無(wú)論你是一個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)師，還是一個(gè)普通開(kāi)發(fā)，當(dāng)你開(kāi)發(fā)或者設(shè)計(jì)一個(gè)分布式系統(tǒng)的時(shí)候，CAP理論是無(wú)論如何也繞不過(guò)去的。本文就來(lái)介紹一下到底什么是CAP理論，如何證明CAP理論，以及CAP的權(quán)衡問(wèn)題。

CAP理論概述

CAP理論：一個(gè)分布式系統(tǒng)最多只能同時(shí)滿足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分區(qū)容錯(cuò)性(Partition tolerance)這三項(xiàng)中的兩項(xiàng)。

 

 

讀者需要注意的的是，CAP理論中的CA和數(shù)據(jù)庫(kù)事務(wù)中ACID的CA并完全是同一回事兒。兩者之中的A都是C都是一致性(Consistency)。CAP中的A指的是可用性(Availability)，而ACID中的A指的是原子性(Atomicity)，切勿混為一談。

CAP的定義

Consistency 一致性

一致性指“all nodes see the same data at the same time”，即更新操作成功并返回客戶端完成后，所有節(jié)點(diǎn)在同一時(shí)間的數(shù)據(jù)完全一致，所以，一致性，說(shuō)的就是數(shù)據(jù)一致性。分布式的一致性

對(duì)于一致性，可以分為從客戶端和服務(wù)端兩個(gè)不同的視角。從客戶端來(lái)看，一致性主要指的是多并發(fā)訪問(wèn)時(shí)更新過(guò)的數(shù)據(jù)如何獲取的問(wèn)題。從服務(wù)端來(lái)看，則是更新如何復(fù)制分布到整個(gè)系統(tǒng)，以保證數(shù)據(jù)最終一致。

一致性是因?yàn)橛胁�發(fā)讀寫(xiě)才有的問(wèn)題，因此在理解一致性的問(wèn)題時(shí)，一定要注意結(jié)合考慮并發(fā)讀寫(xiě)的場(chǎng)景。

從客戶端角度，多進(jìn)程并發(fā)訪問(wèn)時(shí)，更新過(guò)的數(shù)據(jù)在不同進(jìn)程如何獲取的不同策略，決定了不同的一致性。

三種一致性策略

對(duì)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，要求更新過(guò)的數(shù)據(jù)能被后續(xù)的訪問(wèn)都能看到，這是強(qiáng)一致性。

如果能容忍后續(xù)的部分或者全部訪問(wèn)不到，則是弱一致性。

如果經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后要求能訪問(wèn)到更新后的數(shù)據(jù)，則是最終一致性。

CAP中說(shuō)，不可能同時(shí)滿足的這個(gè)一致性指的是強(qiáng)一致性。

Availability 可用性

可用性指“Reads and writes always succeed”，即服務(wù)一直可用，而且是正常響應(yīng)時(shí)間。

對(duì)于一個(gè)可用性的分布式系統(tǒng)，每一個(gè)非故障的節(jié)點(diǎn)必須對(duì)每一個(gè)請(qǐng)求作出響應(yīng)。所以，一般我們?cè)诤饬恳粋�(gè)系統(tǒng)的可用性的時(shí)候，都是通過(guò)停機(jī)時(shí)間來(lái)計(jì)算的。

 

 

通常我們描述一個(gè)系統(tǒng)的可用性時(shí)，我們說(shuō)淘寶的系統(tǒng)可用性可以達(dá)到5個(gè)9，意思就是說(shuō)他的可用水平是99.999%，即全年停機(jī)時(shí)間不超過(guò) (1-0.99999)*365*24*60 = 5.256 min，這是一個(gè)極高的要求。

