4.4 CAP原理 - 数据结构 - 机器学习
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4.4 CAP原理
1143 人参与 2018年09月30日 10:46 分类 : 区块链精品文章 评论
CAP原理最早是2000年由Eric Brewer在ACM组织的一个研讨会上提出猜想，后来Lynch等人进行了证明。该原理被认为是分布式系统领域的重要原理之一。
4.4.1 定义
CAP原理：分布式计算系统不可能同时确保以下三个特性：一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容忍性（Partition），设计中往往需要弱化对某个特性的保证。
这里，一致性、可用性和分区容忍性的含义如下：
·一致性：
任何操作应该都是原子的，发生在后面的事件能看到前面事件发生导致的结果，注意这里指的是强一致性；
·可用性：
在有限时间内，任何非失败节点都能应答请求；
·分区容忍性：
网络可能发生分区，即节点之间的通信不可保障。
比较直观地理解如下，当网络可能出现分区的时候，系统是无法同时保证一致性和可用性的。要么，节点收到请求后因为没有得到其他节点的确认而不应答（牺牲可用性），要么节点只能应答非一致的结果（牺牲一致性）。
由于大多数时候网络被认为是可靠的，因此系统可以提供一致可靠的服务；当网络不可靠时，系统要么牺牲掉一致性（多数场景下），要么牺牲掉可用性。
注意
网络分区是可能存在的，出现分区情况后很可能会导致发生“脑裂”，多个新出现的主节点可能会尝试关闭其他主节点。
4.4.2 应用场景
既然CAP三种特性不可同时得到保障，则设计系统时必然要弱化对某个特性的支持。那么可能出现下面三个应用场景。
1.弱化一致性
对结果一致性不敏感的应用，可以允许在新版本上线后过一段时间才最终更新成功，期间不保证一致性。例如网站静态页面内容、实时性较弱的查询类数据库等，简单分布式同步协议如Gossip，以及CouchDB、Cassandra数据库等，都是为此设计的。
2.弱化可用性
对结果一致性很敏感的应用，例如银行取款机，当系统故障时候会拒绝服务。MongoDB、Redis、
MapReduce等是为此设计的。Paxos、Raft等共识算法，主要处理这种情况。在Paxos类算法中，可能存在着无法提供可用结果的情形，同时
允许少数节点离线。
3.弱化分区容忍性
现实中，网络分区出现概率较小，但较难完全避免。两阶段的提交算法，某些关系型数据库及ZooKeeper主要考虑了这种设计。实践中，网络可以通过双通道等机制增强可靠性，达到高稳定的网络通信。
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