分布式的理论

分布式的理论

1、CAP理论

　　一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。该一致性指的是强一致性。

①一致性（Consistency）

　　数据一致性。即更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致。

　　对于一致性，可以分为从客户端和服务端两个不同的视角。从客户端来看，一致性主要指的是多并发访问时更新过的数据如何获取的问题。从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致。

强一致性

　　当更新操作完成之后，任何多个后续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。这种是对用户最友好的，就是用户上一次写什么，下一次就保证能读到什么。但是这种实现对性能影响较大，因为这意味着，只要上次的操作没有处理完，就不能让用户读取数据。

弱一致性

　　系统并不保证进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。系统在数据写入成功之后，不承诺立即可以读到最新写入的值，也不会具体的承诺多久之后可以读到。但会尽可能保证在某个时间级别（比如秒级别）之后，可以让数据达到一致性状态。

最终一致性

　　弱一致性的特定形式。系统保证在没有后续更新的前提下，系统最终返回上一次更新操作的值。在没有故障发生的前提下，不一致窗口的时间主要受通信延迟，系统负载和复制副本的个数影响。

②可用性（Availability）

　　服务一直可用，而且是正常响应时间。

　　对于一个可用性的分布式系统，每一个非故障的节点必须对每一个请求作出响应。所以，一般我们在衡量一个系统的可用性的时候，都是通过停机时间来计算的。可用性主要是指系统能够很好的为用户服务，不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。一个分布式系统，上下游设计很多系统如负载均衡、WEB服务器、应用代码、数据库服务器等，任何一个节点的不稳定都可以影响可用性。

③分区容错性（Partition Tolerance）

　　分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。

　　分区容错性和扩展性紧密相关。在分布式应用中，可能因为一些分布式的原因导致系统无法正常运转。好的分区容错性要求能够使应用虽然是一个分布式系统，而看上去却好像是在一个可以运转正常的整体。比如现在的分布式系统中有某一个或者几个机器宕掉了，其他剩下的机器还能够正常运转满足系统需求，或者是机器之间有网络异常，将分布式系统分隔未独立的几个部分，各个部分还能维持分布式系统的运作，这样就具有好的分区容错性。简单点说，就是在网络中断，消息丢失的情况下，系统如果还能正常工作，就是有比较好的分区容错性。

2、CAP证明

　　如上图，是分布式系统正常运转的流程，用户向N1机器请求数据更新，程序A更新数据库Vo为V1，分布式系统将数据进行同步操作M，将V1同步的N2中V0，使得N2中的数据V0也更新为V1，N2中的数据再响应N2的请求。

　　这里，可以定义N1和N2的数据库V之间的数据是否一样为一致性；外部对N1和N2的请求响应为可用行；N1和N2之间的网络环境为分区容错性。这是正常运作的场景，也是理想的场景，然而现实是残酷的，当错误发生的时候，一致性和可用性还有分区容错性，是否能同时满足，还是说要进行取舍呢？

　　作为一个分布式系统，它和单机系统的最大区别，就在于网络，现在假设一种极端情况，N1和N2之间的网络断开了，我们要支持这种网络异常，相当于要满足分区容错性，能不能同时满足一致性和响应性呢？还是说要对他们进行取舍。

　　假设在N1和N2之间网络断开的时候，有用户向N1发送数据更新请求，那N1中的数据V0将被更新为V1，由于网络是断开的，所以分布式系统同步操作M，所以N2中的数据依旧是V0；这个时候，有用户向N2发送数据读取请求，由于数据还没有进行同步，应用程序没办法立即给用户返回最新的数据V1，怎么办呢？

　　有二种选择，第一，牺牲数据一致性，保证可用性。响应旧的数据V0给用户；

　　第二，牺牲可用性，保证数据一致性。阻塞等待，直到网络连接恢复，数据更新操作M完成之后，再给用户响应最新的数据V1。

　　这个过程，证明了要满足分区容错性的分布式系统，只能在一致性和可用性两者中，选择其中一个。

3、CAP权衡

CA without P

　　这种情况在分布式系统中几乎是不存在的。首先在分布式环境下，网络分区是一个自然的事实。因为分区是必然的，所以如果舍弃P，意味着要舍弃分布式系统。那也就没有必要再讨论CAP理论了。这也是为什么在前面的CAP证明中，我们以系统满足P为前提论述了无法同时满足C和A。

　　比如我们熟知的关系型数据库，如My Sql和Oracle就是保证了可用性和数据一致性，但是他并不是个分布式系统。一旦关系型数据库要考虑主备同步、集群部署等就必须要把P也考虑进来。

CP without A

　　如果一个分布式系统不要求强的可用性，即容许系统停机或者长时间无响应的话，就可以在CAP三者中保障CP而舍弃A。一个保证了CP而一个舍弃了A的分布式系统，一旦发生网络故障或者消息丢失等情况，就要牺牲用户的体验，等待所有数据全部一致了之后再让用户访问系统。

　　设计成CP的系统其实也不少，其中最典型的就是很多分布式数据库，他们都是设计成CP的。在发生极端情况时，优先保证数据的强一致性，代价就是舍弃系统的可用性。如Redis、HBase等，还有分布式系统中常用的Zookeeper也是在CAP三者之中选择优先保证CP的。

AP wihtout C

　　要高可用并允许分区，则需放弃一致性。一旦网络问题发生，节点之间可能会失去联系。为了保证高可用，需要在用户访问时可以马上得到返回，则每个节点只能用本地数据提供服务，而这样会导致全局数据的不一致性。

　　这种舍弃强一致性而保证系统的分区容错性和可用性的场景和案例非常多。前面我们介绍可用性的时候说到过，很多系统在可用性方面会做很多事情来保证系统的全年可用性可以达到N个9，所以，对于很多业务系统来说，比如淘宝的购物，12306的买票。都是在可用性和一致性之间舍弃了一致性而选择可用性。

　　你在12306买票的时候肯定遇到过这种场景，当你购买的时候提示你是有票的（但是可能实际已经没票了），你也正常的去输入验证码，下单了。但是过了一会系统提示你下单失败，余票不足。这其实就是先在可用性方面保证系统可以正常的服务，然后在数据的一致性方面做了些牺牲，会影响一些用户体验，但是也不至于造成用户流程的严重阻塞。

　　但是，我们说很多网站牺牲了一致性，选择了可用性，这其实也不准确的。就比如上面的买票的例子，其实舍弃的只是强一致性。退而求其次保证了最终一致性。也就是说，虽然下单的瞬间，关于车票的库存可能存在数据不一致的情况，但是过了一段时间，还是要保证最终一致性的。

　　对于多数大型互联网应用的场景，主机众多、部署分散，而且现在的集群规模越来越大，所以节点故障、网络故障是常态，而且要保证服务可用性达到N个9，即保证P和A，舍弃C（退而求其次保证最终一致性）。虽然某些地方会影响客户体验，但没达到造成用户流程的严重程度。

4、BASE理论

基本可用（Basically Available）

　　出现故障时，允许损失部分可用功能，保证核心功能可用。

软状态（Soft State）

　　允许系统中存在中间状态，这个状态不影响系统可用性。

最终一致性（Eventual Consistency）

　　经过一段时间后，所有节点数据都将会达到一致。

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