CAP 定理 —— 可用性 (Availability) 和分区容忍 (Partition tolerance)

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分布式系统现在变得越来越重要,CAP 定理描述了分布式系统的固有特性,能帮助我们更好地理解分布式系统文章翻译自 stackoverflow 高赞回答,有能力的同学建议看看原文 https://stackoverflow.com/que…
Consistency 一致性集群中各个结点的数据总是一致的,因此你可以向任意结点读写数据,并总是能得到相同的数据
Availability 可用性可用性表示你总是能够访问集群,即使集群中的某个结点宕机了
Partition tolerance 分区容忍容忍集群持续运行,即使他们中存在分区 (两个分区中的结点都是好的,只是分区之间不能通信)
为了能同时达到可用性和分区容忍,你必须放弃一致性。假设你的集群中有两个结点 X 和 Y,现在他们之间网络通信中断了,因此他们不再能够同步数据,这时你可以作出如下选择:

允许结点之间不同步 (保可用性,放弃一致性),或者
认为集群不可用 (保一致性,放弃可用性)

CAP 不能同时成立,所以会出现以下三种组合

Consistency & Availability:只要所有结点都在线,那么结点中的数据都是一致的。你可以向任意结点读写数据,并确信他们的数据都是相同的。但只要分区出现,数据将不再同步 (P 不成立,即不能容忍分区出现)

Consistency & Partition tolerance:要求所有结点的数据都是一致的。容忍分区出现,但当有部分结点 down 掉后 (分区出现时集群会认为是部分结点 down 掉),为了避免数据不同步,集群会变成不可用

Availability & Partition tolerance:所有结点保持在线,即使他们之间存在分区不能相互通信,当分区问题解决后再重新同步数据。所以你不能保证所有结点的数据都是一致的 (在分区出现期间或之后)

你可以认为 CA 系统实际上不存在,因为分区问题总是会出现在分布式系统中

正文完
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