CAP理论

CAP理论介绍

CAP 理论是一个已经经过证实的理论，指出在一个分布式系统中最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。

一致性：在分布式环境中，一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持一致的特性，等同于所有节点访问同一份最新的数据副本。在一致性的需求下，当一个系统在数据一致的状态下执行更新操作后，应该保证系统的数据仍然处于一致的状态。
可用性：每次请求都能获取到正确的响应，但是不保证获取的数据为最新数据。
分区容错性：分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务，除非是整个网络环境都发生了故障。

CAP理论详解

为了方便对CAP理论的理解，我们结合电商系统中的一些业务场景来理解CAP。
整体执行流程如下：

商品服务请求主数据库写入商品信息（添加商品、修改商品、删除商品）
主数据库向商品服务响应写入成功。
商品服务请求从数据库读取商品信息

一致性（C）

一致性：在分布式环境中，一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持一致的特性，等同于所有节点访问同一份最新的数据副本。在一致性的需求下，当一个系统在数据一致的状态下执行更新操作后，应该保证系统的数据仍然处于一致的状态。

在商品信息管理流程中，商品信息的读写要满足一致性就是要实现如下目标：

商品服务写入主数据库成功，则向从数据库查询新数据也成功。
商品服务写入主数据库失败，则向从数据库查询新数据也失败。

如何实现一致性：

写入主数据库后要将数据同步到从数据库。
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。

分布式系统一致性的特点：

由于存在数据同步的过程，写操作的响应会有一定的延迟。
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。
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。

可用性（A）

可用性：每次请求都能获取到正确的响应，但是不保证获取的数据为最新数据。

在商品信息管理流程中，商品信息读取满足可用性就是要实现如下目标：

从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。
从数据库不允许出现响应超时或响应错误

如何实现可用性？

写入主数据库后要将数据同步到从数据库。
由于要保证从数据库的可用性，不可将从数据库中的资源进行锁定。
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，如果连旧数据也没有则可以按照约定返回一个默认信息，但不能返回错误或响应超时。

分布式系统可用性的特点：所有请求都有响应，且不会出现响应超时或响应错误。

分区容错性（P）

分区容错性：分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务，除非是整个网络环境都发生了故障。

在商品信息管理流程中，商品信息读写满足分区容容错性就是要实现如下目标：

主数据库向从数据库同步数据失败不影响读写操作。
其一个节点挂掉不影响另一个节点对外提供服务。

如何实现分区容忍性？

尽量使用异步取代数据同步操作。例如使用异步方式将数据从主数据库同步到从数据，这样节点之间能有效的实现松耦合。
添加从数据库节点，其中一个从节点挂掉其它从节点提供服务

分布式分区容忍性的特点：分区容错性是分布式系统具备的基本能力。

一致性与可用性的决择

CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的。所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡，没有分布式系统能同时保证这三点。

CAP三个特性只能满足其中两个，那么取舍的策略就共有三种：

CA：如果不要求P（不允许分区），则C（强一致性）和A（可用性）是可以保证的。但放弃P的同时也就意味着放弃了系统的扩展性，也就是分布式节点受限，没办法部署子节点，这是违背分布式系统设计的初衷的。
CP：如果不要求A（可用），相当于每个请求都需要在服务器之间保持强一致，而P（分区）会导致同步时间无限延长(也就是等待数据同步完才能正常访问服务)，一旦发生网络故障或者消息丢失等情况，就要牺牲用户的体验，等待所有数据全部一致了之后再让用户访问系统。
AP：要高可用并允许分区，则需放弃一致性。一旦分区发生，节点之间可能会失去联系，为了高可用，每个节点只能用本地数据提供服务，而这样会导致全局数据的不一致性。典型的应用就如某米的抢购手机场景，可能前几秒你浏览商品的时候页面提示是有库存的，当你选择完商品准备下单的时候，系统提示你下单失败，商品已售完。这其实就是先在 A（可用性）方面保证系统可以正常的服务，然后在数据的一致性方面做了些牺牲，虽然多少会影响一些用户体验，但也不至于造成用户购物流程的严重阻塞。

这里我想强调一点，大部分人对 CAP 理论有个误解，认为无论在什么情况下，分布式系统都只能在 C 和 A 中选择 1 个。其实，在不存在网络分区的情况下，也就是分布式系统正常运行时（这也是系统在绝大部分时候所处的状态），就是说在不需要 P 时，C 和 A 能够同时保证。只有当发生分区故障的时候，也就是说需要 P 时，才会在 C 和 A 之间做出选择。而且如果读操作会读到旧数据，影响到了系统运行或业务运行（也就是说会有负面的影响），推荐选择 C，否则选 A。

总结

CAP是一个已经被证实的理论：一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition tolerance）这三项中的两项。它可以作为我们进行架构设计、技术选型的考量标准。对于多数大型互联网应用的场景，结点众多、部署分散，而且现在的集群规模越来越大，所以节点故障、网络故障是常态，而且要保证服务可用性达到N个9（99.99..%），并要达到良好的响应性能来提高用户体验，因此一般都会做出如下选择：保证P和A，舍弃C强一致，保证最终一致性。

BASE理论

BASE理论介绍

BASE 理论是对 CAP 中的一致性和可用性进行一个权衡的结果，理论的核心思想就是：我们无法做到强一致性（CAP的一致性就是强一致性），但每个应用都可以根据自身的业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。

