分布式系统CAP理论

栏目: 数据库 · 发布时间: 6年前

内容简介:在单机的数据库系统之中,我们很容易实现一套满足ACID 特性的 事务处理系统, 事务的一致性不存在问题。 但是在分布式系统之中,由于数据分布在不同的主机结点上,如何对着些数据进行分布式的事务处理就具有非常大的挑战,CAP 理论的出现,让我们对于分布式事务的一致性有了另外一种看法。在计算机科学理论,CAP 理论 (也称Brewer 定理) 又有称为 CAP原则,CAP定理,是由计算机科学家Eric Brewer 在 2000 年 提出的 ,其理论观点是, 在分布式计算机系统中,不可能存在同时提供 以下全部三

在单机的数据库系统之中,我们很容易实现一套满足ACID 特性的 事务处理系统, 事务的一致性不存在问题。 但是在分布式系统之中,由于数据分布在不同的主机结点上,如何对着些数据进行分布式的事务处理就具有非常大的挑战,CAP 理论的出现,让我们对于分布式事务的一致性有了另外一种看法。

什么是CAP 理论?

在计算机科学理论,CAP 理论 (也称Brewer 定理) 又有称为 CAP原则,CAP定理,是由计算机科学家Eric Brewer 在 2000 年 提出的 ,其理论观点是, 在分布式计算机系统中,不可能存在同时提供 以下全部三个保证。

  • Consistency(一致性): 所有节点同一时间看到的是相同的数据。在分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值。(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本)
  •  Availability(可用性):不管是否成功,确保每一个请求都能接收到响应。在集群中一部分节点故障后,集群整体是否还能响应客户端的读写请求。(对数据更新具备高可用性)
  • Partition tolerance(分区容错性):系统任意分区后,在网络故障时,仍能操作。以实际效果而言,分区相当于对通信的时限要求。系统如果不能在时限内达成数据一致性,就意味着发生了分区的情况,必须就当前操作在C和A之间做出选择。

CAP原则是NOSQL数据库和分布式系统的基石。

为什么说CAP 只能三选二?

举个栗子:

下图 显示了在一个网络中,N1,N2 是两个节点,他们共享数据块V  其中一个 值V0, 运行在N1 的A 程序可以认为是安全的,无Bug,可预测的和可靠的,运行在N2 的是B 程序,在这个例子中,A 将写入V的新值。而B从V 中读取值。

分布式系统CAP理论

系统预期执行下面的操作:

  1. 写入一个V 的新值 V1 。
  2. 然后消息(M) 从N1 更新V 的副本到N2.
  3. 从B 处读取返回的V1 

分布式系统CAP理论

如果网络是分区的,当N1到N2 的消息不能传递的时候,就会出现虽然N2 能访问到V 的值(可用性),但是实际上与N1 的V 值已经不一致了。  如下图:

分布式系统CAP理论

CAP 常见模型:

既然 CAP 理论已经证明一致性,可用性和分区容错性三者不可能通知达成。 那么在实际应用中,我们可在其他某一方面来放松条件,从而达到妥协,下面是一些常用的模型。

  1.    牺牲分区 (CA  模型)

牺牲分区容错性意味着把所有机器搬到一台机器内部,或者放到一个“要死一起上死”的机架上面(机架也可能出现部分失效),这明显就违背了我们希望的可伸缩性。

常见例子:

  • 单站点数据库
  • 集群数据库
  • LDAP
  • xFS 文件系统

实现方式:

两阶段提交, 缓存验证协议。

2. 牺牲可用性(CP 模型)

牺牲可用性意味着一旦系统出现分区这样的错误, 系统就直接停止服务。

常见例子:

  • 分布式数据库
  • 分布式锁定
  • 绝大部分协议

实现方式:

悲观锁, 少数分区不可用。

3 . 牺牲一致性(AP 模型)

常见例子:

  • Coda
  • Web缓存
  • DNS

实现方式:

到期/租赁, 解决冲突, 乐观。

CAP 的意义:

在系统架构时,应该是根据具体的业务场景来权衡CAP, 比如 对于大多数互联网应用来说(如门户网站),因为 机器数量庞大,部署结点分散,网络故障是常态的,所以可用性是必须的所以只有舍弃一致性来保证服务的AP 而对于银行等需要确保一致性的场景,通常会权衡CA, 和CP 模型。

CAP 的最新发展:

Eric Brewer 在2012 年发表文章指出了CAP里面三选二的做法存在一定的误差性,主要体现在:

  • 由于分区很少发生,那么在系统中不存在分区的情况下,没有什么理由牺牲C或A 。
  • C与A 之间的取舍可以在同一系统内以非常细小的粒度反复发生,而每一次的决策可能因为具体的操作,乃至因为牵涉特定的数据或用户而有所不同。
  • 这三种性质都可以在一定程度上衡量,并不是非黑即白的有或无。可用性显然是在0% 到100% 之间连续变化的,一致性分很多级别,连分区也可以细分不同的含义,如系统内的不同部分对于是否存在分区可以有不一样的认知。

理解CAP 理论最简单的方式 是想象两个节点分处于分区两侧,允许至少一个节点更新状态会导致数据不一致,即丧失了C 性质,如果为了保证数据的一致性,将分区一侧的节点设置为不可用, 那就丧失了A 性质,除非两个节点可以相互通讯,才能既保证A 又保证C ,但这又会丧失P 性质,一般来说 跨区域的系统,设计师无法舍弃P 性质,那么就只能在数据一致性和可用性上做一个艰难选择, 不确切的说,NoSQL 运动的主题其实是创造各种可用性优先,数据一致性其次的方案,而传统数据库坚守ACID 特性,做的是相反的事情。

BASE :

BASE 来自于互联网的电子商务领域的实践,它是基于CAP 理论逐步演化而来的,核心思想是即便不能达到强一致性,但可以根据应用特点采用适当的方式来达到最终一致性的效果。BASE 是对CAP 中C和A 的延伸。 其含义如下 :

  1. Basically Available  基本可用
  2. Soft state 软状态/柔性事务,即状态可以有一段时间的不同步。
  3. Eventual consistency  最终一致性。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网

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