分布式系统之CAP理论（1）

总结：

CAP指的是数据的一致性、系统的可用性、分区容错性；（这里的一致性指的是强一致性，又叫原子性或线性一致性；可用性指的是系统所有读写操作都要能终止，但没有时延上的要求）

分布式系统中P是必选项；在P必选的前提下，工程实践中一致性有不同程度，可用性也有不同等级，在保证分区容错性的前提下，放宽约束后可以兼顾一致性和可用性，两者不要求非此即彼；

延时是CAP理论中没考虑到的因素；

通过放松约束条件，我们可以实现在不同时间点满足CAP(此CAP非CAP定理中的CAP，例如C替换为最终一致性) 

分布式系统中服务的响应状态：成功、失败、超时（发送给接收方时超时、返回给请求方时超时） 

对于分布式系统，CAP无法同时满足的例子：通常P是必须的，则：

如果数据在节点间迁移时（A->B）还要求可用，则显然此时如果用户的查询涉及到多节点（如A、C）则可能达不到强一致性（例如数据是异步迁移）；

如果数据在节点间迁移时要求达到强一致性，则要求迁移过程中到来的用户查询得等待，等迁移完后才能查询数据并返回，显然，等待会导致短暂的不可用。

若不要求满足P（即只有一个节点），则显然不涉及数据迁移；即使在节点上的不同部分间迁移，在数据迁移过程中仍可执行用户查询，由于数据都在同一节点上，故不会有一致性问题。

例子：

 

 

 

引言

CAP是分布式系统、特别是分布式存储领域中被讨论最多的理论，“什么是CAP定理？”在Quora 分布式系统分类下排名 FAQ 的 No.1。CAP在程序员中也有较广的普及，它不仅仅是“C、A、P不能同时满足，最多只能3选2”，以下尝试综合各方观点，从发展历史、工程实践等角度讲述CAP理论。希望大家透过本文对CAP理论有更多地了解和认识。

 

CAP定理

CAP由Eric Brewer在2000年PODC会议上提出^[1][2]，是Eric Brewer在Inktomi^[3]期间研发搜索引擎、分布式web缓存时得出的关于数据一致性(consistency)、服务可用性(availability)、分区容错性(partition-tolerance)的猜想：

It is impossible for a web service to provide the three following guarantees : Consistency, Availability and Partition-tolerance.

 

该猜想在提出两年后被证明成立^[4]，成为我们熟知的CAP定理：

• 数据一致性(consistency)：一致性是并发读写产生的问题，可从客户端、服务端两个视角看：
  • 从服务端来看，则是更新的数据如何复制分布到整个系统的问题。分布式系统中通常是通过Quorum机制来实现服务的数据更新的强一致性：W+R>N 即可；且让W<N、R<N而非等于N，与等于N比可提高写、读操作时系统的可用性。
  • 从客户端来看，主要指并发访问时更新过的数据能否获取的问题。如果系统对一个写操作返回成功，那么之后的读请求都必须能读到这个新数据；如果返回失败，那么所有读操作都不能读到这个数据，对调用者而言数据具有强一致性(strong consistency) (又叫原子性 atomic、线性一致性 linearizable consistency)。PS：如果能容忍后续读不到更新的部分或者全部数据，则是弱一致性；如果要求经过一段时间后能读到更新后的数据，则是最终一致性。
    
• 服务可用性(availability)：所有读写请求在一定时间内得到响应，可终止、而不会一直等待。可用性实际上可认为是对等待响应的时长程度的描述，如高可用、低可用。
• 分区容错性(partition-tolerance)：在网络分区的情况下，被分隔的节点仍能正常对外服务。即系统被由多个节点组成。

 其他概念：系统可靠性（故障频率高低）、数据可靠性（数据不丢失或损坏）

分布式系统可靠性和可用性的区别：

系统可用性从系统发生故障的时间比例上去衡量。被定义为系统的一个属性，它说明系统已准备好，马上就可以使用。换句话说，高度可用的系统在任何给定的时刻都能及时地工作。
系统可靠性从系统发生故障的频率上去衡量。是指系统可以无故障地持续运行。与可用性相反，可靠性是根据时间间隔而不是任何时刻来进行定义的。注意系统可靠性与数据可靠性的区别。

举个例子来说明二者的区别：如果系统在每小时崩溃1ms，那么它的可用性就超过99.9999%，但是它还是高度不可靠。与之类似，如果一个系统从来不崩溃，但是每年要停机两星期，那么它是高度可靠的，但是可用性只有96%。

