什么是CAP理论?

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
简介: **CAP原理摘要:**分布式系统面临一致性(C)、可用性(A)和分区容错性(P)的选择。在无网络故障时,可同时满足三者。然而,由于网络故障的必然性,必须牺牲C或A来保证P。因此分为CP模型(强一致性,牺牲可用性)和AP模型(高可用性,牺牲一致性)。例如,Nacos中,临时实例遵循AP,持久实例遵循CP。

正文

一. 概念速览

CAP定理由如下三部分组成。

  1. CConsistency),一致性。每次对数据的读取都是最近一次写入的内容;
  2. AAvailability),可用性。每次请求读取数据都能成功读取到数据,但读取到的数据不保证总是最近一次写入的内容;
  3. PPartition tolerance),分区容错性。网络节点之间可能发生网络故障从而导致消息丢失,但这不会影响系统的运行。

二. 概念说明

CAP里面的CA都比较好理解,P好像有点抽象,其实这么理解就对了,P的意思就是允许存在网络故障。

对于一个分布式数据存储系统来说,如果没有网络故障,那么CAP三个特性都是可以满足 的。

但分布式系统的 网络故障一定是不可避免的,所以P是一定要满足的,并且此时CA只能满足一个,因此就出现了CP模型和AP模型。

假设我们现在有如下这么一个分布式数据存储系统。

当数据同步因为网络问题而无法实现时,下面来分别看下CP模型和AP模型的行为是什么。

1. CP模型

CP模型下,因为要满足C的一致性,所以一旦网络出现问题导致数据同步失败,此时数据的读取就会被拒绝从而导致读取超时或失败,这种情况下,系统变得不可用,即A不满足。

2. AP模型

AP模型下,因为要满足A的可用性,所以就算网络出现问题导致数据同步失败,此时数据的读取还是能够成功读取到数据,但这种情况下节点间的数据是不同的,即C不满足。

总结

CAPC表示一致性,要求节点间的数据要完成数据同步。

CAPA表示可用性,要求系统对外随时都能提供数据读取的服务。

CAPP表示分区容错性,要求系统能够在存在网络故障的情况下运行。

因为分布式系统中网络故障是一定会存在的,所以P是一定要满足的,并且CA是一定无法同时满足的,此时就形成了CP模型和AP模型。

CP模型在网络发生故障时会拒绝对外提供数据读取服务,此时A也就是可用性无法满足。

AP模型在网络发生故障时还是会对外提供服务,但节点间的数据会不一致,此时C也就是一致性无法满足。

Nacos中,对于临时实例的服务实例信息获取,Nacos采用AP模型,具体的实现采用Distro协议,而对于持久化实例Nacos采用CP模型,具体的实现采用SOFAJRaft协议。


转载来源:https://juejin.cn/post/7381729333687812105

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