分布式系统中的CAP理论

对于刚刚接触分布式系统的小伙伴们来说，一提起分布式系统，就感觉高大上，深不可测。而且看了很多书和视频还是一脸懵逼。这篇文章主要使用大白话的方式，带你理解一下分布式系统中的CAP理论。保证你能听懂。

1998年，加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出，分布式系统有三个指标。

• Consistency
• AvAIlability
• Partition tolerance

它们的第一个字母分别是 C、A、P。

Eric Brewer 说，这三个指标不可能同时做到。这个结论就叫做 CAP 定理。

二、Partition tolerance

先看 Partition tolerance，中文叫做"分区容错"。

大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区（partition）。分区容错的意思是，区间通信可能失败。比如，一台服务器放在中国，另一台服务器放在美国，这就是两个区，它们之间可能无法通信。

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上图中，G1 和 G2 是两台跨区的服务器。G1 向 G2 发送一条消息，G2 可能无法收到。系统设计的时候，必须考虑到这种情况。

一般来说，分区容错无法避免，因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我们，剩下的 C 和 A 无法同时做到。

三、Consistency

Consistency 中文叫做"一致性"。意思是，写操作之后的读操作，必须返回该值。举例来说，某条记录是 v0，用户向 G1 发起一个写操作，将其改为 v1。

 

接下来，用户的读操作就会得到 v1。这就叫一致性。

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问题是，用户有可能向 G2 发起读操作，由于 G2 的值没有发生变化，因此返回的是 v0。G1 和 G2 读操作的结果不一致，这就不满足一致性了。

 

为了让 G2 也能变为 v1，就要在 G1 写操作的时候，让 G1 向 G2 发送一条消息，要求 G2 也改成 v1。

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这样的话，用户向 G2 发起读操作，也能得到 v1。

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四、Availability

Availability 中文叫做"可用性"，意思是只要收到用户的请求，服务器就必须给出回应。

用户可以选择向 G1 或 G2 发起读操作。不管是哪台服务器，只要收到请求，就必须告诉用户，到底是 v0 还是 v1，否则就不满足可用性。

五、Consistency 和 Availability 的矛盾

一致性和可用性，为什么不可能同时成立？答案很简单，因为可能通信失败（即出现分区容错）。

如果保证 G2 的一致性，那么 G1 必须在写操作时，锁定 G2 的读操作和写操作。只有数据同步后，才能重新开放读写。锁定期间，G2 不能读写，没有可用性不。

如果保证 G2 的可用性，那么势必不能锁定 G2，所以一致性不成立。

综上所述，G2 无法同时做到一致性和可用性。系统设计时只能选择一个目标。如果追求一致性，那么无法保证所有节点的可用性；如果追求所有节点的可用性，那就没法做到一致性。

 

在什么场合，可用性高于一致性？

举例来说，发布一张网页到 CDN，多个服务器有这张网页的副本。后来发现一个错误，需要更新网页，这时只能每个服务器都更新一遍。

一般来说，网页的更新不是特别强调一致性。短时期内，一些用户拿到老版本，另一些用户拿到新版本，问题不会特别大。当然，所有人最终都会看到新版本。所以，这个场合就是可用性高于一致性。

 

 

验证CAP理论

系统总是会有错误，那我们就来看看可能会出现什么错误。

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N1节点更新了V0到V1，想在也想把这个消息通过M操作告诉N1节点，却发生了网络故障。这时候小明和小华都要同时访问这个数据，怎么办呢？现在我们依然想要我们的系统具有CAP三个特性，我们分析一下会发生什么。

（1）系统网络发生了故障，但是系统依然可以访问，因此具有容错性。

（2）小明在访问节点N1的时候更改了V0到V1，想要小华访问节点N2的V数据库的时候是V1，因此需要等网络故障恢复，将N2节点的数据库进行更新才可以。

（3）在网络故障恢复的这段时间内，想要系统满足可用性，是不可能的。因为可用性要求随时随地访问系统都是正确有效的。这就出现了矛盾。

正是这个矛盾所以CAP三个特性肯定不能同时满足。既然不能满足，那我们就进行取舍。

有两种选择：

（1）牺牲数据一致性，也就是小明看到的衣服数量是10，买了一件应该是9了。但是小华看到的依然是10。

（2）牺牲可用性，也就是小明看到的衣服数量是10，买了一件应该是9了。但是小华想要获取的最新的数据的话，那就一直等待阻塞，一直到网络故障恢复。

现在你可以看到了CAP三个特性肯定是不能同时满足的，但是可以满足其中两个。

三、CAP特性的取舍

我们分析一下既然可以满足两个，那么舍弃哪一个比较好呢？

（1）满足CA舍弃P，也就是满足一致性和可用性，舍弃容错性。但是这也就意味着你的系统不是分布式的了，因为涉及分布式的想法就是把功能分开，部署到不同的机器上。

（2）满足CP舍弃A，也就是满足一致性和容错性，舍弃可用性。如果你的系统允许有段时间的访问失效等问题，这个是可以满足的。就好比多个人并发买票，后台网络出现故障，你买的时候系统就崩溃了。

（3）满足AP舍弃C，也就是满足可用性和容错性，舍弃一致性。这也就是意味着你的系统在并发访问的时候可能会出现数据不一致的情况。

实时证明，大多数都是牺牲了一致性。像12306还有淘宝网，就好比是你买火车票，本来你看到的是还有一张票，其实在这个时刻已经被买走了，你填好了信息准备买的时候发现系统提示你没票了。这就是牺牲了一致性。

但是不是说牺牲一致性一定是最好的。就好比MySQL中的事务机制，张三给李四转了100块钱，这时候必须保证张三的账户上少了100，李四的账户多了100。因此需要数据的一致性，而且什么时候转钱都可以，也需要可用性。但是可以转钱失败是可以允许的。