架构设计之「 CAP 定理 」

阅读精选内容,加入我们投稿,点这里!

架构设计之「 CAP 定理 」

在计算机领域,如果是初入行就算了,如果是多年的老码农还不懂 CAP 定理,那就真的说不过去了。CAP可是每一名技术架构师都必须掌握的基础原则啊。

现在只要是稍微大一点的互联网项目都是采用 分布式 结构了,一个系统可能有多个节点组成,每个节点都可能需要维护一份数据。那么如何维护各个节点之间的状态,如何保障各个节点之间数据的同步问题就是大家急需关注的事情了。

CAP定理是分布式系统中最基础的原则。所以理解和掌握了CAP,对系统架构的设计至关重要。

一、什么是 CAP?

「 CAP定理 」又被称为 布鲁尔定理,它提出对于一个分布式系统而言,不能同时满足以下三点:

  • Consisteny(一致性)

  • Availability(可用性)

  • Partition tolerance(分区容错性)

也就是说CAP定理指明了,任何分布式系统只能同时满足这三项中的两项。

架构设计之「 CAP 定理 」

如上图,如果是最多同时满足两项,那我们可以有三个组合:CA、CP、AP。在聊这三个组合之前,我们先分别看一下 Consisteny(一致性)、Availability(可用性)、Partition tolerance(分区容错性)的含义。

假设某个系统当前有两个节点A和B,两个节点分别可以由Actor进行读写,两个节点之间的数据会自动完成同步。

架构设计之「 CAP 定理 」

  1. Consisteny(一致性)

    一致性的要求是指,对于任何客户端(上图Actor)来说,每次的读操作,都能获得最新的数据。即,当有客户端向A节点写入了新数据之后,其它客户端从B节点中进行读操作所获得的数据必须也是最新的,是与A节点数据保持一致的。

  2. Availability(可用性)

    可用性的要求是指,每个请求都能在合理的时间内获得符合预期的响应(不保证获取的结果是最新的数据)。

    按照上图来看就是,客户端只要向A节点或B节点发起请求后,只要这两个节点收到了请求,就必须响应给客户端,但不需要保证响应的值是否正确。

  3. Partition tolerance(分区容错性)

    分区容错性是指,当节点之间的网络出现问题之后,系统依然能正常提供服务。

讲完了C、A、P的含义和要求,我们继续来看看它们之间如何组合使用。

二、CAP 怎么应用?

先把视野回到这张图上:

架构设计之「 CAP 定理 」

虽然我们知道有 CA、CP、AP 三种组合方式,但是在分布式系统的结构下,网络是不可能做到100%可靠的。既然网络不能保证绝对可靠,那 P(分区容错性)就是一个必选项了。原因如下:

如果选择 CA组合,放弃 P(分区容错性)。还是以最上面的图中A和B节点来举例,当发生节点间网络故障时,为了保证 C(一致性),那么就必须将系统锁住,不允许任何写入操作,否者就会出现节点之间数据不一致了。但是锁住了系统,就意味着当有写请求进来的时候,系统是不可用的,这一点又违背了 A(可用性)原则。

因此分布式系统理论上是不可能有CA组合的,所以我们只能选择 CP 和 AP组合架构。

下面我们来详细看一下  CP架构 和 AP架构的特点:

  1. CP 架构

    CP架构即 Consisteny(一致性)与 Partition tolerance(分区容错性)的组合。

    架构设计之「 CAP 定理 」

    如上图,由于网络问题,节点A和节点B之前不能互相通讯。当有客户端(上图Actor)向节点A进行写入请求时(准备写入Message 2),节点A会不接收写入操作,导致写入失败,这样就保证了节点A和节点B的数据一致性,即保证了Consisteny(一致性)。

    然后,如果有另一个客户端(上图另一个Actor)向B节点进行读请求的时候,B请求返回的是网络故障之前所保存的信息(Message 1),并且这个信息是与节点A一致的,是整个系统最后一次成功写入的信息,是能正常提供服务的,即保证了Partition tolerance(分区容错性)。

    上述情况就是保障了CP架构,但放弃了Availability(可用性)的方案。

  2. AP 架构

    AP架构即 Availability(可用性)与 Partition tolerance(分区容错性)的组合架构。

    架构设计之「 CAP 定理 」

    如上图,由于网络问题,节点A和节点B之前不能互相通讯。当有客户端(上图Actor)向节点A进行写入请求时(准备写入Message 2),节点A允许写入,请求操作成功。但此时,由于A和B节点之前无法通讯,所以B节点的数据还是旧的(Message 1)。当有客户端向B节点发起读请求时候,读到的数据是旧数据,与在A节点读到的数据不一致。但由于系统能照常提供服务,所以满足了Availability(可用性)要求。

    因此,这种情况下,就是保障了AP架构,但其放弃了 Consisteny(一致性)。

三、CAP 注意事项?

了解了CAP定理后,对于开发者而言,当我们构建服务的时候,就需要根据业务特性作出权衡考虑,哪些点是当前系统可以取舍的,哪些是应该重点保障的。

即使是在同一个系统中,不同模块的数据可能应用的CAP架构都是不同的。举个例子,在某个电商系统中,属于用户模块的数据(账密、钱包余额等)对一致性的要求很高,就可以采用CP架构。而对于一些商品信息方面的数据对一致性要求没那么高,但为了照顾用户体验,所以对可用性要求更高一些,那么这个模块的数据就可以采用AP架构。

另外,虽然上面第二节讲到过我们只能选择CP和AP,无法选择CA。但这句话成立的前提条件是在系统发生了网络故障的情况下。然而,网络故障的概率在系统的整个生命周期中占比是很小的,因此我们在设计的时候,虽然要考虑网络问题下的方案,但也要考虑网络正常情况下的方案,即在网络正常情况下,CA是可以实现的,我们也需要去保证在绝大多数时间下的CA架构。

再者,即使我们按照CAP定理,三个中只能取其二,但不代表我们只需要保障其中的两点,而完全的放弃第三点,我们应该为不能保障的第三点也做一些防备措施或者冗余方案,来使系统更加的完善健全。

以上,就是对CAP定理的一些思考。

本文原创发布于微信公众号「 不止思考 」,欢迎关注,一起提升 认知、工作成长、大数据、架构、Web等技术。

架构设计之「 CAP 定理 」

码字不易啊,喜欢的话各位看官不妨转发朋友,或点击文章右下角的“好看”吧。👇

原文始发于微信公众号(不止思考):架构设计之「 CAP 定理 」

发表评论