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本篇內容介紹了“CAP的原理是什么”的有關知識,在實際案例的操作過程中,不少人都會遇到這樣的困境,接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧!希望大家仔細閱讀,能夠學有所成!
分布式系統(distributed system)正變得越來越重要,大型網站幾乎都是分布式的。
分布式系統的最大難點,就是各個節點的狀態如何同步。CAP 定理是這方面的基本定理,也是理解分布式系統的起點。
本文介紹該定理。它其實很好懂,而且是顯而易見的。下面的內容主要參考了 Michael Whittaker 的文章。
1998年,加州大學的計算機科學家 Eric Brewer 提出,分布式系統有三個指標。
Consistency
Availability
Partition tolerance
它們的第一個字母分別是 C、A、P。
Eric Brewer 說,這三個指標不可能同時做到。這個結論就叫做 CAP 定理。
先看 Partition tolerance,中文叫做"分區容錯"。
大多數分布式系統都分布在多個子網絡。每個子網絡就叫做一個區(partition)。分區容錯的意思是,區間通信可能失敗。比如,一臺服務器放在中國,另一臺服務器放在美國,這就是兩個區,它們之間可能無法通信。
接下來,用戶的讀操作就會得到 v1。這就叫一致性。
為了讓 G2 也能變為 v1,就要在 G1 寫操作的時候,讓 G1 向 G2 發送一條消息,要求 G2 也改成 v1。
Availability 中文叫做"可用性",意思是只要收到用戶的請求,服務器就必須給出回應。
用戶可以選擇向 G1 或 G2 發起讀操作。不管是哪臺服務器,只要收到請求,就必須告訴用戶,到底是 v0 還是 v1,否則就不滿足可用性。
一致性和可用性,為什么不可能同時成立?答案很簡單,因為可能通信失敗和通訊延遲(即出現分區容錯)。
如果保證 G2 的一致性,那么 G1 必須在寫操作時,鎖定 G2 的讀操作和寫操作。只有數據同步后,才能重新開放讀寫。鎖定期間,G2 不能讀寫,沒有可用性不。
如果保證 G2 的可用性,那么勢必不能鎖定 G2,所以一致性不成立。
綜上所述,G2 無法同時做到一致性和可用性。系統設計時只能選擇一個目標。如果追求一致性,那么無法保證所有節點的可用性;如果追求所有節點的可用性,那就沒法做到一致性。
讀者問,在什么場合,可用性高于一致性?
舉例來說,發布一張網頁到 CDN,多個服務器有這張網頁的副本。后來發現一個錯誤,需要更新網頁,這時只能每個服務器都更新一遍。
一般來說,網頁的更新不是特別強調一致性。短時期內,一些用戶拿到老版本,另一些用戶拿到新版本,問題不會特別大。當然,所有人最終都會看到新版本。所以,這個場合就是可用性高于一致性。
“CAP的原理是什么”的內容就介紹到這里了,感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業相關的知識可以關注億速云網站,小編將為大家輸出更多高質量的實用文章!
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