CAP理论

为什么需要CAP理论

开发分布式系统时，我们需要根据业务特点，设计合适的分区容错一致性模型，以实现集群能力。这个问题的棘手点在于：当系统发生分区错误时，应该如何保障系统稳定运行，不影响业务。而CAP理论可以解决这个问题。

CAP理论是一个很好的思考框架，它对分布式系统的特性做了高度抽象，将其抽象成一致性、可用性和分区容错性，并对特性之间的冲突做了总结，即CAP不可能三角。一旦掌握它，我们就能根据业务特点，自然而然地设计出合适的分区容错一致性模型。

什么是CAP理论

概念

在一个分布式系统（互相连接并共享数据的节点的集合）中，当涉及读写操作时，只能保证

一致性、可用性和分区容错性中的两个，另一个必须被牺牲。

适用场景

CAP理论探讨的是

• 节点互联和共享数据的分布式系统。如果分布式系统的节点没有互联，或没有共享数据，那就不是CAP理论讨论的范围。不过，这个条件是天然满足的。毕竟，节点互联和共享数据的分布式系统才会有数据一致性问题。

• CAP理论探讨的是数据的读写操作，不是分布式系统的所有功能。也就是，CAP理论针对的是数据，不是整个系统。因为一个系统可能有多份数据。

CAP三个指标

CAP 理论对分布式系统的特性做了高度抽象，形成了三个指标：

• 一致性：对客户端的每次读取操作，不管访问的是哪个节点，返回的都是同一份最新的数据，否则读取失败。一致性强调各节点间的数据一致。也就是说，在客户端看来，集群和单机在数据一致性上是一样的。
• 可用性：对客户端的任何请求，访问非故障节点时，都能返回合理的响应（不是错误或者超时），但不保证是同一份最新数据。可用性强调服务可用，但不保证数据的一致。
• 分区容错性：当出现网络分区^[1]时，系统可以继续提供服务。网络分区可能是因为消息丢失，高延迟，连接中断等等。分区容错性强调系统对分区故障的容错性。

CAP不可能三角

CAP 不可能三角指，对于一个分布式系统来说，一致性、可用性和分区容错性三者不可兼得，只能选择其中两个。

如何使用CAP理论

• 分区容错性（P）必选。分布式系统一定有网络交互。只要有网络交互，就一定会出现消息丢失等网络故障。这种状况我们必须接受，还必须保证系统正常运行。
• 当发生网络分区时，要么选择一致性（C），保证数据的绝对一致；要么选择可用性（A），保证服务可用。
  • 当选择了一致性（C）时，即采用CP模型，如果发生网络分区，集群拒绝客户端的写请求，因为服务法保证所有节点间的数据一致。
  • 当选择了可用性（A）时，即采用AP模型，如果发生网络分区，集群仍然接受客户端的读、写请求，但是节点返回的可能不是最新的数据。
• 不存在网络分区的情况下，即系统正常运行的情况下，一致性（C） 和可用性（ A） 要能够同时保证。

实战

如何为系统设计分区容错一致性模型？

• CAP理论针对的是数据，而不是系统；一个系统有多种数据。所以，一个系统有多种分区容错一致性模型。
• 分区容错性（P）必选。在发生分区故障时，系统必须还能正常运行。
• 当发生网络分区，选择一致性还是可用性，取决于：数据不一致对系统有没有影响？我们能容忍这种影响吗？如果可以，选择可用性，否则一致性。

1. 网络分区指的是网络故障将整个网络分为多个子网络，子网络间不互通，但是子网络内的节点间是互通的。 ↩