好的可用性主要是指系統(tǒng)能夠很好的為用戶服務(wù)，不出現(xiàn)用戶操作失敗或者訪問(wèn)超時(shí)等用戶體驗(yàn)不好的情況。一個(gè)分布式系統(tǒng)，上下游設(shè)計(jì)很多系統(tǒng)如負(fù)載均衡、WEB服務(wù)器、應(yīng)用代碼、數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器等，任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)的不穩(wěn)定都可以影響可用性。

Partition Tolerance分區(qū)容錯(cuò)性

分區(qū)容錯(cuò)性指“the system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system”，即分布式系統(tǒng)在遇到某節(jié)點(diǎn)或網(wǎng)絡(luò)分區(qū)故障的時(shí)候，仍然能夠?qū)ν馓峁�滿足一致性和可用性的服務(wù)。

分區(qū)容錯(cuò)性和擴(kuò)展性緊密相關(guān)。在分布式應(yīng)用中，可能因?yàn)橐恍┓植际降脑�因�(qū)е孪到y(tǒng)無(wú)法正常運(yùn)轉(zhuǎn)。好的分區(qū)容錯(cuò)性要求能夠使應(yīng)用雖然是一個(gè)分布式系統(tǒng)，而看上去卻好像是在一個(gè)可以運(yùn)轉(zhuǎn)正常的整體。比如現(xiàn)在的分布式系統(tǒng)中有某一個(gè)或者幾個(gè)機(jī)器宕掉了，其他剩下的機(jī)器還能夠正常運(yùn)轉(zhuǎn)滿足系統(tǒng)需求，或者是機(jī)器之間有網(wǎng)絡(luò)異常，將分布式系統(tǒng)分隔未獨(dú)立的幾個(gè)部分，各個(gè)部分還能維持分布式系統(tǒng)的運(yùn)作，這樣就具有好的分區(qū)容錯(cuò)性。

簡(jiǎn)單點(diǎn)說(shuō)，就是在網(wǎng)絡(luò)中斷，消息丟失的情況下，系統(tǒng)如果還能正常工作，就是有比較好的分區(qū)容錯(cuò)性。

CAP的證明

 

 

如上圖，是我們證明CAP的基本場(chǎng)景，網(wǎng)絡(luò)中有兩個(gè)節(jié)點(diǎn)N1和N2，可以簡(jiǎn)單的理解N1和N2分別是兩臺(tái)計(jì)算機(jī)，他們之間網(wǎng)絡(luò)可以連通，N1中有一個(gè)應(yīng)用程序A，和一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)V，N2也有一個(gè)應(yīng)用程序B2和一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)V。現(xiàn)在，A和B是分布式系統(tǒng)的兩個(gè)部分，V是分布式系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的兩個(gè)子數(shù)據(jù)庫(kù)。

在滿足一致性的時(shí)候，N1和N2中的數(shù)據(jù)是一樣的，V0=V0。在滿足可用性的時(shí)候，用戶不管是請(qǐng)求N1或者N2，都會(huì)得到立即響應(yīng)。在滿足分區(qū)容錯(cuò)性的情況下，N1和N2有任何一方宕機(jī)，或者網(wǎng)絡(luò)不通的時(shí)候，都不會(huì)影響N1和N2彼此之間的正常運(yùn)作。

 

 

如上圖，是分布式系統(tǒng)正常運(yùn)轉(zhuǎn)的流程，用戶向N1機(jī)器請(qǐng)求數(shù)據(jù)更新，程序A更新數(shù)據(jù)庫(kù)Vo為V1，分布式系統(tǒng)將數(shù)據(jù)進(jìn)行同步操作M，將V1同步的N2中V0，使得N2中的數(shù)據(jù)V0也更新為V1，N2中的數(shù)據(jù)再響應(yīng)N2的請(qǐng)求。

這里，可以定義N1和N2的數(shù)據(jù)庫(kù)V之間的數(shù)據(jù)是否一樣為一致性;外部對(duì)N1和N2的請(qǐng)求響應(yīng)為可用行;N1和N2之間的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境為分區(qū)容錯(cuò)性。這是正常運(yùn)作的場(chǎng)景，也是理想的場(chǎng)景，然而現(xiàn)實(shí)是殘酷的，當(dāng)錯(cuò)誤發(fā)生的時(shí)候，一致性和可用性還有分區(qū)容錯(cuò)性，是否能同時(shí)滿足，還是說(shuō)要進(jìn)行取舍呢?

