分布式系统CAP理论与CA选择
總結：
CAP指的是數據一致性、服務可用性、分區容錯性；（這里的一致性指的是強一致性，又叫原子性或線性一致性；可用性指的是所有讀寫操作都要能終止，沒有時延上的要求）
分布式系統中P是必選項；在P必選的前提下，工程實踐中一致性有不同程度，可用性也有不同等級，在保證分區容錯性的前提下，放寬約束后可以兼顧一致性和可用性，兩者不是非此即彼；
延時是CAP理論中沒考慮到的因素；
通過放松約束條件，我們可以實現在不同時間點滿足CAP(此CAP非CAP定理中的CAP，如C替換為最終一致性)
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引言
CAP是分布式系統、特別是分布式存儲領域中被討論最多的理論，“什么是CAP定理？”在Quora 分布式系統分類下排名 FAQ 的 No.1。CAP在程序員中也有較廣的普及，它不僅僅是“C、A、P不能同時滿足，最多只能3選2”，以下嘗試綜合各方觀點，從發展歷史、工程實踐等角度講述CAP理論。希望大家透過本文對CAP理論有更多地了解和認識。
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CAP定理
CAP由Eric Brewer在2000年PODC會議上提出[1][2]，是Eric Brewer在Inktomi[3]期間研發搜索引擎、分布式web緩存時得出的關于數據一致性(consistency)、服務可用性(availability)、分區容錯性(partition-tolerance)的猜想：
It is impossible for a web service to provide the three following guarantees : Consistency, Availability and Partition-tolerance.
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該猜想在提出兩年后被證明成立[4]，成為我們熟知的CAP定理：
- 數據一致性(consistency)：如果系統對一個寫操作返回成功，那么之后的讀請求都必須讀到這個新數據；如果返回失敗，那么所有讀操作都不能讀到這個數據，對調用者而言數據具有強一致性(strong consistency) (又叫原子性 atomic、線性一致性 linearizable consistency)[5]
- 服務可用性(availability)：所有讀寫請求在一定時間內得到響應，可終止、不會一直等待
- 分區容錯性(partition-tolerance)：在網絡分區的情況下，被分隔的節點仍能正常對外服務
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在某時刻如果滿足AP，分隔的節點同時對外服務但不能相互通信，將導致狀態不一致，即不能滿足C；如果滿足CP，網絡分區的情況下為達成C，請求只能一直等待，即不滿足A；如果要滿足CA，在一定時間內要達到節點狀態一致，要求不能出現網絡分區，則不能滿足P。
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C、A、P三者最多只能滿足其中兩個，和FLP定理一樣，CAP定理也指示了一個不可達的結果(impossibility result)。
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CAP的工程啟示
CAP理論提出7、8年后，NoSql圈將CAP理論當作對抗傳統關系型數據庫的依據、闡明自己放寬對數據一致性(consistency)要求的正確性[6]，隨后引起了大范圍關于CAP理論的討論。
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CAP理論看似給我們出了一道3選2的選擇題，但在工程實踐中存在很多現實限制條件，需要我們做更多地考量與權衡，避免進入CAP認識誤區[7]。
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1、關于 P 的理解
Partition字面意思是網絡分區，即因網絡因素將系統分隔為多個單獨的部分，有人可能會說，網絡分區的情況發生概率非常小啊，是不是不用考慮P，保證CA就好[8]。要理解P，我們看回CAP證明[4]中P的定義：
In order to model partition tolerance, the network will be allowed to lose arbitrarily many messages sent from one node to another.
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網絡分區的情況符合該定義，網絡丟包的情況也符合以上定義，另外節點宕機，其他節點發往宕機節點的包也將丟失，這種情況同樣符合定義。現實情況下我們面對的是一個不可靠的網絡、有一定概率宕機的設備，這兩個因素都會導致Partition，因而分布式系統實現中 P 是一個必須項，而不是可選項[9][10]。
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對于分布式系統工程實踐，CAP理論更合適的描述是：在滿足分區容錯的前提下，沒有算法能同時滿足數據一致性和服務可用性[11]：
In a network subject to communication failures, it is impossible for any web service to implement an atomic read/write shared memory that guarantees a response to every request.
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2、CA非0/1的選擇
P 是必選項，那3選2的選擇題不就變成數據一致性(consistency)、服務可用性(availability)?2選1？工程實踐中一致性有不同程度，可用性也有不同等級，在保證分區容錯性的前提下，放寬約束后可以兼顧一致性和可用性，兩者不是非此即彼[12]。
CAP定理證明中的一致性指強一致性，強一致性要求多節點組成的被調要能像單節點一樣運作、操作具備原子性，數據在時間、時序上都有要求。如果放寬這些要求，還有其他一致性類型：
- 序列一致性(sequential consistency)[13]：不要求時序一致，A操作先于B操作，在B操作后如果所有調用端讀操作得到A操作的結果，滿足序列一致性
- 最終一致性(eventual consistency)[14]：放寬對時間的要求，在被調完成操作響應后的某個時間點，被調多個節點的數據最終達成一致
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可用性在CAP定理里指所有讀寫操作必須要能終止，實際應用中從主調、被調兩個不同的視角，可用性具有不同的含義。當P(網絡分區)出現時，主調可以只支持讀操作，通過犧牲部分可用性達成數據一致。
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工程實踐中，較常見的做法是通過異步拷貝副本(asynchronous replication)、quorum/NRW，實現在調用端看來數據強一致、被調端最終一致，在調用端看來服務可用、被調端允許部分節點不可用(或被網絡分隔)的效果[15]。
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3、跳出CAP
CAP理論對實現分布式系統具有指導意義，但CAP理論并沒有涵蓋分布式工程實踐中的所有重要因素。
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例如延時(latency)，它是衡量系統可用性、與用戶體驗直接相關的一項重要指標[16]。CAP理論中的可用性要求操作能終止、不無休止地進行，除此之外，我們還關心到底需要多長時間能結束操作，這就是延時，它值得我們設計、實現分布式系統時單列出來考慮。
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延時與數據一致性也是一對“冤家”，如果要達到強一致性、多個副本數據一致，必然增加延時。加上延時的考量，我們得到一個CAP理論的修改版本PACELC[17]：如果出現P(網絡分區)，如何在A(服務可用性)、C(數據一致性)之間選擇；否則，如何在L(延時)、C(數據一致性)之間選擇。
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小結
以上介紹了CAP理論的源起和發展，介紹了CAP理論給分布式系統工程實踐帶來的啟示。
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CAP理論對分布式系統實現有非常重大的影響，我們可以根據自身的業務特點，在數據一致性和服務可用性之間作出傾向性地選擇。通過放松約束條件，我們可以實現在不同時間點滿足CAP(此CAP非CAP定理中的CAP，如C替換為最終一致性)[18][19][20]。
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參考資料：
http://www.cnblogs.com/bangerlee/p/5328888.html（本文摘于之，更多分布式系統相關理論介紹可參閱之）
http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/4381980.html
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的分布式系统CAP理论与CA选择的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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