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分布式理论(一) - CAP定理

前言

CAP原则又称CAP定理,指的是在一个分布式系统中,Consistency(一致性)、 Availability(可用性)、Partition tolerance(分区容错性)这三个基本需求,最多只能同时满足其中的2个。

正文

1. CAP原则简介

选项 描述
Consistency(一致性) 指数据在多个副本之间能够保持一致的特性(严格的一致性)
Availability(可用性) 指系统提供的服务必须一直处于可用的状态,每次请求都能获取到非错的响应(不保证获取的数据为最新数据)
Partition tolerance(分区容错性) 分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候,仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务,除非整个网络环境都发生了故障

什么是分区?

在分布式系统中,不同的节点分布在不同的子网络中,由于一些特殊的原因,这些子节点之间出现了网络不通的状态,但他们的内部子网络是正常的。从而导致了整个系统的环境被切分成了若干个孤立的区域,这就是分区。

2. CAP原则论证

如图所示,是我们证明CAP的基本场景,网络中有两个节点N1和N2,可以简单的理解N1和N2分别是两台计算机,他们之间网络可以连通,N1中有一个应用程序A,和一个数据库V,N2也有一个应用程序B和一个数据库V。现在,A和B是分布式系统的两个部分,V是分布式系统的数据存储的两个子数据库。

  • 在满足一致性的时候,N1和N2中的数据是一样的,V0=V0。
  • 在满足可用性的时候,用户不管是请求N1或者N2,都会得到立即响应。
  • 在满足分区容错性的情况下,N1和N2有任何一方宕机,或者网络不通的时候,都不会影响N1和N2彼此之间的正常运作。

如图所示,这是分布式系统正常运转的流程,用户向N1机器请求数据更新,程序A更新数据库V0为V1。分布式系统将数据进行同步操作M,将V1同步的N2中V0,使得N2中的数据V0也更新为V1,N2中的数据再响应N2的请求。

根据CAP原则定义,系统的一致性、可用性和分区容错性细分如下:

  • 一致性:N1和N2的数据库V之间的数据是否完全一样。
  • 可用性:N1和N2的对外部的请求能否做出正常的响应。
  • 分区容错性:N1和N2之间的网络是否互通。

这是正常运作的场景,也是理想的场景。作为一个分布式系统,它和单机系统的最大区别,就在于网络。现在假设一种极端情况,N1和N2之间的网络断开了,我们要支持这种网络异常。相当于要满足分区容错性,能不能同时满足一致性和可用性呢?还是说要对他们进行取舍?

假设在N1和N2之间网络断开的时候,有用户向N1发送数据更新请求,那N1中的数据V0将被更新为V1。由于网络是断开的,所以分布式系统同步操作M,所以N2中的数据依旧是V0。这个时候,有用户向N2发送数据读取请求,由于数据还没有进行同步,应用程序没办法立即给用户返回最新的数据V1,怎么办呢?

这里有两种选择:

  • 第一:牺牲数据一致性,保证可用性。响应旧的数据V0给用户。
  • 第二:牺牲可用性,保证数据一致性。阻塞等待,直到网络连接恢复,数据更新操作M完成之后,再给用户响应最新的数据V1。

这个过程,证明了要满足分区容错性的分布式系统,只能在一致性和可用性两者中,选择其中一个。

3. CAP原则权衡

通过CAP理论,我们知道无法同时满足一致性、可用性和分区容错性这三个特性,那要舍弃哪个呢?

3.1. 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。

3.2. 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。

3.3. 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。

小结

对于多数大型互联网应用的场景,主机众多、部署分散。而且现在的集群规模越来越大,所以节点故障、网络故障是常态。这种应用一般要保证服务可用性达到N个9,即保证P和A,只有舍弃C(退而求其次保证最终一致性)。虽然某些地方会影响客户体验,但没达到造成用户流程的严重程度。

对于涉及到钱财这样不能有一丝让步的场景,C必须保证。网络发生故障宁可停止服务,这是保证CA,舍弃P。貌似这几年国内银行业发生了不下10起事故,但影响面不大,报到也不多,广大群众知道的少。还有一种是保证CP,舍弃A,例如网络故障时只读不写。

孰优孰劣,没有定论,只能根据场景定夺,适合的才是最好的。

相关链接

  1. 分布式理论(一) - CAP定理
  2. 分布式理论(二) - BASE理论
  3. 分布式理论(三) - 2PC协议
  4. 分布式理论(四) - 3PC协议
  5. 分布式理论(五) - 一致性算法Paxos
  6. 分布式理论(六) - 一致性协议Raft

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