05_CAP與BASE原理

• 一. CAP原理
• • 1.1 一致性
  • 1.2 可用性
  • 1.3 分區(qū)容忍性
  • 1.4 CAP的各種組合
• 二. BASE理論

一. CAP原理

1.1 一致性

C，#就是Consistency。

客戶端向分布式系統(tǒng)請求處理數(shù)據(jù)，分布式系統(tǒng)響應(yīng)SUCCESS后，客戶端查詢數(shù)據(jù)時，能查看到最新的數(shù)據(jù)。

• 什么是一致性？
  當(dāng)客戶端接收到SUCCESS后，再次請求分布式系統(tǒng)，能獲取到最新的，被修改的數(shù)據(jù)信息，這就是一致性。

• 什么是不一致？
  A：假如客戶端明明接受到了SUCCESS，由于服務(wù)A-節(jié)點1沒有把數(shù)據(jù)及時的同步到服務(wù)A-節(jié)點2，導(dǎo)致客戶端查詢數(shù)據(jù)時，從節(jié)點2上查到的是舊數(shù)據(jù)，這就是數(shù)據(jù)的不一致。

• 什么是強(qiáng)一致性？
  A：客戶端向分布式系統(tǒng)發(fā)起請求后，除了要保證當(dāng)前節(jié)點處理數(shù)據(jù)成功之外，還需要把本次數(shù)據(jù)操作同步到別的節(jié)點上，其它節(jié)點全部操作完畢且都執(zhí)行成功后，分布式系統(tǒng)才能向客戶端返回SUCCESS。接著，客戶端再次向分布式系統(tǒng)請求查詢數(shù)據(jù)時，無論這個請求落到哪個節(jié)點上，返回的都是最新的、被修改后的數(shù)據(jù)。

• 什么是弱一致性？
  A：分布式系統(tǒng)接收到數(shù)據(jù)操作的請求后，雖然能保證當(dāng)前節(jié)點處理數(shù)據(jù)成功，但是其它的節(jié)點就無法保證了，可能數(shù)據(jù)已經(jīng)同步到了其它節(jié)點，也可能沒有同步過來。對于客戶端來說，它再次發(fā)起數(shù)據(jù)查詢請求時，有可能查到的是最新的數(shù)據(jù)，也有可能查到的是舊數(shù)據(jù)。

• 什么是最終一致性呢？
  A：可能在一段時間內(nèi)，分布式系統(tǒng)內(nèi)各個節(jié)點的數(shù)據(jù)有細(xì)微的差別，但是呢，過了這段時間之后，各個節(jié)點的數(shù)據(jù)能夠保證完全一致。還記得Redis主從同步的原理中，Redis Master接收到寫請求后，在把本地數(shù)據(jù)修改成功后，就會返回SUCCESS，倘若此時用戶立刻向slave節(jié)點發(fā)起查詢請求，有可能查到的是舊數(shù)據(jù)。但是Redis Master會搞一個線程，異步的把本次寫命令發(fā)送到其他的slave上，保證在過了一段時間之后，Redis的Master與所有的slave數(shù)據(jù)完全一致。

1.2 可用性

A，就是Availability。

• 什么是可用？
  客戶端向分布式系統(tǒng)發(fā)起請求，系統(tǒng)能在合理的時間范圍內(nèi)，執(zhí)行成功，并能返回執(zhí)行結(jié)果，這就是系統(tǒng)的可用。

• 什么是不可用？
  客戶端向分布式系統(tǒng)發(fā)起請求，系統(tǒng)直接報錯，返回執(zhí)行異常，或者要等很久，才能返回執(zhí)行結(jié)果，超過了客戶端預(yù)設(shè)的請求響應(yīng)超時時間，這就是系統(tǒng)的不可用。

可用性有很多等級，比如99%，99.9%，99.99%，99.999%等等，意思就是說，在99%的時間內(nèi)，系統(tǒng)能在合理的時間范圍內(nèi)，正常執(zhí)行請求，并返回執(zhí)行結(jié)果。

1.3 分區(qū)容忍性

P，就是Partition Tolerance。

可以把"分區(qū)"粗暴的理解成"網(wǎng)絡(luò)分區(qū)"，意思就是說，因為網(wǎng)絡(luò)的原因，你的分布式系統(tǒng)中，各個節(jié)點直接無法通信了，此時，如果分布式系統(tǒng)的各個節(jié)點能夠各自為戰(zhàn)，繼續(xù)對外提供服務(wù)，那么我們就說，這個分布式系統(tǒng)具有分區(qū)容忍性。

我們很容易聯(lián)想到Redis的腦裂，腦裂后，Redis集群會出現(xiàn)多個分區(qū)，每個分區(qū)都會有Redis的Master，雖然在執(zhí)行了一段時間后，各個分區(qū)的數(shù)據(jù)不一致了，但是每個分區(qū)都能對外提供服務(wù)啊，所以Redis的腦裂是擁有分區(qū)容忍性的。

如果不具備分區(qū)容忍性，那么只要發(fā)生了網(wǎng)絡(luò)分區(qū)，整個分布式系統(tǒng)就完全無法對外提供服務(wù)了。

1.4 CAP的各種組合

首先要說明的是，一個分布式系統(tǒng)，不可能同時兼?zhèn)湟恢滦浴⒖捎眯?、分區(qū)容忍性，要么是CP（一致性和分區(qū)容忍性）、要么是AP（可用性和分區(qū)容忍性）。

