分布式系统中的CAP理论 _分布式系统

对于刚刚接触分布式系统的小伙伴们来说，一提起分布式系统，就感觉高大上，深不可测。而且看了很多书和视频还是一脸懵逼。这篇文章主要使用大白话的方式，带你理解一下分布式系统中的CAP理论。保证你能听懂。
1998年，加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出，分布式系统有三个指标。

Consistency
AvAIlability
Partition tolerance

它们的第一个字母分别是 C、A、P 。
Eric Brewer 说，这三个指标不可能同时做到。这个结论就叫做 CAP 定理。
二、Partition tolerance先看 Partition tolerance ，中文叫做"分区容错" 。
大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区（partition）。分区容错的意思是，区间通信可能失败。比如，一台服务器放在中国，另一台服务器放在美国，这就是两个区，它们之间可能无法通信。

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上图中， G1 和 G2 是两台跨区的服务器。G1 向 G2 发送一条消息， G2 可能无法收到。系统设计的时候，必须考虑到这种情况。
一般来说，分区容错无法避免，因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我们，剩下的 C 和 A 无法同时做到。
三、ConsistencyConsistency 中文叫做"一致性" 。意思是，写操作之后的读操作，必须返回该值。举例来说，某条记录是 v0 ，用户向 G1 发起一个写操作，将其改为 v1 。

接下来，用户的读操作就会得到 v1 。这就叫一致性。

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问题是，用户有可能向 G2 发起读操作，由于 G2 的值没有发生变化，因此返回的是 v0 。G1 和 G2 读操作的结果不一致，这就不满足一致性了。

为了让 G2 也能变为 v1 ，就要在 G1 写操作的时候，让 G1 向 G2 发送一条消息，要求 G2 也改成 v1 。

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这样的话，用户向 G2 发起读操作，也能得到 v1 。

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四、AvailabilityAvailability 中文叫做"可用性" ，意思是只要收到用户的请求，服务器就必须给出回应。
用户可以选择向 G1 或 G2 发起读操作。不管是哪台服务器，只要收到请求，就必须告诉用户，到底是 v0 还是 v1 ，否则就不满足可用性。
五、Consistency 和 Availability 的矛盾一致性和可用性，为什么不可能同时成立？答案很简单，因为可能通信失败（即出现分区容错）。
如果保证 G2 的一致性，那么 G1 必须在写操作时，锁定 G2 的读操作和写操作。只有数据同步后，才能重新开放读写。锁定期间， G2 不能读写，没有可用性不。
【分布式系统中的CAP理论】如果保证 G2 的可用性，那么势必不能锁定 G2 ，所以一致性不成立。
综上所述， G2 无法同时做到一致性和可用性。系统设计时只能选择一个目标。如果追求一致性，那么无法保证所有节点的可用性；如果追求所有节点的可用性，那就没法做到一致性。

在什么场合，可用性高于一致性？
举例来说，发布一张网页到 CDN ，多个服务器有这张网页的副本。后来发现一个错误，需要更新网页，这时只能每个服务器都更新一遍。
一般来说，网页的更新不是特别强调一致性。短时期内，一些用户拿到老版本，另一些用户拿到新版本，问题不会特别大。当然，所有人最终都会看到新版本。所以，这个场合就是可用性高于一致性。

验证CAP理论系统总是会有错误，那我们就来看看可能会出现什么错误。