CAP 定理的含義

分布式系統(tǒng)（distributed system）正變得越來越重要，大型網(wǎng)站幾乎都是分布式的。

分布式系統(tǒng)的最大難點，就是各個節(jié)點的狀態(tài)如何同步。CAP 定理是這方面的基本定理，也是理解分布式系統(tǒng)的起點。

本文介紹該定理。它其實很好懂，而且是顯而易見的。下面的內(nèi)容主要參考了 Michael Whittaker 的文章。

一、分布式系統(tǒng)的三個指標

1998年，加州大學的計算機科學家 Eric Brewer 提出，分布式系統(tǒng)有三個指標。

• Consistency
• Availability
• Partition tolerance

它們的第一個字母分別是 C、A、P。

Eric Brewer 說，這三個指標不可能同時做到。這個結(jié)論就叫做 CAP 定理。

二、Partition tolerance

先看 Partition tolerance，中文叫做"分區(qū)容錯"。

大多數(shù)分布式系統(tǒng)都分布在多個子網(wǎng)絡(luò)。每個子網(wǎng)絡(luò)就叫做一個區(qū)（partition）。分區(qū)容錯的意思是，區(qū)間通信可能失敗。比如，一臺服務(wù)器放在中國，另一臺服務(wù)器放在美國，這就是兩個區(qū)，它們之間可能無法通信。

上圖中，G1 和 G2 是兩臺跨區(qū)的服務(wù)器。G1 向 G2 發(fā)送一條消息，G2 可能無法收到。系統(tǒng)設(shè)計的時候，必須考慮到這種情況。

一般來說，分區(qū)容錯無法避免，因此可以認為 CAP 的 P 總是成立。CAP 定理告訴我們，剩下的 C 和 A 無法同時做到。

三、Consistency

Consistency 中文叫做"一致性"。意思是，寫操作之后的讀操作，必須返回該值。舉例來說，某條記錄是 v0，用戶向 G1 發(fā)起一個寫操作，將其改為 v1。

接下來，用戶的讀操作就會得到 v1。這就叫一致性。

問題是，用戶有可能向 G2 發(fā)起讀操作，由于 G2 的值沒有發(fā)生變化，因此返回的是 v0。G1 和 G2 讀操作的結(jié)果不一致，這就不滿足一致性了。

為了讓 G2 也能變?yōu)?v1，就要在 G1 寫操作的時候，讓 G1 向 G2 發(fā)送一條消息，要求 G2 也改成 v1。

這樣的話，用戶向 G2 發(fā)起讀操作，也能得到 v1。

四、Availability

Availability 中文叫做"可用性"，意思是只要收到用戶的請求，服務(wù)器就必須給出回應(yīng)。

用戶可以選擇向 G1 或 G2 發(fā)起讀操作。不管是哪臺服務(wù)器，只要收到請求，就必須告訴用戶，到底是 v0 還是 v1，否則就不滿足可用性。

五、Consistency 和 Availability 的矛盾

一致性和可用性，為什么不可能同時成立？答案很簡單，因為可能通信失敗（即出現(xiàn)分區(qū)容錯）。

如果保證 G2 的一致性，那么 G1 必須在寫操作時，鎖定 G2 的讀操作和寫操作。只有數(shù)據(jù)同步后，才能重新開放讀寫。鎖定期間，G2 不能讀寫，沒有可用性不。

如果保證 G2 的可用性，那么勢必不能鎖定 G2，所以一致性不成立。

綜上所述，G2 無法同時做到一致性和可用性。系統(tǒng)設(shè)計時只能選擇一個目標。如果追求一致性，那么無法保證所有節(jié)點的可用性；如果追求所有節(jié)點的可用性，那就沒法做到一致性。

[更新 2018.7.17]

讀者問，在什么場合，可用性高于一致性？

舉例來說，發(fā)布一張網(wǎng)頁到 CDN，多個服務(wù)器有這張網(wǎng)頁的副本。后來發(fā)現(xiàn)一個錯誤，需要更新網(wǎng)頁，這時只能每個服務(wù)器都更新一遍。

一般來說，網(wǎng)頁的更新不是特別強調(diào)一致性。短時期內(nèi)，一些用戶拿到老版本，另一些用戶拿到新版本，問題不會特別大。當然，所有人最終都會看到新版本。所以，這個場合就是可用性高于一致性。

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轉(zhuǎn)載出處：http://www.ruanyifeng.com/blog/2018/07/cap.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的CAP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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