CAP理论
CAP定理(CAP theorem)又被称作布鲁尔定理(Brewer's theorem),是加州大学伯克利分校的计算机科学家埃里克布鲁尔(Eric Brewer)在2000年的ACM PODC上提出的一个猜想.2002年,麻省理工学院的赛斯吉尔伯特(Seth Gilbert)和南希林奇(Nancy Lynch)发表了布鲁尔猜想的证明,使之成为分布式计算领域公认的一个定理.对于设计分布式系统的架构师来说,CAP是必须有掌握的理论
布鲁尔在提出CAP猜想的时候,并没有详细定义Consistency、Availability、Parition Tolerance三个单词的明确定义,因此如果初学者去查询CAP定义的时候会感到比较困惑,因为不同的资料对CAP的详细定义有一些细微的差别,我们采用了Robert Grenier[http://robertgrenier.com/about/]的文章作为参考基础
In a distributed system(a collectuion of interconnected nodes taht share data.),you can only have two out of the following three guarantees across a write/read pair:Consistency, Availability, and Partition Tolerance - one of them must be sacrificed.[http://robertgrenier.com/2014/08/cap-theorem-revisited]
简单翻译为:在一个分布式系统(指互相连接并共享数据的节点的集合)中,当涉及读写操作时,只能保证一致性(Consistence)、可用性(Availability)、分区容错性(Partition Tolerance)三者中的两个,另外一个必须被牺牲.
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强调了两点:interconnected和 share data,为何要强调这两点呢? 因为分布式系统并不一定会互联和共享数据.最简单的例如Memcache的集群,相互之间就没有连接和共享数据,因此Memcache集群这类分布式系统就不符合CAP理论探讨的对象;而Mysql集群就是互联和进行数据复制的,因此是CAP理论探讨的对象.
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CAP关注的是对数据的读写操作,而不是分布式系统的所有功能.例如,Zookeeper的选举机制就不是CAP探讨的对象
- 一致性(Consistency)
A read is guaranteed to return the most recent write for a given client.
简单翻译为:对某个指定的客户端来说,读操作保证能够返回最新的写操作结果
- 可用性(Availability)
A non-failing node will return a reasonable response within a reasonable amount of time (no error or timeout)
简单翻译为:非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应(不是错误和超时的响应)
- 分区容忍性(Partition Tolerance)
The system will continue to function when network partitions occur.
简单翻译为:当出现网络分区后,系统能够继续"履行职责"
CAP应用
虽然CAP理论定义是三个要素中只能取两个,但放到分布式环境下来思考,我们会发现必须选择P(分区容忍)要素,因为网络本身无法做到100%可靠,有可能出故障,所以分区是一个必然的现象.如果我们选择了CA而放弃了P,那么当发生分区现象时,为了保证C,系统返回error(例如:当前系统不允许写入),这又和A冲突了,因为A要求返回no error和no timeout.因此,分布式系统理论上不可能选择CA架构,只能选择CP或者AP架构.
1.CP - Consistency/Parition Tolerance
如下图所示,为了保证一致性,当发生分区现象后,N1节点上的数据已经更新到y,但由于N1和N2之间的复制通道中断,数据y无法同步到N2,N2节点上的数据还是x.这时客户端C访问N2时，N2需要返回Error,提示客户端C"系统现在发生了错误"，这种处理方式违背了可用性（Availiability）的要求，因此CAP三者只能满足CP。
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2.AP - Availiability/Partition Tolerance
如下图所示，为了保证可用性，当发生分区现象后，N1节点上的数据已经更新到y，但由于N1和N2之间的复制通道中断，数据y无法同步到N2,N2节点上的数据还是x。这时客户端C访问N2时，N2将当前自己拥有的数据x返回给客户端C了，而实际上当前最新的数据已经是y了，这就不满足一致性（Consistency）的要求了，因此CAP三者只能满足AP。注意：这里N2节点返回x,虽然不是一个“正确”的结果，但是一个“合理”的结果，因为x是旧的数据，并不是一个错乱的值。只是不是最新的数据而已。
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