Java面试笔试面经、Java技术每天学习一点

Java面试

关注不迷路

作者：pkwenda

来源：https://github.com/pkwenda/Blog/issues/28

CAP 理论是一个被说烂了也听烂了的话题，但是还是选择花点时间做整理，做些横向拓展，加点自己的感受，认认真真讨论一下。

之前看阮一峰老师写的文章不错，我之前觉得总有点难懂，现在我觉得是有点问题

我觉得阮老师说的 Availability 理解不对，分布式和具体「哪台」没什么关系。Partition tolerance 的解释也没让我豁然开朗。

CAP 简介

1998 年，有个哥们提出了分布式系统的三个指标：

CAP (Consistency、Availablity 、Partition-tolerance ) 其中：

Consistency

• 一致性

这哥们说，分布式系统所有数据备份，在「同一时刻」，必须是「同样的」。

比如图床服务：后台是三台机器 A、B、C 做支撑，上传一张图片，通过网关最终可能是 A 处理的，随后「马上」请求这张图片，通过网关轮询算法，这个请求极有可能不落在 A 上了，那么他说：不管落在 B、C 哪个机器上，该图片必须存在并返回，否则，就不是『一致性』

如果就有多个分区要执行写操作，如果分布式存储系统「分片」同步、或集群系统的「主从」同步总会有个先后顺序，在这个先后顺序中，就产生了不一致的问题，这时候你：

• 要么接受同一个数据在各个存放点上同步过程中的「暂时」不一致。

• 要么你要「强一致性」，那么同步操作就会影响你的「可用性」。

常见的一致性的级别整理，想看的可以看看

Availability

• 可用性

这哥们说: 在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求，即使集群中的某个结点宕机了，依旧不影响你的任何请求。

这条非常好理解，就是字面意思

Partition tolerance

• 分区容忍性

这哥们说：如果集群中的机器被分成了两部分，这两部分不能互相通信，系统是否能继续正常工作

这个 CAP 中的 P 是最误导我的，以至于今天我对 CAP 依旧无法侃侃而谈，特此整理的原因。

我对「分区容忍性」的疑问

很多人说 “一致性，可用性，分区容忍性，只能任意选择其中两个”，乍一看是没错，但是 AC 满足吗？

普遍到「百度百科」原话也是这样写的：

CAP原则的精髓就是要么AP，要么CP，要么AC，但是不存在CAP。

我的疑问：保证了 AC，那么 P 就没办法保证，
试想：机器间不能通信，网络分区，如何保证数据的一致性？如何同步数据？

AP CP 我都能理解，平常工作中也都能看到影子：

比如 AP（Eureka）选择了可用性、 CP（Zookeeper、HDFS）都选择了一致性，但是 AC 的模型在哪里？如何做到不会通信失败呢？

有人说：CAP理论作者太教条！只要各地的分布式机器保持一个量级，且把无法通信的机器踢下去，那就是 CAP！

又有人说：那不行，如果网络抖动，你踢的太多，数据分片达不到要求也不行！

参考资料 ????

cloudera facebook原文（cloudera官网原文已失效）

参考上文翻译

作者的意思是，只能CP或者AP 因为由于网络问题，将系统的成员隔离成了2个区域，互相无法知道对方的状态，这在分布式环境下是非常常见的。所以说只能从C和A中选一个。所以 P 必选。要建一个永远不发生多相关故障的网络，对于分布式系统来说是不切实际的。所以设计者必须在一致性（C）和可用性（A）之间做选择。

当然以上都是教条的按照 CAP 理论进行的讨论，其实在现实中不需要如此纠结。

总结

在分布式环境下面，P 是铁定存在的，也就是只要我们有多台机器，那么网络隔离分区就一定不可避免，所以在设计系统的时候我们就要选择到底是设计的是 AP 系统还是 CP 系统，但实际上，我们只要深入理解下 CAP，就会发现其实有时候系统设计上面没必要这么纠结，主要表现在：

网络分区出现的概率虽然市场发生，但是我们可以感知心跳强行剔除下线，将流量平均分往其他节点，毕竟谁也不能保证网络百分百稳定，不出现网络分区。自然而然的没必要刻意 A、C 中选一个，而是可以都做得不错。也就是「百度百科」说的 AC 系统。

CAP 里面规定 A 是 100% 的可用性，但实际上，我们只需要提供 high availability，也就是像网关一样，全年不宕不可能，但是满足 99.99% 或者 99.999% 等几个 9 就可以了。

收获

对 CAP 的 P 又有了进一步的概念，有了一些新的理解，又看了下 Paxos，实在是比较复杂本来想也写写，但是理解的还不好怕写不好

下次再说。

参考资料

阮一峰老师：https://www.ruanyifeng.com/blog/2018/07/cap.html

cloudera cap ：https://pt-br.facebook.com/notes/cloudera/cap-confusion-problems-with-partition-tolerance/385772907002/

cloudera cap 翻译：http://zzyongx.github.io/blogs/cap-confusion-problems-with-partition-tolerance.html

常见的一致性的级别：https://github.com/pkwenda/Blog/blob/master/snippets/consistency.md