1.CAP概述

CAP理論是由EricBrewer教授提出的，在設(shè)計(jì)和部署分布式應(yīng)用的時(shí)候，存在三個(gè)核心的系統(tǒng)需求，這三個(gè)需求之間存在一定的特殊關(guān)系。三個(gè)需求如下：

C:?Consistency?一致性

A:?Availability?可用性

P:Partition Tolerance分區(qū)容錯(cuò)性

CAP理論的核心是：一個(gè)分布式系統(tǒng)不可能同時(shí)很好的滿足一致性，可用性和分區(qū)容錯(cuò)性這三個(gè)需求，最多只能同時(shí)較好的滿足兩個(gè)。

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2.CAP定義

(1)C:?Consistency?一致性

一致性又稱為原子性或者事務(wù)性。表示一個(gè)事務(wù)的操作是不可分割的，要不然這個(gè)事務(wù)完成，要不然這個(gè)事務(wù)不完成，不會(huì)出現(xiàn)這個(gè)事務(wù)完成了一半這樣的情況。這種事務(wù)的原子性使得數(shù)據(jù)具有一致性。

我們通常情況下在數(shù)據(jù)庫(kù)中存在的臟數(shù)據(jù)就屬于數(shù)據(jù)沒有具有一致性的表現(xiàn)。而在分布式系統(tǒng)中，經(jīng)常出現(xiàn)的一個(gè)數(shù)據(jù)不具有一致性的情況是讀寫數(shù)據(jù)時(shí)缺乏一致性。比如兩個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)冗余，第一個(gè)節(jié)點(diǎn)有一個(gè)寫操作，數(shù)據(jù)更新以后沒有有效的使得第二個(gè)節(jié)點(diǎn)更新數(shù)據(jù)，在讀取第二個(gè)節(jié)點(diǎn)的時(shí)候就會(huì)出現(xiàn)不一致的問題出現(xiàn)。

傳統(tǒng)的ACID數(shù)據(jù)庫(kù)是很少存在一致性問題的，因?yàn)閿?shù)據(jù)的單點(diǎn)原因，數(shù)據(jù)的存取又具有良好的事務(wù)性，不會(huì)出現(xiàn)讀寫的不一致。

(2)A:?Availability?可用性

???????? 好的可用性主要是指系統(tǒng)能夠很好的為用戶服務(wù)，不出現(xiàn)用戶操作失敗或者訪問超時(shí)等用戶體驗(yàn)不好的情況?？捎眯酝ǔＧ闆r下可用性和分布式數(shù)據(jù)冗余，負(fù)載均衡等有著很大的關(guān)聯(lián)。

(3)P:Partition Tolerance分區(qū)容錯(cuò)性

???????? 分區(qū)容錯(cuò)性和擴(kuò)展性緊密相關(guān)。在分布式應(yīng)用中，可能因?yàn)橐恍┓植际降脑驅(qū)е孪到y(tǒng)無法正常運(yùn)轉(zhuǎn)。好的分區(qū)容錯(cuò)性要求能夠使應(yīng)用雖然是一個(gè)分布式系統(tǒng)，而看上去卻好像是在一個(gè)可以運(yùn)轉(zhuǎn)正常的整體。比如現(xiàn)在的分布式系統(tǒng)中有某一個(gè)或者幾個(gè)機(jī)器宕掉了，其他剩下的機(jī)器還能夠正常運(yùn)轉(zhuǎn)滿足系統(tǒng)需求，這樣就具有好的分區(qū)容錯(cuò)性。

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3.CAP理論的意義

???????? 隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)量與日俱增，傳統(tǒng)的ACID數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)不能滿足如此大的海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)了。這個(gè)時(shí)候需要設(shè)計(jì)出好的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式。而這些分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式受到CAP理論的約束，不可能達(dá)到高一致性，高可用性，高分區(qū)容錯(cuò)性的完美設(shè)計(jì)。所以我們?cè)谠O(shè)計(jì)的時(shí)候要懂得取舍，重點(diǎn)關(guān)注對(duì)應(yīng)用需求來說比較重要的，而放棄不重要的，在CAP這三者之間進(jìn)行取舍，設(shè)計(jì)出貼合應(yīng)用的存儲(chǔ)方案。

???????? 目前眾多的分布式數(shù)據(jù)系統(tǒng)通過降低一致性來?yè)Q取可用性。下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子：

