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一致性|分布式CAP理论-一致性、可用性、分区容错性

什么是CAP理论
2000 年 ， Eric Brewer教授提出了CAP猜想 。2年后 ， Seth Gilbert和Nancy Lynch从理论上证明了猜想的可能性 ， 从此CAP 理论成为了分布式计算领域的公认理论 。
CAP 理论告诉我们：在一个分布式系统中 ， 不可能同时满足一致性（Consistency) ， 可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance） ， 最多只能同时满足其中的2个 。
一致性|分布式CAP理论-一致性、可用性、分区容错性
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CAP定义
一致性（Consistency)：数据在多个副本之间能够保持一致的特性（强一致性） 。就像Redis的主从结构 ， Zookeeper的Master/Slave结构 ， 主从之间的数据保持一致 ， 这些都是最终一致性 。
可用性（Availability）：系统一直处于可用状态 ， 能正常响应数据 ， 但是不保证响应数据为最新数据 。
分区容错性（Partition tolerance）：分布式系统在遇到网络故障的时候 ， 仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务 ， 除非整个网络环境都发生了故障 。什么是分区
分区就是我们常说的Zookeeper脑裂的问题 ， 比如A、B两个机房构成一个分布式集群 ， 如果A和B机房之间的网络不通了 ， 那么一个分布式集群就会拆分成A和B两个集群 。如果出现了分区 ， 那肯定保证不了数据的强一致性 。为什么不能同时满足3个
拿我们常用的数据库读写分离来说下 ， 数据库的主从架构是没办法做到强一致性的 ， 都是最终一致性 。有时候我们操作数据库写主库 ， 读从库 ， 会发现读到的数据不是最新数据 。
（1）如果我们满足了CA即一致性和可用性 ， 那数据库只能有一个主库 ， 不能有从库 ， 说白了就不是一个分布式系统 。
（2）如果我们满足了AP即可用性和分区容错性 ， 这种就是目前数据库的主从实现方式 ， 那只能牺牲数据一致性 ， 保证数据的最终一致性 。
（3）如果我们满足了CP即一致性和分区容错性 ， 不好意思 ， 这种满足不了 ， 系统必然不可用 。如何取舍
【一致性|分布式CAP理论-一致性、可用性、分区容错性】要做一个分布式系统 ， 必须有所取舍 ， 那取谁舍谁呢？从上面的分析中可以看出 ， 只有第二条能实现分布式系统 ， 第一条无法实现分布式系统 ， 第三条系统都不可用了 ， 分布式也就失去了存在的意义 。实际上 ， 分区100%会出现吗？这种概率非常低 ， 即使出现了分区 ， 也可以根据策略进行调整 。比如数据库的主从结构不需要强一致性 ， 实现最终一致性也可以解决问题 。Zookeeper的脑裂问题即使出现了分区也只能投出一个Leader ， 只有一个集群提供服务 ， 当网络连通后 ， 再同步数据 。


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