作為一個(gè)分布式系統(tǒng)，它和單機(jī)系統(tǒng)的較大區(qū)別，就在于網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)在假設(shè)一種極端情況，N1和N2之間的網(wǎng)絡(luò)斷開(kāi)了，我們要支持這種網(wǎng)絡(luò)異常，相當(dāng)于要滿足分區(qū)容錯(cuò)性，能不能同時(shí)滿足一致性和響應(yīng)性呢?還是說(shuō)要對(duì)他們進(jìn)行取舍。

 

 

假設(shè)在N1和N2之間網(wǎng)絡(luò)斷開(kāi)的時(shí)候，有用戶向N1發(fā)送數(shù)據(jù)更新請(qǐng)求，那N1中的數(shù)據(jù)V0將被更新為V1，由于網(wǎng)絡(luò)是斷開(kāi)的，所以分布式系統(tǒng)同步操作M，所以N2中的數(shù)據(jù)依舊是V0;這個(gè)時(shí)候，有用戶向N2發(fā)送數(shù)據(jù)讀取請(qǐng)求，由于數(shù)據(jù)還沒(méi)有進(jìn)行同步，應(yīng)用程序沒(méi)辦法立即給用戶返回的數(shù)據(jù)V1，怎么辦呢?

有二種選擇，第一，犧牲數(shù)據(jù)一致性，保證可用性。響應(yīng)舊的數(shù)據(jù)V0給用戶;

第二，犧牲可用性，保證數(shù)據(jù)一致性。阻塞等待，直到網(wǎng)絡(luò)連接恢復(fù)，數(shù)據(jù)更新操作M完成之后，再給用戶響應(yīng)的數(shù)據(jù)V1。

這個(gè)過(guò)程，證明了要滿足分區(qū)容錯(cuò)性的分布式系統(tǒng)，只能在一致性和可用性兩者中，選擇其中一個(gè)。

CAP權(quán)衡

通過(guò)CAP理論及前面的證明，我們知道無(wú)法同時(shí)滿足一致性、可用性和分區(qū)容錯(cuò)性這三個(gè)特性，那要舍棄哪個(gè)呢?

我們分三種情況來(lái)闡述一下。

CA without P

這種情況在分布式系統(tǒng)中幾乎是不存在的。首先在分布式環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)分區(qū)是一個(gè)自然的事實(shí)。因?yàn)榉謪^(qū)是必然的，所以如果舍棄P，意味著要舍棄分布式系統(tǒng)。那也就沒(méi)有必要再討論CAP理論了。這也是為什么在前面的CAP證明中，我們以系統(tǒng)滿足P為前提論述了無(wú)法同時(shí)滿足C和A。

比如我們熟知的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，如My SQL和Oracle就是保證了可用性和數(shù)據(jù)一致性，但是他并不是個(gè)分布式系統(tǒng)。一旦關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)要考慮主備同步、集群部署等就必須要把P也考慮進(jìn)來(lái)。

其實(shí)，在CAP理論中。C，A，P三者并不是平等的，CAP之父在《Spanner，真時(shí)，CAP理論》一文中寫(xiě)到：

如果說(shuō)Spanner真有什么特別之處，那就是谷歌的廣域網(wǎng)。Google通過(guò)建立私有網(wǎng)絡(luò)以及強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)工程能力來(lái)保證P，在多年運(yùn)營(yíng)改進(jìn)的基礎(chǔ)上，在生產(chǎn)環(huán)境中可以較大程度的減少分區(qū)發(fā)生，從而實(shí)現(xiàn)高可用性。

