分布式架构设计中的CAP原理

分布式架构设计中的CAP原理

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参考:分布式系统的思考及CAP理论

总结

CAP原则又称CAP定理,指的是在一个分布式系统中:

  • Consistency(一致性):每次读操作都能保证返回的是最新数据;

  • Availability(可用性):任何一个没有发生故障的节点,会在合理的时间内返回一个正常的结果;
    备注:在集群中一部分节点故障后,集群整体是否还能响应客户端的读写请求。(对数据更新具备高可用性),换句话就是说,任何时候,任何应用程序都可以读写数据。

  • Partition tolerance(分区容错性):以当节点间出现网络分区,照样可以提供服务。

CAP理论指出:CAP三者只能取其二,不可兼得。

CAP原则

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一、单实例

单机系统和显然,只能保证CP,牺牲了可用性A。单机版的MySQL,Redis,MongoDB等数据库都是这种模式。

单实例

二、多副本

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相比于单实例,这里多了一个节点去备份数据。

对于读操作来说:因为可以访问两个节点中的任意一个,所以可用性提升。
对于写操作来说:根据更新策略分为三种情况:
1.同步更新:即写操作需要等待两个节点都更新成功才返回。这样的话如果一旦发生网络分区故障,写操作便不可用,牺牲了A。

2.异步更新:即写操作直接返回,不需要等待节点更新成功,节点异步地去更新数据(FastDFS文件系统的存储节点就是用这种方式,写完一份数据之后立即返回结果,副本数据由同步线程写入其他同group的节点)。这种方式,牺牲了C来保证A,即无法保证数据是否更新成功,还有可能会由于网络故障等原因,导致数据不一致。

3.折衷:更新部分节点成功后便返回。例如Kafka、
其实,折衷方案和异步更新的方式从本质上来说是一样的,都是损失一定的C来换取A的提高。而且,会产生'脑裂'的问题--即网络分区时节点各自处理请求,无法同步数据,当网络恢复时,导致不一致。

三、分片
基于分片解决了数据量大的问题,由于所有数据只有一份,一致性得以保证;节点间不需要通信,分区容忍性也有。
然而,当任意一个节点挂掉,丢失了一部分的数据,系统可用性得不到保证。

分片

四、集群

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可以看到,上面这种方式综合了前两种方式。同上分析,采用不同的数据同步策略,系统CAP保证各有不同。不过,一般数据库系统都会提供可选的配置,我们根据不同的场景选择不同的特性。

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