分布式CAP理论

CAP 定理(CAP Theorem)是分布式系统理论中的一个核心概念,由 Eric Brewer 提出,用于描述分布式系统在设计时面临的权衡。CAP 代表以下三个特性:

  1. 一致性(Consistency):所有节点在同一时间看到的数据是一致的,即所有读操作都返回最近的写操作结果。
  2. 可用性(Availability):系统能够在合理时间内响应每个请求,无论成功还是失败。
  3. 分区容错性(Partition Tolerance):系统能够在网络分区(节点间通信中断)的情况下继续运行

*分区容错性(P)**在分布式系统中几乎是不可避免的,因为网络故障或延迟无法完全消除。因此,实际设计中往往在 CP 和 AP 之间进行选择。

  • CP(一致性 + 分区容错性)
    • 优先保证数据一致性和分区容错性,牺牲可用性。
    • 当网络分区发生时,系统可能会拒绝某些请求,以确保数据一致。
    • 适用场景:银行系统、需要强一致性的金融系统。
    • 示例:MongoDB(某些配置)、HBase、京东、淘宝的部分库存系统(库存不一致防止超卖)。
  • AP(可用性 + 分区容错性)
    • 优先保证可用性和分区容错性,牺牲一致性。
    • 网络分区时,系统仍可响应,但不同节点的数据可能不一致(最终一致性)。
    • 适用场景:社交媒体、内容分发网络(如 CDN)。
    • 示例:Twitter 的时间线系统、Amazon 的推荐系统、YouTube。
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