说下CAP原则

薪资：8·k-15k

岗位：初中级开发工程师

在设计一个分布式项目的时候会遇到三个特性：一致性（consistency）、可用性（Availability）、分区容错（partition-tolerance）都需要的情景.

CAP定律说的是在一个分布式计算机系统中，一致性，可用性和分区容错性这三种保证无法同时得到满足，最多满足两个。

如下图，CAP的三种特性只能同时满足两个。而且在不同的两两组合，也有一些成熟的分布式产品。

接下来，我们来介绍一下CAP的三种特性，我们采用一个应用场景来分析CAP中的每个特点的含义。

该场景整体分为5个流程：

DANGER

流程一、客户端发送请求(如:添加订单、修改订单、删除订单)

流程二、Web业务层处理业务，并修改存储成数据信息

流程三、存储层内部Master与Backup的数据同步

流程四、Web业务层从存储层取出数据

流程五、Web业务层返回数据给客户端

(1) 一致性Consistency

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户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致。

一旦数据更新完成并成功返回客户端后，那么分布式系统中所有节点在同一时间的数据完全一致。

一致性是指写操作后的读操作可以读取到最新的数据状态，当数据分布在多个节点上，从任意结点读取到的数据都是最新的状态。

一致性实现目标：

Web业务层向主Master写数据库成功，从Backup读数据也成功。

Web业务层向主Master读数据库失败，从Backup读数据也失败。

必要实现流程：

写入主数据库后，在向从数据库同步期间要将从数据库锁定，待同步完成后再释放锁，以免在新数据写入成功后，向从数据库查询到旧的数据。

分布式一致性特点：

1.由于存在数据同步的过程，写操作的响应会有一定的延迟。

2.为了保证数据一致性会对资源暂时锁定，待数据同步完成释放锁定资源。

3.如果请求数据同步失败的结点则会返回错误信息，一定不会返回旧数据。

(2) 可用性(Availability)

可用性指“Reads and writes always succeed”，即服务一直可用，而且是正常响应时间。

对于可用性的衡量标准如下：

可用性分类	可用水平（%）	一年中可容忍停机时间
容错可用性	99.9999	<1 min
极高可用性	99.999	<5 min
具有故障自动恢复能力的可用性	99.99	<53 min
高可用性	99.9	<8.8h
商品可用性	99	<43.8 min

可用性实现目标：

1.当Master正在被更新，Backup数据库接收到数据查询的请求则立即能够响应数据查询结果。

2.backup数据库不允许出现响应超时或响应错误。

必要实现流程：

1.写入Master主数据库后要将数据同步到从数据库。

2.由于要保证Backup从数据库的可用性，不可将Backup从数据库中的资源进行锁定。

3.即时数据还没有同步过来，从数据库也要返回要查询的数据，哪怕是旧数据/或者默认数据，但不能返回错误或响应超时。

分布式可用性特点：

所有请求都有响应，且不会出现响应超时或响应错误。

(3) 分区容错性(Partition tolerance)

分区容错性指“the system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system”，即分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供服务。

分布式系统中，尽管部分节点出现任何消息丢失或者故障，系统应继续运行。

通常分布式系统的各各结点部署在不同的子网，这就是网络分区，不可避免的会出现由于网络问题而导致结点之间通信失败，此时仍可对外提供服务。

分区容错性实现目标：

其一个结点挂掉不影响另一个结点对外提供服务。

必要实现流程：

1.尽量使用异步取代同步操作，例如使用异步方式将数据从主数据库同步到从数据，这样结点之间能有效的实现松耦合。

2.添加Backup从数据库结点，其中一个Backup从结点挂掉其它Backup从结点提供服务。

分区容错性特点：

分区容忍性分是布式系统具备的基本能力。

更新: 2023-10-15 19:39:30
原文: https://www.yuque.com/tulingzhouyu/db22bv/eav93qvg0qcgmgv3

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最近有一位粉丝在后台留言，面试的时候被问到什么CAP原则，当时回答的不是很好，导致错失offer，今天我们就来好好聊聊这个问题

其实CAP原则是分布式系统设计中的一个基本原则，它指的是在分布式计算中，一致性-C、可用性-A、分区容错性-P 这三个属性不可能完全同时满足，最多只能同时满足其中的两个。

具体来说：

一致性是指所有节点在同一时间具有相同的数据视图，也就是对数据的修改操作在一定时间内能够被所有节点看到，并且满足事务的ACID特性。

而可用性是指系统能够保证每个请求都能够得到响应，换句话说就是系统能够正常对外提供服务，不会出现宕机或无法响应的情况。

最后分区容错性是指系统能够在网络分区的情况下，仍然能够保持可用性和一致性。

那么CAP原则他就认为在一个分布式系统中，由于网络通信可能会发生分区，比如说网络故障导致节点之间无法通信，因此必须满足分区容错性。

而在面对网络分区时，要么保证一致性，要么保证可用性，二者无法同时保证。

因为如果在分区发生时要求一致性，就可能导致部分节点无法响应请求，从而影响了可用性；

如果保证可用性，就可能导致节点间数据的不一致。

CAP原则的存在使得分布式系统设计时需要根据实际业务需求和情景，在一致性、可用性和分区容错性之间权衡取舍，我们需要根据业务特点，选择最适合的策略和技术。

更新: 2024-06-07 14:02:10
原文: https://www.yuque.com/tulingzhouyu/db22bv/rm79dc344lq3lbxu