【谈一谈】Redis是AP还是CP?

【谈一谈】Redis是AP还是CP?

再说这个话题之前,这里的是AP和CP不是"A片"和"C骗"啊 !~哈哈哈,就离谱,博文后面我会解释下的

我说下自己对Redis的感觉,我一直很好奇Redis,不仅仅是当缓存用那么简单,包括的它的底层设计

所以,思考再三,我决定先从Redis基础开始写(基础是王道!~万丈高楼平地起,我米开始!~嘿嘿)

一、总纲图:

二、什么是CAP?

要想谈一谈我们本文的主题AP和CP,可能有的小伙伴会说: 这我也不是 怎么熟悉啊!

那么我们先复习下大名鼎鼎 的CAP 理论

CAP理论

看下面的这张图,我们会发现CAP对应的三个单词 【建议自己画画图,印象深刻】

C: 一致性(Consistency)--

• 每次读取都会收到最新的写入数据或者错误信息
• (注:这里面的一致性 ,指的是强一致性,不是市面上所说的所有节点在相同时间看到是一样的数据)

A:可用性(Availability)--

• 每个请求都会收到非错误 地响应,但是这个响应的信息不保证 是最新的 ,只保证可用

P:分区容错性(Partition Tolerance)--

• 就是网络节点间丢弃或者延迟一定数量(就是任意数量 )信息,也不影响大局 ,系统还是能够正常运行

好了,我们言归正传,回到我们的主题上面

三、为啥说Redis是AP?不是CP?

我们知道,Redis是一个开源的内存数据库,且是执行单线程处理

但是网上,若是喜欢读博客的小伙伴,会发现很多人说这样一句话:

• 单机的Redis是CP的,集群的REDIS是AP的

这句话真的对吗? 大家在看下文前,倾思考思考!~我当时读到第一反应就是疑惑,于是我就去查询大量资料

有的人说:

1. CAP是针对分布式场景中,如果是单机REDIS,就压根儿和什么分布式不着边,都没 P了!!还说哈AP和 CP??
2. 在单机的REDIS中,应为只有一个实例,那么他的一致性是有保障的,如果这个节点挂了,就没有可用性可言了,所以他是CP系统

我在这里说下,以上两个观点都特么错的!!!以偏概全,混淆是非!~就是AP!!

~哈哈哈!你可能会说:我去,那你证明啊,这特么为啥是错的啊!,别急嘛!我们往下读,让你心服口服,嘿嘿

REDIS是AP的理由

第一点: 一致性

我们都知道,REDIS的设计目标 是高性能 ,高扩展 和高可用性 ,

而且REDIS的一致性模型是最终一致性:

(什么意思呢?)就是在某个时间点读取的数据可能不是最新的,但殊途同归 ,最终会达到一致的状态

为什么Redis无法保持强一致性??

主要原因: 异步复制

• 因为Redis在分布式的设计中采用的是异步复制,者导致在节点之间存在数据在同步和延迟不一致的情况存在

• 换句话说:

  • 当某个节点的数据发生改变 ,Redis会将这个节点的修改操作发送给其他节点进行同步~(这是正常步骤,没毛病是不,我们继续往下看)
  • 但是 (不怕一万,就怕万一来了,哈哈哈)因为网络传输的延迟 ,拥塞等原因,这些操作没有立即被被其他节点收到和执行,
  • 从而产生节点之间数据不一致的情况!!!

• 抛开上面的影响点 ,节点故障对Redis的一致性影响也是很大的

  举个例子:

  当一个节点宕机 时,这个节点的 数据就可能同步不到其他节点上,这就会导致数据在节点间不一致

  你可能有疑惑?那Redis不是有哨兵和复制等机制吗?

  但是,问题就是但是,哈哈~这些机制是能提高系统的可用性和容错性,能完全解决吗?

  ~(你没看错,就是完全解决 ,能吗??)不能吧,自己主观推下也能想到那种万一场景吧!!!

你说既然异步 不行,那么我就用同步机制 就不好了!!不就是CP了???

~~no!no!NO !哈哈哈,年轻人,想的太简单了哈!

我们看看官网是怎么说的()

• Redis客户端可以使用WAIT命令请求特定数据进行同步复制
• 使用WAIT,只能说发生故障 时丢失写操作的概率会大大降低,且是在难以触发的故障模式情况下
• 但是!!

• WAIT只能确保数据在Redis实例中有指定数量的副本被确认

  不能将一组REdis转换为具有强一制性的CP系统

• 什么意思?

  在故障转移 期间,由于Redis的持久化配置 ,当中已确认的写操作 ,仍然可能会丢失

完结!~

士不可以不弘毅,任重而道远,诸君共勉!~