《后端知识体系系列》之分布式系统中的CAP理论

最近看了分布式是相关知识，所以边看边总结吧！

分布式系统的特点

随着互联网技术的发展，产生的数据量越来越大，对系统的要求更高，这就要求系统需要支持高并发和海量数据处理。
分布式系统技术就是用来解决集中式架构的性能瓶颈问题。

以上图为例，系统中实现了登录、订单、支付模块，这些模块都只通过一个系统来承载，那么当大量的请求过来时，这个系统就会存在一定的性能问题，就是所谓的集中式架构的性能瓶颈。

分布式系统的核心是可扩展性，通过对服务、存储的扩展，来提高系统的处理能力，通过对多台服务器协同工作，来完成单台服务器无法处理的任务，尤其是高并发或者大数据量的任务。

CAP理论

CPA理论可以表述为一个分布式系统最多只能满足一致性(Consistency)、可用性(Availablity)、分区容忍性(PartitionTolerance)这三项中的两项。

• 一致性：一致性是指“所有节点同时看到相同的数据”，即更新操作成功并返回客户端完成之后，所有节点在同一时间的数据完全一致，等同于所有节点都会拥有最新的数据。

• 可用性：可用性是指“任何时候，读写都是成功的”，即服务一致可用，而且是正常相应时间，比如平时看到一些公司说系统的稳定性做到了3个9、4个9等就是对可用性的描述，这叫做SLA即服务水平协议。

• 分区容忍性：分区容忍性是指“当部分节点出现消息丢失或者分区故障的时候，分布式系统仍然能够继续运行”，即系统容忍网络出现分区，并且在遇到某节点或网络分区之间网络不可达的情况下，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。

CAP理论的应用

通过CAP理论，在架构设计中，不要把经理浪费在如何设计能够满足三者完美的分布式系统上，而要合理进行取舍。

不同业务对于一致性的要求是不同的，举例来说，在微博上发表评论和点赞，用户对不一致不敏感的，可以容忍相对教长时间的不一致，只要做好本地的交互，不影响用户体验，所以这时候可以使用AP；另外在电商中，产品的价格则需要强一致性的，商家更改价格是要立即同步给所有的买家，所以该架构中一定要满足的是C，选择A还是P可以根据实际情况进行选择。

下面说两种架构：
CP架构：对于CP架构放弃了可用性，追求一致性和分区容忍性，例如平时使用的zookeeper，就是采用了CP一致性。zookeeper是CP架构，就意味着面对网络分区时，为了保持一致性，zookeeper是不可用的。
上图中服务A、服务B和服务C注册到了zookeeper中，同时服务C功能的实现需要服务A提供一些服务，如果服务A挂掉，那么服务C就无法再请求服务A，如果能够请求，那么就违反了一致性理论。

AP架构：对于AP架构，则舍弃了一致性原则，也就是放弃强一致性，追求了分区容错性和可用性。例如在SpringCloud的服务注册中心Eureka，Eureka中的节点都是平等的，几个节点挂掉不影响正常节点的工作，剩余的节点依然可以提供查询和注册服务，只要有一台Eureka还在，就能保证注册服务可用，只不过查询到的信息可能不是最新的版本。

上图中服务A、服务B和服务C注册到了Eureka中，同时服务C功能的实现需要服务A提供一些服务，如果服务A挂掉，那么服务C依然可以请求到服务A的数据，但是数据可能不是最新的，因为Eureka会对这些服务进行缓存，这样保证服务宕机仍然能够位置系统的正常运行。

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