阅读笔记(三)CAP理论相关

2024-09-05 05:18
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本文主要是介绍阅读笔记(三)CAP理论相关,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

一. 简介

  本文分享一些关于CAP原理介绍的文章和重点内容。

二. 通俗易懂的CAP事例

  《A plain english introduction to CAP Theorem》一文用一个通俗易懂的事例讲述了CAP原理。下面是简单概括后的例子。

  1. 有一天,你发出广告为他人提供了一项服务:帮他人记录各种信息,并提供查询功能。(单服务器架构)
  2. 随着业务的增多,一个人渐渐忙不过来了,可能遇上生病、有事,也可能24小时工作也无法让所有用户满意,再加上排队、拥塞等情况会导致业务损失,因此让自己老婆帮忙一起来提供服务 (分布式架构) :顾客依然是打老电话来记录或者查询信息,但是内部分线让自己和老婆谁有空谁接 (负载均衡)
  3. 在这种情况下,遇到了第一个问题:顾客打电话被自己接到了,要求查询之前存放的信息,但是在自己的笔记本上没有发现有存放过信息因此回复没有信息。实际上是因为顾客存储信息的时候接通的是老婆那边,因此没有存在自己这里,导致了信息的不一致,也就是Consistency
  4. 通过思考,你提出了这样的解决办法:在用户打电话更新、记录信息的时候,我们告诉彼此新的信息,起到同步的作用。但是这种做法存在一个缺陷:如果有一天自己或者老婆有事/生病了,那就导致另一个人的存储无法得到更新,也就是无法保证可用性(Availability)
  5. 通过进一步思考,你提出了 同时可以保证一致性(Consistency)和可用性(Availability) 的解决方案 (CA) :在4的方案基础上增加一个检测机制:当自己或者老婆回来工作时,首先会进行信息的校验和同步,保持一致之后再继续工作下去
  6. 5得出的方案的确可以保证了一致性和可用性,但是这带来了另一个问题:假如老婆不开心了,不乐意和自己进行这个信息的同步更新,那怎么办?(Partition Tolerance 分区容错) 如果想保证一致性,那就不能兼顾可用性,反之亦然,这就是CAP原理。

三. 再看CAP

  《CAP Theorem: Revisited》一文通过绘图和简洁的讲解说明了为什么只有可能出现CP或者AP而不存在CA模型。其实从第二节的例子中已经很明显的可以看出来了,只要有分区容错问题,则CA一定是无法保持的。
  首先大家需要意识到网络是不可靠的,经常会在意想不到的时候发生问题,而我们没有办法去选择什么时候发生问题或不发生。在此前提下,才出现了CAP原理,即我们随时都可能因为网络的不可靠出现分区问题,并由此需要解决分区容错,而对此,我们只能选择可靠性或者一致性二者其一。

  1. CP(Consistency/Partition Tolerance )
    当N1和N2两个服务器突然断开了连接时,假设其中的同一数据x在N1中更新为了y。这是如果想要保持一致性,则访问N2服务器就会得到error回复或者因为分区同步失败等待过久导致timeour error,即失去了可靠性(Availability)。当我们需要保持高度一致的原子性读写时则必须损失一定的可用性
  2. AP(Availability/Partition Tolerance)
    与上例相反,如果我们需要保证高度可用性,则访问N1和N2服务器分别会得到x和y的数据回复。

四. CAP FAQ

  《The CAP FAQ》是Henry Robinson在github上发表的一系列FAQ,这里前排推荐这位大牛的博客,有很多不错的文章,如《Distributed systems theory for the distributed systems engineer》。这里没有全文搬运,仅给出部分和上文不同的内容。

  1. CAP问题的起源
    CAP问题源于Eric Brewer博士的演讲“Towards Robust Distributed Systems”,后由MIT的Seth Gilbert 和 Professor Nancy Lynch在论文“Brewer’s conjecture and the feasibility of consistent, available, partition-tolerant web services”中阐明。

  2. 什么是原子性(atomic or linearizable)
    原子性,即一致性,是保证客户端发出get()请求时获取到的值得一致性。对客户端来说,分布式的服务器在他们看来仅仅是一台抽象的机器,这就是原子性的缘由。

  3. 什么时候系统必须放弃C或者A
    CAP理论仅在某些情况下才会发生:首先网络出现错误导致了分区容错P的出现,然后对数据的严苛要求才会导致了必须舍弃C或者A。如果不是在这种严苛条件下,即某些情况下并没有请求导致必须舍弃C或者A,则我们可以同时保持着CA的状态。

  4. C和A有各种等级吗?
    我们看可以适当放松C和A的要求去搭建灵活的系统。例如很多系统选择放松可靠性的要求,保障一致性,如ZooKeeper。而亚马逊的Dynamo则放松了一致性的检测,保持更高度的可用性。在自己搭建架构时,切记根据需要来选择哪种方式更适合。

五. 参考文献

  1. A plain english introduction to CAP Theorem
  2. CAP Theorem: Revisited
  3. The CAP FAQ

这篇关于阅读笔记(三)CAP理论相关的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1138049

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