在某时刻如果满足AP，分隔的节点同时对外服务但不能相互通信，将导致状态不一致，即不能满足C；如果满足CP，网络分区的情况下为达成C，请求只能一直等待，即不满足A；如果要满足CA，在一定时间内要达到节点状态一致，要求不能出现网络分区，则不能满足P。

 

C、A、P三者最多只能满足其中两个，和FLP定理一样，CAP定理也指示了一个不可达的结果(impossibility result)。

 

CAP的工程启示

CAP理论提出7、8年后，NoSql圈将CAP理论当作对抗传统关系型数据库的依据、阐明自己放宽对数据一致性(consistency)要求的正确性^[6]，随后引起了大范围关于CAP理论的讨论。

 

CAP理论看似给我们出了一道3选2的选择题，但在工程实践中存在很多现实限制条件，需要我们做更多的考量与权衡，避免进入CAP认识误区^[7]。

 

1、关于 P 的理解

Partition字面意思是网络分区，即因网络因素将系统分隔为多个单独的部分，有人可能会说，网络分区的情况发生概率非常小啊，是不是不用考虑P，保证CA就好^[8]。要理解P，我们看回CAP证明^[4]中P的定义：

In order to model partition tolerance, the network will be allowed to lose arbitrarily many messages sent from one node to another.

 

网络分区的情况符合该定义，网络丢包的情况也符合以上定义，另外节点宕机，其他节点发往宕机节点的包也将丢失，这种情况同样符合定义。现实情况下我们面对的是一个不可靠的网络、有一定概率宕机的设备，这两个因素都会导致Partition，因而分布式系统实现中 P 是一个必须项，而不是可选项^[9][10]。

 

对于分布式系统工程实践，CAP理论更合适的描述是：在满足分区容错的前提下，没有算法能同时满足数据强一致性和服务可用性^[11]：

In a network subject to communication failures, it is impossible for any web service to implement an atomic read/write shared memory that guarantees a response to every request.

 

2、CA非0/1的选择

P 是必选项，那3选2的选择题不就变成数据一致性(consistency)、服务可用性(availability) 2选1？工程实践中一致性有不同程度，可用性也有不同等级，在保证分区容错性的前提下，放宽约束后可以兼顾一致性和可用性，两者不是非此即彼^[12]。

CAP定理证明中的一致性指强一致性，强一致性要求多节点组成的被调要能像单节点一样运作、操作具备原子性，数据在时间、时序上都有要求。如果放宽这些要求，还有其他一致性类型：

• 序列一致性(sequential consistency)^[13]：不要求时序一致，A操作先于B操作，在B操作后如果所有调用端读操作得到A操作的结果，满足序列一致性
• 最终一致性(eventual consistency)^[14]：放宽对时间的要求，在被调完成操作响应后的某个时间点，被调多个节点的数据最终达成一致

 

可用性在CAP定理里指所有读写操作必须要能终止，实际应用中从主调、被调两个不同的视角，可用性具有不同的含义。当P(网络分区)出现时，主调可以只支持读操作，通过牺牲部分可用性达成数据一致。

 

工程实践中，较常见的做法是通过异步拷贝副本(asynchronous replication)、quorum/NRW，实现在调用端看来数据强一致、被调端最终一致，在调用端看来服务可用、被调端允许部分节点不可用(或被网络分隔)的效果^[15]。

 

3、跳出CAP

CAP理论对实现分布式系统具有指导意义，但CAP理论并没有涵盖分布式工程实践中的所有重要因素。

 

例如延时(latency)，它是衡量系统可用性、与用户体验直接相关的一项重要指标^[16]。CAP理论中的可用性要求操作能终止、不无休止地进行，除此之外，我们还关心到底需要多长时间能结束操作，这就是延时，它值得我们设计、实现分布式系统时单列出来考虑。

 

延时与数据一致性也是一对“冤家”，如果要达到强一致性、多个副本数据一致，必然增加延时。加上延时的考量，我们得到一个CAP理论的修改版本PACELC^[17]：如果出现P(网络分区)，如何在A(服务可用性)、C(数据一致性)之间选择；否则，如何在L(延时)、C(数据一致性)之间选择。

 

小结

以上介绍了CAP理论的源起和发展，介绍了CAP理论给分布式系统工程实践带来的启示。

 

CAP理论对分布式系统实现有非常重大的影响，我们可以根据自身的业务特点，在数据一致性和服务可用性之间作出倾向性地选择。通过放松约束条件，我们可以实现在不同时间点满足CAP(此CAP非CAP定理中的CAP，如C替换为最终一致性)^[18][19][20]。

 

参考资料：

http://www.cnblogs.com/bangerlee/p/5328888.html（本文摘于之，更多分布式系统相关理论介绍可参阅之）

http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/4381980.html