【分布式】 CAP 原理和最终一致性

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简单描述一下 CAP 原理

CAP 原理

对一个分布式计算系统来说，CAP 是指：

  • 一致性（Consistency），所有节点在同一时间具有相同的数据
  • 可用性（Availability），保证每个请求不管成功或者失败都有响应
  • 分区容忍性（Partition tolerance），在出现网络分区的情况下，仍然能够满足一致性和可用性

而 CAP 原理是指，这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。对于分布式数据系统来说，分区容忍性是基本要求，否则就失去了价值。因此设计分布式数据系统，就是在一致性和可用性之间取一个平衡。

例如：

假设用一台服务器 A 对外提供存储服务，为了避免这台服务器宕机导致服务不可用，又在另外一台服务器 B 上运行了同样的存储服务。每次用户在往服务器 A 写入数据的时候，A 都往服务器 B 上写一份，然后再返回客户端。一切都运行得很好，用户的每份数据都存了两份，分别在 A 和 B 上，用户访问任意一台机器都能读取到最新的数据。

这时不幸的事情发生，A 和 B 之间的网络断了导致 A 和 B 无法通信，也就是说网络出现了分区，那么用户在往服务器 A 写入数据的时候，服务器 A 无法将该数据写入到服务器 B。这时，服务器 A 就必须要做出一个艰难的选择：

要么选择一致性(C)而牺牲可用性(A)：为了保证服务器 A 和 B 上的数据是一致的，服务器 A 决定暂停对外提供数据写入服务，从而保证了服务器 A 和 B 上的数据是一致，但是牺牲了可用性。（指服务器虽然活着，但是却不能对外提供写入服务。）

要么选择可用性(A)而牺牲一致性(C)：为了保证服务不中断，服务器 A 先把数据写入到了本地，然后返回客户端，从而让客户端感觉数据已经写入了。这导致了服务器 A 和 B 上的数据就不一致了。

最终一致性

对于一致性，可以分为从客户端和服务端两个不同的视角。

从客户端来看，一致性主要指的是多并发访问时更新过的数据如何获取的问题。

从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致。

一致性是因为有并发读写才有的问题，因此在理解一致性的问题时，一定要注意结合考虑并发读写的场景。

从客户端角度，多进程并发访问时，更新过的数据在不同进程如何获取的不同策略，决定了不同的一致性。对于关系型数据库，要求更新过的数据能被后续的访问都能看到，这是强一致性。如果能容忍后续的部分或者全部访问不到，则是弱一致性。如果经过一段时间后要求能访问到更新后的数据，则是最终一致性。

最终一致性根据更新数据后各进程访问到数据的时间和方式的不同，又可以区分为：

  • 因果一致性。如果进程 A 通知进程 B 它已更新了一个数据项，那么进程 B 的后续访问将返回更新后的值，且一次写入将保证取代前一次写入。与进程 A 无因果关系的进程 C 的访问遵守一般的最终一致性规则。
  • “读己之所写（read-your-writes）”一致性。当进程A自己更新一个数据项之后，它总是访问到更新过的值，绝不会看到旧值。这是因果一致性模型的一个特例。
  • 会话（Session）一致性。这是上一个模型的实用版本，它把访问存储系统的进程放到会话的上下文中。只要会话还存在，系统就保证”读己之所写”一致性。如果由于某些失败情形令会话终止，就要建立新的会话，而且系统的保证不会延续到新的会话。
  • 单调（Monotonic）读一致性。如果进程已经看到过数据对象的某个值，那么任何后续访问都不会返回在那个值之前的值。
  • 单调写一致性。系统保证来自同一个进程的写操作顺序执行。要是系统不能保证这种程度的一致性，就非常难以编程了。

从服务端角度，如何尽快将更新后的数据分布到整个系统，降低达到最终一致性的时间窗口，是提高系统的可用度和用户体验非常重要的方面。对于分布式数据系统：

N — 数据复制的份数
W — 更新数据时需要保证写完成的节点数
R — 读取数据的时候需要读取的节点数

如果 W + R > N，写的节点和读的节点重叠，则是强一致性。例如对于典型的一主一备同步复制的关系型数据库，N=2，W=2，R=1，则不管读的是主库还是备库的数据，都是一致的。

如果 W + R <= N，则是弱一致性。例如对于一主一备异步复制的关系型数据库，N=2，W=1，R=1，则如果读的是备库，就可能无法读取主库已经更新过的数据，所以是弱一致性。

对于分布式系统，为了保证高可用性，一般设置 N >= 3。不同的 N，W，R 组合，是在可用性和一致性之间取一个平衡，以适应不同的应用场景。

如果 N=W，R=1，任何一个写节点失效，都会导致写失败，因此可用性会降低，但是由于数据分布的 N 个节点是同步写入的，因此可以保证强一致性。

如果 N=R，W=1，只需要一个节点写入成功即可，写性能和可用性都比较高。但是读取其他节点的进程可能不能获取更新后的数据，因此是弱一致性。这种情况下，如果 W < (N+1) / 2，并且写入的节点不重叠的话，则会存在写冲突。