云时代架构读后感四
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架构设计之「 CAP 定理 」
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。
「 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。
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。
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
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。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：
CP 架构
CP架构即 Consisteny（一致性）与 Partition tolerance（分区容错性）的组合。
1. 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。
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）。
以上，就是对CAP定理的一些思考。希望对大家有所帮助。
分库分表并不能解决“无限扩容”的问题，只有单元化才能解决这问题。
