CAP原则

你的名字 2022-06-02 06:56 270阅读 0赞

# CAP原则 #

## CAP原则 ##

1985年Lynch证明了异步通信中不存在任何一致性的分布式算法（FLP Impossibility）的同时，人们就开始寻找分布式系统设计的各种因素。一致性算法既然不存在，但若能找到一些设计因素，并进行适当的取舍以最大限度满足实现系统需求成为当时的重要议题。比如，在CAP之前研究者就已经发现低延迟和顺序一致性不可能同时被满足。

2000年，Eric Brewer教授在PODC的研讨会上提出了一个猜想：一致性、可用性和分区容错性三者无法在分布式系统中被同时满足，并且最多只能满足其中两个！

这个猜想最终被“证明”并称为CAP原则。

### 细节 ###

分布式系统的CAP理论：理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳：

1.  一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）
2.  可用性（A）：在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性）
3.  分区容忍性（P）：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。

高可用、数据一致是很多系统设计的目标，但是分区又是不可避免的事情：

*  CA without P：如果不要求P（不允许分区），则C（强一致性）和A（可用性）是可以保证的。但其实分区不是你想不想的问题，而是始终会存在，因此CA的系统更多的是允许分区后各子系统依然保持CA。
 *  CP without A：如果不要求A（可用），相当于每个请求都需要在Server之间强一致，而P（分区）会导致同步时间无限延长，如此CP也是可以保证的。很多传统的数据库分布式事务都属于这种模式。
 *  AP wihtout C：要高可用并允许分区，则需放弃一致性。一旦分区发生，节点之间可能会失去联系，为了高可用，每个节点只能用本地数据提供服务，而这样会导致全局数据的不一致性。现在众多的NoSQL都属于此类。

CAP的出现仿佛是一盏明灯，它揭露了分布式系统的本质，并给出了设计的准则，而这正是1985年以来人们正在寻找的东西！所以CAP在当时的影响力是非常大的！

## ACID模型 ##

关系型数据库的ACID模型拥有 高一致性 + 可用性，所以很难进行分区：

*  Atomicity原子性：一个事务中所有操作都必须全部完成，要么全部不完成。
 *  Consistency一致性. 在事务开始或结束时，数据库应该在一致状态。
 *  Isolation隔离层. 事务将假定只有它自己在操作数据库，彼此不知晓。
 *  Durability. 一旦事务完成，就不能返回。

## BASE理论 ##

BASE是Basically Available（基本可用）、Soft state（软状态）和Eventually consistent（最终一致性）三个短语的简写。

BASE的核心思想是即使无法做到强一致性（Strong consistency），但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性（Eventual consistency），即牺牲高一致性，获得可用性或可靠性。

### 基本可用 ###

基本可用是指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性，但也绝不等价于系统不可用。

举两个就是“基本可用”的典型例子。

1.  响应时间上的损失：正常情况下，一个在线搜索引擎需要0.5秒内返回给用户相应的查询结果，但由于出现异常（比如系统部分机房发生断电或断网故障），查询结果的响应时间增加到了1~2秒。
2.  功能上的损失：正常情况下，在一个电子商务网站上进行购物，消费者几乎能够顺利地完成每一笔订单，但是在一些节日大促购物高峰的时候，由于消费者的购物行为激增，为了保护购物系统的稳定性，部分消费者可能会被引导到一个降级页面。

### 软状态 ###

弱状态也称为软状态，和硬状态相对，是指允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性，即允许系统在不同节点的数据副本之间进行数据传输的过程存在延时。

### 最终一致性 ###

最终一致性强调的是系统中所有的数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能够达到一个一致的状态。

因此，最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性

亚马逊首席技术官Werner Vogels在于2008年发表的一篇文章中对最终一致性进行了非常详细的介绍。他认为最终一致性是一种特殊的弱一致性：系统能够保证在没有其他新的更新操作的情况下，数据最终一定能够达到一致的状态，因此所有客户端对系统的数据访问都能够胡渠道最新的值。同时，在没有发生故障的前提下，数据达到一致状态的时间延迟，取决于网络延迟，系统负载和数据复制方案设计等因素。

在实际工程实践中，最终一致性存在以下五类主要变种。

*  因果一致性（casual consistency）。如果进程A通知进程B它已更新了一个数据项，那么进程B的后续访问将返回更新后的值，且一次写入将保证取代前一次写入。与进程A无因果关系的进程C的访问遵守一般的最终一致性规则。
 *  读己之所写（read-your-writes）”一致性：当进程A自己更新一个数据项之后，它总是访问到更新过的值，绝不会看到旧值。这是因果一致性模型的一个特例。
 *  会话（Session）一致性：这是上一个模型的实用版本，它把访问存储系统的进程放到会话的上下文中。只要会话还存在，系统就保证“读己之所写”一致性。如果由于某些失败情形令会话终止，就要建立新的会话，而且系统的保证不会延续到新的会话。
 *  单调（Monotonic）读一致性：如果进程已经看到过数据对象的某个值，那么任何后续访问都不会返回在那个值之前的值。
 *  单调写一致性：系统保证来自同一个进程的写操作顺序执行。要是系统不能保证这种程度的一致性，就非常难以编程了。

以上就是最终一致性的五类常见的变种，在时间系统实践中，可以将其中的若干个变种互相结合起来，以构建一个具有最终一致性的分布式系统。

事实上，可以将其中的若干个变种相互结合起来，以构建一个具有最终一致性特性的分布式系统。

最终一致性并不是只有那些大型分布式系统才设计的特性，许多现代的关系型数据库都采用了最终一致性模型。

在现代关系型数据库中，大多都会采用同步和异步方式来实现主备数据复制技术。在同步方式中，数据的复制备份通常是更新事务的一部分，因此在事务完成后，主备数据库的数据就会达到一致。而在异步方式中，备库的更新往往存在延时。这取决于事务日志在主备数据库之间传输的时间长短，如果传输时间过长或者甚至在日志传输过程中出现异常导致无法及时将事务应用到备库上，那么从备库中读取的的数据将是旧的，因此就出现了不一致的情况。

当然，无论是采用多次重试还是认为数据订正，关系型数据库还是能保证最终数据达到一致——这就是系统提供最终一致性保证的经典案例。

总的来说，BASE理论面向的是大型高可用可扩展的分布式系统，和传统事务的ACID特性使相反的，它完全不同于ACID的强一致性模型，而是提出通过牺牲强一致性来获得可用性，并允许数据在一段时间内是不一致的，但最终达到一致状态。但同时，在实际的分布式场景中，不同业务单元和组件对数据一致性的要求是不同的，因此在具体的分布式系统架构设计过程中，ACID特性与BASE理论往往又会结合在一起使用。

## 参考文献 ##

[多部论文分析][Link 1]

[CAP原理和BASE思想][CAP_BASE]

[分布式系统之一致性][Link 2]

[Link 1]: http://blog.csdn.net/chen77716/article/details/30635543
[CAP_BASE]: http://www.jdon.com/37625
[Link 2]: http://bit1129.iteye.com/blog/2155336