兩個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)冗余，第一個(gè)節(jié)點(diǎn)先有一個(gè)寫操作，第二個(gè)節(jié)點(diǎn)后有一個(gè)讀操作。下面的圖中a是整個(gè)過程，要具有一致性的話需要等待a1進(jìn)行write，然后同步到a2，然后a2再進(jìn)行write，只有整個(gè)事務(wù)完成以后，a2才能夠進(jìn)行read。但是這樣的話使得整個(gè)系統(tǒng)的可用性下降，a2一直阻塞在那里等待a1同步到a2。這個(gè)時(shí)候如果對(duì)一致性要求不高的話，a2可以不等待a1數(shù)據(jù)對(duì)于a2的寫同步，直接讀取，這樣雖然此時(shí)的讀寫不具有一致性，但是在后面可以通過異步的方式使得a1和a2的數(shù)據(jù)最終一致，達(dá)到最終一致性。

4.BASE理論

BASE理論是CAP理論結(jié)合實(shí)際的產(chǎn)物。 BASE(Basically?Available,?Soft-state,Eventuallyconsistent)英文中有堿的意思，這個(gè)正好和ACID的酸的意義相對(duì)，很有意思。BASE恰好和ACID是相對(duì)的，BASE要求犧牲高一致性，獲得可用性或可靠性。

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5.CAP之間的取舍

滿足一致性，可用性的系統(tǒng)，通常在可擴(kuò)展性上不太強(qiáng)大：

·????????Traditional RDBMSs like Postgres,MySQL, etc (relational)

·????????Vertica (column-oriented)

·????????Aster Data (relational)

·????????Greenplum (relational)

滿足一致性，分區(qū)容忍必的系統(tǒng)，通常性能不是特別高:

·????????BigTable?(column-oriented/tabular)

·????????Hypertable?(column-oriented/tabular)

·????????Hbase?(column-oriented/tabular)

·????????MongoDB?(document-oriented)

·????????Terrastore?(document-oriented)

·????????Redis?(key-value)

·????????Scalaris?(key-value)

·????????MemcacheDB?(key-value)

·????????Berkeley DB?(key-value)

滿足可用性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通常可能對(duì)一致性要求低一些:

·????????Dynamo?(key-value)

·????????Voldemort?(key-value)

·????????Tokyo Cabinet?(key-value)

·????????KAI?(key-value)

·????????Cassandra?(column-oriented/tabular)

·????????CouchDB?(document-oriented)

·????????SimpleDB?(document-oriented)

·????????Riak?(document-oriented)

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6.CAP的反對(duì)聲音

Guy Pardon寫了一篇文章“A CAP Solution (Proving Brewer Wrong)”來反對(duì)CAP理論。他提出了一個(gè)同時(shí)滿足CAP的解決方案來反對(duì)Brewer的三者只能取其二的說法。

他設(shè)計(jì)的系統(tǒng)如下：

(1)程序如果能夠讀取數(shù)據(jù)庫(kù)的話讀取數(shù)據(jù)庫(kù)，如果不能的話可以使用緩存代替。

(2)所有的讀取操作使用版本號(hào)或者其他可以使用樂觀鎖的機(jī)制。

(3)客戶端的所有更新操作全部放在隊(duì)列中順序處理。更新操作中要包括該更新的讀取操作時(shí)的版本信息。

(4)當(dāng)分區(qū)數(shù)量足夠少的時(shí)候，可以處理隊(duì)列中的更新操作。比較簡(jiǎn)單的方式是建立一個(gè)跨越所有分布式副本的事務(wù)，對(duì)每個(gè)副本進(jìn)行更新操作（其他方式比如quorum等等也可以）。如果該更新的讀取操作時(shí)的版本信息不是當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)的版本信息，則將失敗返回給客戶端，否則返回成功。

(5)數(shù)據(jù)庫(kù)操作結(jié)果（確認(rèn)或者取消）通過異步的方式發(fā)送到客戶端，可以通過郵件，消息隊(duì)列或者其他異步方式。

該系統(tǒng)符合CAP如下：

符合C（高一致性）：讀取的數(shù)據(jù)都是基于快照的，而且錯(cuò)誤的更新操作不會(huì)執(zhí)行。

符合A（高可用性）：讀取和更新都會(huì)返回?cái)?shù)據(jù)。

符合P（高分區(qū)容錯(cuò)性）：允許網(wǎng)絡(luò)或者節(jié)點(diǎn)出錯(cuò)。

該設(shè)計(jì)是符合BASE理論的。

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參考資料：

http://www.julianbrowne.com/article/viewer/brewers-cap-theorem

http://www.sigma.me/2011/06/13/NoSQL-CAP-Theorem.html

http://blog.nosqlfan.com/html/1112.html

http://guysblogspot.blogspot.com/2008/09/cap-solution-proving-brewer-wrong.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的NoSQL学习笔记(二)之CAP理论的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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