鱼和熊掌不可兼得之CAP定理

发布时间:2024-02-21 10:39:30
 

什么是 CAP 定理?

CAP 定理是一个分布式系统设计的基本原则。它指出,在一个分布式系统中,无法同时满足一致性(Consistency)可用性(Availability)分区容错性(Partition tolerance)三个特性。

一致性 C:每次请求都会获取最新的数据或错误

  • 在网络分区期间,系统会保持对于客户端的读操作要么返回最新的数据,要么返回错误。

可用性 A:每个请求都会得到响应,但不能保证其中包含最新写入

  • 无论何时,任何客户端的请求都应该能够得到有效的响应数据,而不会出现响应错误。即使在网络分区期间,系统也会确保对客户端的请求进行响应。不管数据是否为最新。

分区容错性 P:节点之间的网络出现问题之后,系统仍在继续运行

  • 由于网络不可靠,当消息丢失或延迟到达时,系统仍会继续提供服务而不会挂掉。分区容忍性意味着系统会继续运行,并努力恢复网络分区后的一致性。

CAP 为什么不能兼得?

这是因为在网络分区发生时,为了保证系统的可用性和分区容忍性,系统必须允许分区内的节点继续提供服务。而为了保证一致性,所有节点之间需要相互协调和同步,以确保数据的一致性。然而,在网络分区发生时,由于消息传递的延迟、丢失等问题,无法保证所有节点之间的即时一致性。

所以,当发生网络分区时,分布式系统必须在可用性和一致性之间做出折衷选择。具体来说,系统可以选择在网络分区期间放弃一致性,以保证可用性和分区容忍性,这是常见的解决方案。或者系统可以放弃可用性,在网络分区期间停止对外提供服务,等待分区恢复后再提供一致性的数据。

AP、CP 如何理解?

AP(可用性与分区容忍性):系统能够在网络故障或部分节点失效的情况下继续可用。它侧重于保证系统的稳定性和用户的访问体验。

  • 想象你正在使用一个社交媒体应用,这个应用具有AP属性。即使网络断开或某些服务器出现问题,你仍然可以浏览和发布动态,与朋友互动,尽管可能会遇到一些延迟或数据同步的问题。重点是,你可以随时使用该应用程序,即使在网络不稳定的情况下也能够完成基本操作。

CP(一致性与分区容忍性):系统保证所有节点上的数据一致性,即使在网络分区时也能保持数据的一致性。它侧重于保持数据的准确性和一致性。

  • 举个例子,假设你正在使用一个在线购物应用,这个应用具有CP属性。当你下订单时,系统会确保将订单信息同步到所有节点,以确保数据的一致性。如果发生网络分区,系统可能会暂停交易,直到网络恢复正常,并确保所有节点上的订单数据是一致的。这样可以避免出现因网络问题而导致订单丢失或重复的情况。

额外补充

在分布式系统正常运行时,即不存在网络分区或故障的情况下,的确可以同时满足一致性和可用性,这是因为节点之间可以直接通信来保持数据的一致性,并且系统可以一直对外提供服务。这样的场景下,CAP理论并不适用,因为没有发生需要做出选择的情况。

只有当网络分区或故障发生时,才需要在C和A之间进行权衡选择。在网络分区发生时,为了保证可用性和分区容忍性,系统可能需要放弃一致性,例如采用最终一致性模型。反之,如果一致性是更为重要的需求,系统可以牺牲可用性,在网络分区期间停止对外服务,等待分区恢复后再提供一致性数据。


 
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