BASE 是 Basically Available(基本可用)、Soft-state(软状态) 和 Eventually Consistent(最终一致性) 三个短语的缩写。

基本可用：在分布式系统出现故障，允许损失部分可用性（服务降级、页面降级）。
软状态：允许分布式系统出现中间状态。而且中间状态不影响系统的可用性。这里的中间状态是指不同的 data replication（数据备份节点）之间的数据更新可以出现延时的最终一致性。
最终一致性：data replications 经过一段时间达到一致性。

BASE理论详解

基本可用

基本可用是指分布式系统在出现不可预知故障的时候，允许损失部分可用性。但请注意，这绝不等价于系统不可用，以下两个就是“基本可用”的典型例子。

响应时间上的损失：正常情况下，一个在线搜索引擎需要0.5秒内返回给用户相应的查询结果，但由于出现异常（比如系统部分机房发生断电或断网故障），查询结果的响应时间增加到了1~2秒。
功能上的损失：正常情况下，在一个电子商务网站上进行购物，消费者几乎能够顺利地完成每一笔订单，但是在一些节日大促购物高峰的时候，由于消费者的购物行为激增，为了保护购物系统的稳定性，部分消费者可能会被引导到一个降级页面。

弱状态

弱状态也称为软状态，和硬状态相对，是指允许系统中的数据存在中间状态，并认为该中间状态的存在不会影响系统的整体可用性，即允许系统在不同节点的数据副本之间进行数据同步过程存在延时。

最终一致性

最终一致性强调的是系统中所有的数据副本，在经过一段时间的同步后，最终能够达到一个一致的状态。因此，最终一致性的本质是需要系统保证最终数据能够达到一致，而不需要实时保证系统数据的强一致性。

亚马逊首席技术官Werner Vogels在于2008年发表的一篇文章中对最终一致性进行了非常详细的介绍。他认为最终一致性时一种特殊的弱一致性：系统能够保证在没有其他新的更新操作的情况下，数据最终一定能够达到一致的状态，因此所有客户端对系统的数据访问都能够取到最新的值。同时，在没有发生故障的前提下，数据达到一致状态的时间延迟，取决于网络延迟，系统负载和数据复制方案设计等因素。

在实际工程实践中，最终一致性存在以下五类主要变种：因果一致性，读己之所写，会话一致性，单调读一致性，单调写一致性。

因果一致性：因果一致性是指，如果进程A在更新完某个数据项后通知了进程B，那么进程B之后对该数据项的访问都应该能够获取到进程A更新后的最新值，并且如果进程B要对该数据项进行更新操作的话，务必基于进程A更新后的最新值，即不能发生丢失更新情况。与此同时，与进程A无因果关系的进程C的数据访问则没有这样的限制。

读己之所写：读己之所写是指，进程A更新一个数据项之后，它自己总是能够访问到更新过的最新值，而不会看到旧值。也就是说，对于单个数据获取者而言，其读取到的数据一定不会比自己上次写入的值旧。因此，读己之所写也可以看作是一种特殊的因果一致性。

会话一致性：会话一致性将对系统数据的访问过程框定在了一个会话当中：系统能保证在同一个有效的会话中实现“读己之所写”的一致性，也就是说，执行更新操作之后，客户端能够在同一个会话中始终读取到该数据项的最新值。

单调读一致性：单调读一致性是指如果一个进程从系统中读取出一个数据项的某个值后，那么系统对于该进程后续的任何数据访问都不应该返回更旧的值。

单调写一致性：单调写一致性是指，一个系统需要能够保证来自同一个进程的写操作被顺序地执行。

以上就是最终一致性的五类常见的变种，在时间系统实践中，可以将其中的若干个变种互相结合起来，以构建一个具有最终一致性的分布式系统。事实上，可以将其中的若干个变种相互结合起来，以构建一个具有最终一致性特性的分布式系统。事实上，最终一致性并不是只有那些大型分布式系统才设计的特性，许多现代的关系型数据库都采用了最终一致性模型。在现代关系型数据库中，大多都会采用同步和异步方式来实现主备数据复制技术。在同步方式中，数据的复制通常是更新事务的一部分，因此在事务完成后，主备数据库的数据就会达到一致。而在异步方式中，备库的更新往往存在延时，这取决于事务日志在主备数据库之间传输的时间长短，如果传输时间过长或者甚至在日志传输过程中出现异常导致无法及时将事务应用到备库上，那么很显然，从备库中读取的的数据将是旧的，因此就出现了不一致的情况。当然，无论是采用多次重试还是认为数据订正，关系型数据库还是能保证数据最终达到一致——这就是系统提供最终一致性保证的经典案例。

总结

总的来说，BASE理论面向的是大型高可用可扩展的分布式系统，和传统事务的ACID特性使相反的，它完全不同于ACID的强一致性模型，而是提出通过牺牲强一致性来获得可用性，并允许数据在一段时间内是不一致的，但经过一段时间后最终达到一致状态。但同时，在实际的分布式场景中，不同业务单元和组件对数据一致性的要求是不同的，因此在具体的分布式系统架构设计过程中，ACID特性与BASE理论往往又会结合在一起使用。

柯竹

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