CAP原理中,有三个要素:
一致性(Consistency)
可用性(Availability)
分区容错性(Partition tolerance)
Consistency 一致性
一致性指“all nodes see the same data at the same time”,即更新操作成功并返回客户端完成后,所有节点在同一时间的数据完全一致。分布式的一致性
对于一致性,可以分为从客户端和服务端两个不同的视角。从客户端来看,一致性主要指的是多并发访问时更新过的数据如何获取的问题。从服务端来看,则是更新如何复制分布到整个系统,
以保证数据最终一致。一致性是因为有并发读写才有的问题,因此在理解一致性的问题时,一定要注意结合考虑并发读写的场景。
从客户端角度,多进程并发访问时,更新过的数据在不同进程如何获取的不同策略,决定了不同的一致性。对于关系型数据库,要求更新过的数据能被后续的访问都能看到,这是强一致性。
如果能容忍后续的部分或者全部访问不到,则是弱一致性。如果经过一段时间后要求能访问到更新后的数据,则是最终一致性。
Availability 可用性
可用性指“Reads and writes always succeed”,即服务一直可用,而且是正常响应时间。
对于一个可用性的分布式系统,每一个非故障的节点必须对每一个请求作出响应。也就是,该系统使用的任何算法必须最终终止。当同时要求分区容忍性时,这是一个很强的定义:即使是严重的网络错误,
每个请求必须终止。
好的可用性主要是指系统能够很好的为用户服务,不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。可用性通常情况下可用性和分布式数据冗余,
负载均衡等有着很大的关联。
Partition Tolerance分区容错性
分区容错性指“the system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system”,即分布式系统在遇到某节点或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。
分区容错性和扩展性紧密相关。在分布式应用中,可能因为一些分布式的原因导致系统无法正常运转。好的分区容错性要求能够使应用虽然是一个分布式系统,而看上去却好像是在一个可以运转正常的整体。比如
现在的分布式系统中有某一个或者几个机器宕掉了,其他剩下的机器还能够正常运转满足系统需求,或者是机器之间有网络异常,将分布式系统分隔未独立的几个部分,各个部分还能维持分布式系统的运作,这样
就具有好的分区容错性。
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