從Google的經(jīng)驗(yàn)中可以得到的結(jié)論是，無(wú)法通過(guò)降低CA來(lái)提升P。要想提升系統(tǒng)的分區(qū)容錯(cuò)性，需要通過(guò)提升基礎(chǔ)設(shè)施的穩(wěn)定性來(lái)保障。

所以，對(duì)于一個(gè)分布式系統(tǒng)來(lái)說(shuō)。P是一個(gè)基本要求，CAP三者中，只能在CA兩者之間做權(quán)衡，并且要想盡辦法提升P。

CP without A

如果一個(gè)分布式系統(tǒng)不要求強(qiáng)的可用性，即容許系統(tǒng)停機(jī)或者長(zhǎng)時(shí)間無(wú)響應(yīng)的話，就可以在CAP三者中保障CP而舍棄A。

一個(gè)保證了CP而一個(gè)舍棄了A的分布式系統(tǒng)，一旦發(fā)生網(wǎng)絡(luò)故障或者消息丟失等情況，就要犧牲用戶的體驗(yàn)，等待所有數(shù)據(jù)全部一致了之后再讓用戶訪問(wèn)系統(tǒng)。

設(shè)計(jì)成CP的系統(tǒng)其實(shí)也不少，其中最典型的就是很多分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，他們都是設(shè)計(jì)成CP的。在發(fā)生極端情況時(shí)，優(yōu)先保證數(shù)據(jù)的強(qiáng)一致性，代價(jià)就是舍棄系統(tǒng)的可用性。如Redis、HBase等，還有分布式系統(tǒng)中常用的Zookeeper也是在CAP三者之中選擇優(yōu)先保證CP的。

無(wú)論是像Redis、HBase這種分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，還是像Zookeeper這種分布式協(xié)調(diào)組件。數(shù)據(jù)的一致性是他們最最基本的要求。一個(gè)連數(shù)據(jù)一致性都保證不了的分布式存儲(chǔ)要他有何用?

在我的Zookeeper介紹(二)——Zookeeper概述一文中其實(shí)介紹過(guò)zk關(guān)于CAP的思考，這里再簡(jiǎn)單回顧一下：

ZooKeeper是個(gè)CP(一致性+分區(qū)容錯(cuò)性)的，即任何時(shí)刻對(duì)ZooKeeper的訪問(wèn)請(qǐng)求能得到一致的數(shù)據(jù)結(jié)果，同時(shí)系統(tǒng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)分割具備容錯(cuò)性。但是它不能保證每次服務(wù)請(qǐng)求的可用性，也就是在極端環(huán)境下，ZooKeeper可能會(huì)丟棄一些請(qǐng)求，消費(fèi)者程序需要重新請(qǐng)求才能獲得結(jié)果。ZooKeeper是分布式協(xié)調(diào)服務(wù)，它的職責(zé)是保證數(shù)據(jù)在其管轄下的所有服務(wù)之間保持同步、一致。所以就不難理解為什么ZooKeeper被設(shè)計(jì)成CP而不是AP特性的了。

AP wihtout C

要高可用并允許分區(qū)，則需放棄一致性。一旦網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題發(fā)生，節(jié)點(diǎn)之間可能會(huì)失去聯(lián)系。為了保證高可用，需要在用戶訪問(wèn)時(shí)可以馬上得到返回，則每個(gè)節(jié)點(diǎn)只能用本地?cái)?shù)據(jù)提供服務(wù)，而這樣會(huì)導(dǎo)致全局?jǐn)?shù)據(jù)的不一致性。

這種舍棄強(qiáng)一致性而保證系統(tǒng)的分區(qū)容錯(cuò)性和可用性的場(chǎng)景和案例非常多。前面我們介紹可用性的時(shí)候說(shuō)到過(guò)，很多系統(tǒng)在可用性方面會(huì)做很多事情來(lái)保證系統(tǒng)的全年可用性可以達(dá)到N個(gè)9，所以，對(duì)于很多業(yè)務(wù)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，比如淘寶的購(gòu)物，12306的買(mǎi)票。都是在可用性和一致性之間舍棄了一致性而選擇可用性。