• 為什么一定要保證P，也就是分區(qū)容忍性？
  需要強(qiáng)調(diào)的是，CAP原理是針對分布式系統(tǒng)的，既然是分布式，那么系統(tǒng)內(nèi)的各個服務(wù)肯定會部署在不同的服務(wù)器上，接著相互之間進(jìn)行通信。想想看，如果你想滿足CA，從根本上保證分區(qū)容錯性，那么你的系統(tǒng)就是一個單塊系統(tǒng)，部署在一臺服務(wù)器上，這就不是分布式系統(tǒng)了。所以，一個分布式系統(tǒng)，必須滿足分區(qū)容忍性。

• 為什么保證了CP后，不能保證A？
  假設(shè)現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)了故障，出現(xiàn)了大面積的網(wǎng)絡(luò)分區(qū)，由于我們的分布式系統(tǒng)擁有P，所以對外仍然能夠提供服務(wù)。但是節(jié)點之間無法正常通信，導(dǎo)致無法同步數(shù)據(jù)，此時必然會導(dǎo)致各個節(jié)點的數(shù)據(jù)不一致。既然數(shù)據(jù)已經(jīng)不一致了，我們該怎樣保證一致性呢？這里的思想很有意思，那就是當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)某個數(shù)據(jù)在不同的節(jié)點不一致，偏偏此時要請求操作這個數(shù)據(jù)時，分布式系統(tǒng)會向客戶端返回系統(tǒng)異常，不讓客戶端看到不一致的數(shù)據(jù)。只不過，這個時候就犧牲了A，也就是可用性了。

• 為什么保證了AP后，不能保證C呢？
  還是假設(shè)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障，不同的節(jié)點數(shù)據(jù)處于不一致的狀態(tài)。為了保證A，也就是可用性，系統(tǒng)必須能正常返回結(jié)果。可能對于某條數(shù)據(jù)來說，一會兒查不到，一會兒查的到，有時候查到的是舊數(shù)據(jù)，有時候查到的是新數(shù)據(jù)。雖然數(shù)據(jù)不能保證一致性，但最起碼系統(tǒng)接收到請求后，能正常返回響應(yīng)結(jié)果，而不是報錯。

• 保證CP的典型案例
  一些經(jīng)典的分布式存儲，比如zk、mongodb、hbase等，都是遵循CP，也就是說，保證每次請求的數(shù)據(jù)100%一致，但有些時候確實是因為網(wǎng)絡(luò)原因，導(dǎo)致各個節(jié)點的數(shù)據(jù)不一致，此時就只能犧牲A了。

• 保證AP的典型案例
  比如12306訂票系統(tǒng)、電商系統(tǒng)。有時候，你看到的庫存數(shù)量是錯的，但是沒關(guān)系，我們只要在最后提交訂單時，系統(tǒng)再做一次校驗不就OK了，重要的是，我們的系統(tǒng)一直都能對外提供服務(wù)，用戶不會看到系統(tǒng)報錯。

二. BASE理論

我們已經(jīng)知道，CAP不可能完全同時實現(xiàn)，但是每一個特性都對分布式系統(tǒng)很重要啊，能不能想處一個折中的方案，大致的實現(xiàn)CAP的所有特性呢？

BASE理論就是這樣的一套方案，它基本實現(xiàn)了CAP理論的所有特性，但不要求100%完美的實現(xiàn)。

Basicly Available、Soft State、Eventual Consistency。基本可用、軟狀態(tài)、最終一致性。

為了保證系統(tǒng)基本可用，雖然節(jié)點之間數(shù)據(jù)不一致，但是當(dāng)接收到請求后，分布式系統(tǒng)還是要返回數(shù)據(jù)，作為客戶端而言，它通過發(fā)起多次請求，看到的返回值可能會有不一致。各個節(jié)點的數(shù)據(jù)處于等待同步、或者正在同步的過程中的狀態(tài)，這就是所謂的"軟狀態(tài)"。

分布式系統(tǒng)制定許多的策略來保證一致性，比如在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)問題后，系統(tǒng)可以把所有的流量全部轉(zhuǎn)發(fā)到一個節(jié)點上，這樣一來，每次操作和獲取的數(shù)據(jù)就是一致的，并且不會出現(xiàn)找不到數(shù)據(jù)的現(xiàn)象。但是這種做法的問題十分明顯，那就是單點瓶頸，單個系統(tǒng)扛不住這么大的流量。所以分布式系統(tǒng)可能還會做降級，返回偽造數(shù)據(jù)，或者臟數(shù)據(jù)。但是無論怎樣，系統(tǒng)一定會正常返回結(jié)果。

最終一致性的意思是，出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)故障后，雖然在短時間內(nèi)的確會出現(xiàn)數(shù)據(jù)不一致的現(xiàn)象，但是沒關(guān)系，等到過了一段時間網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)了，各個節(jié)點之間又會恢復(fù)數(shù)據(jù)通信，最終還是能保證各節(jié)點的數(shù)據(jù)一致。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的05_CAP与BASE原理的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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