✨五分钟理解CAP理论✨


前言

在分布式数据存储系统 中,有一个绕不开的理论模型,叫做CAP 定理,又称为布鲁尔定理 ,由计算机科学家Eric Brewer 提出,本文将以最简单的例子来说明CAP 定理的理论模型,最多只花你五分钟。

正文

一. 概念速览

CAP定理由如下三部分组成。

  1. C (Consistency),一致性。每次对数据的读取都是最近一次写入的内容;
  2. A (Availability),可用性。每次请求读取数据都能成功读取到数据,但读取到的数据不保证总是最近一次写入的内容;
  3. P (Partition tolerance),分区容错性。网络节点之间可能发生网络故障从而导致消息丢失,但这不会影响系统的运行。

二. 概念说明

CAP 里面的C 和A 都比较好理解,P 好像有点抽象,其实这么理解就对了,P的意思就是允许存在网络故障。

对于一个分布式数据存储系统来说,如果没有网络故障 ,那么CAP 的 三个特性都是可以满足 的。

但分布式系统的 网络故障一定是不可避免的 ,所以P 是一定要满足的,并且此时C 和A 只能满足一个,因此就出现了CP 模型和AP模型。

假设我们现在有如下这么一个分布式数据存储系统。

当数据同步因为网络问题而无法实现时,下面来分别看下CP 模型和AP模型的行为是什么。

1. CP模型

在CP 模型下,因为要满足C 的一致性,所以一旦网络出现问题导致数据同步失败,此时数据的读取就会被拒绝从而导致读取超时或失败,这种情况下,系统变得不可用,即A不满足。

2. AP模型

在AP 模型下,因为要满足A 的可用性,所以就算网络出现问题导致数据同步失败,此时数据的读取还是能够成功读取到数据,但这种情况下节点间的数据是不同的,即C不满足。

总结

CAP 的C 表示一致性,要求节点间的数据要完成数据同步。

CAP 的A 表示可用性,要求系统对外随时都能提供数据读取的服务。

CAP 的P 表示分区容错性,要求系统能够在存在网络故障的情况下运行。

因为分布式系统中网络故障是一定会存在的,所以P 是一定要满足的,并且C 和A 是一定无法同时满足的,此时就形成了CP 模型和AP模型。

CP 模型在网络发生故障时会拒绝对外提供数据读取服务,此时A也就是可用性无法满足。

AP 模型在网络发生故障时还是会对外提供服务,但节点间的数据会不一致,此时C也就是一致性无法满足。

在Nacos 中,对于临时实例 的服务实例信息获取,Nacos 采用AP 模型,具体的实现采用Distro 协议,而对于持久化实例 ,Nacos 采用CP 模型,具体的实现采用SOFAJRaft协议。

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