你在12306買(mǎi)票的時(shí)候肯定遇到過(guò)這種場(chǎng)景，當(dāng)你購(gòu)買(mǎi)的時(shí)候提示你是有票的(但是可能實(shí)際已經(jīng)沒(méi)票了)，你也正常的去輸入驗(yàn)證碼，下單了。但是過(guò)了一會(huì)系統(tǒng)提示你下單失敗，余票不足。這其實(shí)就是先在可用性方面保證系統(tǒng)可以正常的服務(wù)，然后在數(shù)據(jù)的一致性方面做了些犧牲，會(huì)影響一些用戶體驗(yàn)，但是也不至于造成用戶流程的嚴(yán)重阻塞。

但是，我們說(shuō)很多網(wǎng)站犧牲了一致性，選擇了可用性，這其實(shí)也不準(zhǔn)確的。就比如上面的買(mǎi)票的例子，其實(shí)舍棄的只是強(qiáng)一致性。退而求其次保證了最終一致性。也就是說(shuō)，雖然下單的瞬間，關(guān)于車(chē)票的庫(kù)存可能存在數(shù)據(jù)不一致的情況，但是過(guò)了一段時(shí)間，還是要保證最終一致性的。

對(duì)于多數(shù)大型互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的場(chǎng)景，主機(jī)眾多、部署分散，而且現(xiàn)在的集群規(guī)模越來(lái)越大，所以節(jié)點(diǎn)故障、網(wǎng)絡(luò)故障是常態(tài)，而且要保證服務(wù)可用性達(dá)到N個(gè)9，即保證P和A，舍棄C(退而求其次保證最終一致性)。雖然某些地方會(huì)影響客戶體驗(yàn)，但沒(méi)達(dá)到造成用戶流程的嚴(yán)重程度。

適合的才是較好的

上面介紹了如何CAP中權(quán)衡及取舍以及典型的案例。孰優(yōu)孰略，沒(méi)有定論，只能根據(jù)場(chǎng)景定奪，適合的才是較好的。

對(duì)于涉及到錢(qián)財(cái)這樣不能有一絲讓步的場(chǎng)景，C必須保證。網(wǎng)絡(luò)發(fā)生故障寧可停止服務(wù)，這是保證CA，舍棄P。比如前幾年支付寶光纜被挖斷的事件，在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)故障的時(shí)候，支付寶就在可用性和數(shù)據(jù)一致性之間選擇了數(shù)據(jù)一致性，用戶感受到的是支付寶系統(tǒng)長(zhǎng)時(shí)間宕機(jī)，但是其實(shí)背后是無(wú)數(shù)的工程師在恢復(fù)數(shù)據(jù)，保證數(shù)數(shù)據(jù)的一致性。

對(duì)于其他場(chǎng)景，比較普遍的做法是選擇可用性和分區(qū)容錯(cuò)性，舍棄強(qiáng)一致性，退而求其次使用最終一致性來(lái)保證數(shù)據(jù)的安全。這其實(shí)是分布式領(lǐng)域的另外一個(gè)理論——BASE理論。我們下一篇文章再來(lái)介紹。

總結(jié)

無(wú)論你是一個(gè)架構(gòu)師，還是一個(gè)普通開(kāi)發(fā)，在設(shè)計(jì)或開(kāi)發(fā)分布式系統(tǒng)的時(shí)候，不可避免的要在CAP中做權(quán)衡。需要根據(jù)自己的系統(tǒng)的實(shí)際情況，選擇最適合自己的方案。

標(biāo)簽： Google web服務(wù)器 安全 代碼 服務(wù)器 谷歌 互聯(lián)網(wǎng) 數(shù)據(jù)庫(kù) 網(wǎng)絡(luò)

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