分布式基础,通俗易懂CAP?
分布式系统非常关注三个指标: ● 数据一致性 ● 系统可用性 ● 节点连通性与扩展性 关于一致性 数据“强一致性”,是希望系统只读到最新写入的数据,例如:通过单点串行化的方式,就能够达到这个效果。 关于session一致性,DB主从一致性,DB双主一致性,DB与Cache一致性,数据冗余一致性,消息时序一致性,分布式事务一致性,库存扣减一致性,详见文章《究竟啥才是互联网架构“一致性”》。 关于可用性 如果系统每运行100个时间单位,会有1个时间单位无法提供服务,则说系统的可用性是99%。 可用性和可靠性是比较容易搞混的两个指标,以一台取款机为例: ● 正确的输入,能够取到正确的钱,表示系统可靠 ● 取款机7*24小时提供服务,表示系统可用 保证系统高可用的方法是: ● 冗余 ● 故障自动转移 反向代理层,站点层,服务层,缓存层,数据库层各层保证系统高可用的方法,详见文章《究竟啥才是互联网架构“高可用”》。 关于连通性与扩展性 分布式系统,往往有多个节点,每个节点之间,都不是完全独立的,需要相互通信,当发生节点无法联通时,数据是否还能保持一致,系统要如何进行容错处理,是需要考虑的。 同时,连通性和扩展性紧密相关,想要加机器扩展性能,必须有良好的连通性。当一个节点脱离系统,系统就出现问题,往往意味着系统是无法扩展的。 反向代理层,站点层,服务层,缓存层,数据库层各层保证系统扩展性的方法,详见文章《究竟啥才是互联网架构“可扩展”》。 什么是CAP定理? CAP定理,是对上述分布式系统的三个特性,进行了归纳: ● 一致性( C onsistency) ● 可用性( A vailability) ● 分区容忍性( P artition Tolerance) 并且,定理指出,在系统实现时,这三者最多兼顾两点。 一致性,可用性,多节点扩展性三者只能取其二,既然加锁已经加上,常见的最佳工程架构实践是什么呢? 互联网,最常见的实践是这样的: ● 节点连通性,多节点扩展性,连通性异常的处理必须保证,满足P ● 一致性C与可用性A一般二选一 ● 选择一致性C,举例:传统单库水平切分,就是这类选型的典型 ● 选择可用性A,举例:双主库同步高可用,就是这类选型的典型 强一致很难怎么办? 单点串行化,虽然能保证“强一致”,但对系统的并发性能,以及高可用有较大影响,互联网的玩法,更多的是“最终一致性”,短期内未必读到最新的数据,但在一个可接受的时间窗口之后,能够读到最新的数据。 例如:数据库主从同步,从库上的数据,就是一个最终的一致。 总结 ● CAP可以理解为一致性,可用性,联通与扩展性 ● CAP三者只能取其二 ● 最常见的实践是AP+最终一致性 思路比结论重要。 原文发布时间为:2018-10-30 本文作者:58沈剑 本文来自云栖社区合作伙伴“架构师之路”,了解相关信息可以关注“架构师之路”。