分布式系统设计权衡之 CAP

写在最前:

1.为什么学习并记录分布式设计理念一系列相关的东西

在日常工作中系统设计评审的时候,经常会有一些同事抛出一些概念,高可用性,一致性等等字眼,他们用这些最基本的概念去反驳系统最初的设计,但是很多人理解的可用性,一致性等等问题,都是自己拍脑袋想的,或者根本和最原始表达的意思就不是一个东西,在这种情况下PK,就像不再一个频段的人在交流,除了争论,没有任何实质性的进展,所以有必要熟悉其理论基础,以免贻笑大方。(其实类似的例子还有很多,国内的技术人员都喜欢把一些此词模糊化,混淆而谈。例如XX云,实际卖的就是vps 和一小部分saas,这就叫cloud computing?)

2.准备说哪些东西

分布式系统设计在评审时,争论得最多的地方,其实也就是著名的cap理论,本文也主要对CAP理论加以自己的理解和应用

CAP 理论

什么是分布式系统

部分在不同的节点上,通过网络协同工作的系统叫做分布式系统

CAP 分别代表什么

• Consistency
• (all nodes see the same data at the same time)
• Availability
• Reads and writes always succeed.
• Partition tolerance
• (the system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system)

 

一致性: 更新操作成功并返回客户端完成后,分布式的所有节点在同一时间的数据完全一致

可用性:     读和写操作都能成功

分区容错性:再出现网络故障导致分布式节点间不能通信时,系统能否继续服务

CAP 的是什么关系

It states, that though its desirable to have Consistency, High-Availability and Partition-tolerance in every system, unfortunately no system can achieve all three at the same time.

在分布式系统的设计中,没有一种设计可以同时满足一致性,可用性,分区容错性 3个特性

注意:不要将弱一致性,最终一致性放到CAP理论里混为一谈(混淆概念的坑真多)
弱一致性,最终一致性 你可以认为和CAP的C一点关系也没有,因为CAP的C是更新操作完成后,任何节点看到的数据完全一致, 弱一致性。最终一致性本身和CAP的C一致性是违背的,所以你可以看到那些谎称自己系统同时具备CAP 3个特性是多么的可笑,可能国内更多的场景是:一个开放人员一旦走上讲台演讲,就立马转变为了营销人员,连最基本的理念也不要了

这里有一篇标题很大的文章  cap-twelve-years-later-how-the-rules-have-changed ,实际上本文的changed更多的是在思考方式上,而本身CAP理论是没有changed的

为什么会是这样

我们来看一个简单的问题, 一个DB服务   搭建在两个机房(北京,广州),两个DB实例同时提供写入和读取

 

 

1. 假设DB的更新操作是同时写北京和广州的DB都成功才返回成功

在没有出现网络故障的时候,满足CA原则,C 即我的任何一个写入,更新操作成功并返回客户端完成后,分布式的所有节点在同一时间的数据完全一致, A 即我的读写操作都能够成功,但是当出现网络故障时,我不能同时保证CA,即P条件无法满足

2. 假设DB的更新操作是只写本地机房成功就返回,通过binlog/oplog回放方式同步至侧边机房

这种操作保证了在出现网络故障时,双边机房都是可以提供服务的,且读写操作都能成功,意味着他满足了AP ,但是它不满足C,因为更新操作返回成功后,双边机房的DB看到的数据会存在短暂不一致,且在网络故障时,不一致的时间差会很大(仅能保证最终一致性)

3. 假设DB的更新操作是同时写北京和广州的DB都成功才返回成功且网络故障时提供降级服务

降级服务,如停止写入,只提供读取功能,这样能保证数据是一致的,且网络故障时能提供服务,满足CP原则,但是他无法满足可用性原则

选择权衡

通过上面的例子,我们得知,我们永远无法同时得到CAP这3个特性,那么我们怎么来权衡选择呢?

选择的关键点取决于业务场景

对于大多数互联网应用来说(如网易门户),因为机器数量庞大,部署节点分散,网络故障是常态,可用性是必须需要保证的,所以只有设置一致性来保证服务的AP,通常常见的高可用服务吹嘘5个9 6个9服务SLA稳定性就本都是放弃C选择AP

对于需要确保强一致性的场景,如银行,通常会权衡CA和CP模型,CA模型网络故障时完全不可用,CP模型具备部分可用性,实际的选择需要通过业务场景来权衡(并不是所有情况CP都好于CA,只能查看信息不能更新信息有时候从产品层面还不如直接拒绝服务)

延伸

BASE(Basically Available, Soft State, Eventual Consistency  基本可用、软状态、最终一致性) 对CAP AP理论的延伸, Redis等众多系统构建与这个理论之上
ACID  传统数据库常用的设计理念, ACID和BASE代表了两种截然相反的设计哲学,分处一致性-可用性分布图谱的两极。

扩展阅读

Daniel Abadi认为  CAP  应该叫 PACELC   http://dbmsmusings.blogspot.jp/2010/04/problems-with-cap-and-yahoos-little.html
Brewer’s CAP Theorem   http://www.julianbrowne.com/article/viewer/brewers-cap-theorem
Foundationdb 的CAP权衡选择  https://foundationdb.com/white-papers/the-cap-theorem

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