeperCP
ConsulCP

Eureka

Eureka 保证了可用性,实现最终一致性。

Eureka 所有节点都是平等的所有数据都是相同的,且 Eureka 可以相互交叉注册。
Eureka client 使用内置轮询负载均衡器去注册,有一个检测间隔时间,如果在一定时间内没有收到心跳,才会移除该节点注册信息;如果客户端发现当前 Eureka 不可用,会切换到其他的节点,如果所有的 Eureka 都跪了,Eureka client 会使用最后一次数据作为本地缓存;所以以上的每种设计都是他不具备一致性的特性。

注意:因为 EurekaAP 的特性和请求间隔同步机制,在服务更新时候一般会手动通过 Eureka 的 api 把当前服务状态设置为offline,并等待 2 个同步间隔后重新启动,这样就能保证服务更新节点对整体系统的影响

Zookeeper

强一致性

Zookeeper 在选举 leader 时会停止服务,只有成功选举 leader 成功后才能提供服务,选举时间较长;内部使用 paxos 选举投票机制,只有获取半数以上的投票才能成为 leader,否则重新投票,所以部署的时候最好集群节点不小于 3 的奇数个(但是谁能保证跪掉后节点也是基数个呢);Zookeeper 健康检查一般是使用 tcp 长链接,在内部网络抖动时或者对应节点阻塞时候都会变成不可用,这里还是比较危险的;

Consul

和 Zookeeper 一样数据 CP

Consul 注册时候只有过半的节点都写入成功才认为注册成功;leader 挂掉时,重新选举期间整个 Consul 不可用,保证了强一致性但牺牲了可用性
有很多 blog 说 Consul 属于 ap,官方已经确认他为 CP 机制 原文地址:https://www.consul.io/docs/intro/vs/serf

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