分布式系统 | CAP 定理图解

CAP定理是分布系统中的一个基本定理，它指出任何分布系统最多可以具有以下三个属性中的两个。

• 一致性 (Consistency)
• 可用性 (Availability)
• 分区容错性 (Partition tolerance)

本文将以图解的形式简明地对 Gilbert and Lynch’s specification and proof of the CAP Theorem (CAP定理的规范和证明) 进行概括总结

什么是 CAP 定理？

CAP定理指出分布式系统不可能同时具有一致性、可用性和分区容错性。听起来很简单，但一致性、可用性、分区容错性到底是什么意思呢？确切地来说分布式系统又意味着什么呢？

在本文中，我们将介绍一个简单的分布式系统，并对分布式系统的可用性、一致性和分区容错性进行诠释。有关分布式系统和这三个属性的正式描述，请参阅 Gilbert 和 Lynch 的论文。

分布式系统

让我们来考虑一个非常简单的分布式系统，它由两台服务器G1和G2组成；这两台服务器都存储了同一个变量 v ， v 的初始值为 v0 ；G1和G2互相之间能够通信，并且也能与外部的客户端通信；我们的分布式系统的架构图如下图所示：

客户端可以向任何服务器发出读写请求。服务器当接收到请求之后，将根据请求执行一些计算，然后把请求结果返回给客户端。譬如，下图是一个写请求的例子：

接着，下图是一个读请求的例子

现在我们的分布式系统建立起来了，下面我们就来回顾一下分布式系统的可用性、一致性以及分区容错性的含义。

一致性 (Consistency)

Gilbert 和 Lynch 在论文中的描述是：

any read operation that begins after a write operation completes must return that value, or the result of a later write operation

也就是说，在一个一致性的系统中，客户端向任何服务器发起一个写请求，将一个值写入服务器并得到响应，那么之后向任何服务器发起读请求，都必须读取到这个值（或者更加新的值）。

下图是一个不一致的分布式系统的例子:

客户端向G1发起写请求，将v的值更新为v1且得到G1的确认响应；当向G2发起读 v 的请求时，读取到的却是旧的值 v0 ，与期待的 v1 不一致。

下图一致的分布式系统的例子:

在这个系统中，G1在将确认响应返回给客户端之前，会先把 v 的新值复制给G2，这样，当客户端从G2读取 v 的值时就能读取到最新的值 v1

可用性 (Availability)

Gilbert 和 Lynch 在论文中的描述是：

every request received by a non-failing node in the system must result in a response

也就是说，在一个可用的分布式系统中，客户端向其中一个服务器发起一个请求且该服务器未崩溃，那么这个服务器最终必须响应客户端的请求。

分区容错性 (Partition tolerance)

Gilbert 和 Lynch 在论文中的描述是：

the network will be allowed to lose arbitrarily many messages sent from one node to another

也就是说服务器G1和G2之间互相发送的任意消息都可能丢失。如果所有的消息都丢失了，那么我们的系统就变成了下图这样：

为了满足分区容错性，我们的系统在任意的网络分区情况下都必须正常的工作。

CAP定理的证明

现在我们已经了解了一致性、可用性和分区容错性的概念，我们可以来证明一个系统不能同时满足这三种属性了。

假设存在一个同时满足这三个属性的系统，我们第一件要做的就是让系统发生网络分区，就像下图的情况一样：

客户端向G1发起写请求，将 v 的值更新为 v1 ，因为系统是可用的，所以G1必须响应客户端的请求，但是由于网络是分区的，G1无法将其数据复制到G2

接着，客户端向G2发起读 v 的请求，再一次因为系统是可用的，所以G2必须响应客户端的请求，又由于网络是分区的，G2无法从G1更新 v 的值，所以G2返回给客户端的是旧的值 v0

客户端发起写请求将G1上 v 的值修改为 v1 之后，从G2上读取到的值仍然是 v0 ，这违背了一致性。

总结

我们假设了存在一个满足一致性、可用性、分区容错性的分布式系统，但是我们展示了在一些情况下，系统表现出不一致的行为，因此证明不存在这样一个系统

对于一个分布式系统来说，P 是一个基本要求，CAP 三者中，只能根据系统要求在 C 和 A 两者之间做权衡，并且要想尽办法提升 P

后记

欢迎评论、转发、分享

更多内容可访问我的个人博客： http://laijianfeng.org

关注【小旋锋】微信公众号，及时接收博文推送

转载请注明来源，欢迎对文章中的引用来源进行考证，欢迎指出任何有错误或不够清晰的表达。可以在下面评论区评论，也可以邮件至 whirlys@163.com