分布式理论之CAP定理(布鲁尔定理)

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定义

在理论计算机科学中,CAP定理(CAP theorem),又被称作布鲁尔定理(Brewer's theorem),它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点

选项 具体意义
一致性(Consistency) 所有节点访问同一份最新的数据副本
可用性(Availability) 每次请求都能获取到非错的响应,但是不保证获取的数据为最新数据
分区容错性(Partition tolerance) 分布式系统在遇到任何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,除非整个网络环境都发生了故障

而CAP指的就是上述三个指标的首字母

分别解释每个指标

一致性(Consistency)

这里指的是强一致性,而最终一致性后续讨论
在写操作完成后开始的任何读操作都必须返回该值,或者后续写操作的结果
也就是说,在一致性系统中,一旦客户端将值写入任何一台服务器并获得响应,那么之后client从其他任何服务器读取的都是刚写入的数据

用如下系统进行解释

  1. 客户端向G1写入数据v1,并等待响应
  2. 此时,G1服务器的数据为v1,而G2服务器的数据为v0,两者不一致
  3. 接着,在返回响应给客户端之前,G2服务器会自动同步G1服务器的数据,使得G2服务器的数据也是v1
  4. 一致性保证了不管向哪台服务器(比如这边向G1)写入数据,其他的服务器(G2)能实时同步数据
  5. G2已经同步了G1的数据,会告诉G1,我已经同步了
  6. G1接收了所有同步服务器的已同步的报告,才将“写入成功”信息响应给client
  7. client再发起请求,读取G2的数据
  8. 此时得到的响应是v1,即使client从未写入数据到G2

可用性(Availability)

系统中非故障节点收到的每个请求都必须有响应
在可用系统中,如果我们的客户端向服务器发送请求,并且服务器未崩溃,则服务器必须最终响应客户端,不允许服务器忽略客户的请求

分区容错性(Partition tolerance)

允许网络丢失从一个节点发送到另一个节点的任意多条消息,即不同步
也就是说,G1和G2发送给对方的任何消息都是可以放弃的,也就是说G1和G2可能因为各种意外情况,导致无法成功进行同步,分布式系统要能容忍这种情况。

CAP三者不可能同时满足

假设确实存在三者能同时满足的系统

  • 那么我们要做的第一件事就是分区我们的系统,由于满足分区容错性,也就是说可能因为通信不佳等情况,G1和G2之间是没有同步

  • 接下来,我们的客户端将v1写入G1,但G1和G2之间是不同步的,所以如下G1是v1数据,G2是v0数据。

  • 由于要满足可用性,即一定要返回数据,所以G1必须在数据没有同步给G2的前提下返回数据给client,如下

  • 接下去,client请求的是G2服务器,由于G2服务器的数据是v0,所以client得到的数据是v0

很明显,G1返回的是v1数据,G2返回的是v0数据,两者不一致。
其余情况也有类似推导,也就是说CAP三者不能同时出现。

CAP三者如何权衡

三选二利弊如何

  • CA (Consistency + Availability):关注一致性和可用性,它需要非常严格的全体一致的协议,比如“两阶段提交”(2PC)。CA 系统不能容忍网络错误或节点错误,一旦出现这样的问题,整个系统就会拒绝写请求,因为它并不知道对面的那个结点是否挂掉了,还是只是网络问题。唯一安全的做法就是把自己变成只读的。
  • CP (consistency + partition tolerance):关注一致性和分区容忍性。它关注的是系统里大多数人的一致性协议,比如:Paxos 算法 (Quorum 类的算法)。这样的系统只需要保证大多数结点数据一致,而少数的结点会在没有同步到最新版本的数据时变成不可用的状态。这样能够提供一部分的可用性。
  • AP (availability + partition tolerance):这样的系统关心可用性和分区容忍性。因此,这样的系统不能达成一致性,需要给出数据冲突,给出数据冲突就需要维护数据版本。Dynamo 就是这样的系统。

如何进行三选二

权衡三者的关键点取决于业务
放弃了一致性,满足分区容错,那么节点之间就有可能失去联系,为了高可用,每个节点只能用本地数据提供服务,而这样会容易导致全局数据不一致性。对于互联网应用来说(如新浪,网易),机器数量庞大,节点分散,网络故障再正常不过了,那么此时就是保障AP,放弃C的场景,而从实际中理解,像门户网站这种偶尔没有一致性是能接受的,但不能访问问题就非常大了。

对于银行来说,就是必须保证强一致性,也就是说C必须存在,那么就只用CA和CP两种情况,当保障强一致性和可用性(CA),那么一旦出现通信故障,系统将完全不可用。另一方面,如果保障了强一致性和分区容错(CP),那么就具备了部分可用性。实际究竟应该选择什么,是需要通过业务场景进行权衡的(并不是所有情况都是CP好于CA,只能查看信息但不能更新信息有时候还不如直接拒绝服务)

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