分布式理论之 CAP 定理（布鲁尔定理）

目录

1. 什么是 CAP 定理

2. 一致性（Consistency）

3. 可用性（Availability）

4. 分区容错性（Partition tolerance）

5. CAP 到底如何选

6. 数据库中的 CAP 定理

6.1 MongoDB 与 CAP

6.2 Cassandra 与 CAP

7. 巨人的肩膀

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1. 什么是 CAP 定理

CAP 定理（CAP theorem）又被称作「布鲁尔定理」，是加州大学伯克利分校的计算机科学家埃里克·布鲁尔（Eric Brewer）在 2000 年的 ACM PODC 上提出的一个猜想。2002 年，麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特（Seth Gilbert）和南希·林奇（Nancy Lynch）发表了布鲁尔猜想的证明，使之成为分布式计算领域公认的一个定理。

该定理指出一个分布式系统最多只能同时满足一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition tolerance）这三项中的两项。

 

2. 一致性（Consistency）

A read is guaranteed to return the most recent write for a given client.

对某个指定的客户端来说，读操作保证能够返回「最新的写操作结果」。

 

3. 可用性（Availability）

A non-failing node will return a reasonable response within a reasonable amount of time (no error or timeout).

非故障的节点在合理的时间内返回「合理的响应不是错误和超时的响应」。

 

4. 分区容错性（Partition tolerance）

System continues to work despite message loss or partial failure.

当出现网络分区后，系统能够继续「履行职责」。

 

5. CAP 到底如何选

• 虽然 CAP 理论定义是三个要素中只能取两个，但放到分布式环境下来思考，我们会发现必须选择 P（分区容忍）要素，因为网络本身无法做到 100% 可靠，有可能出故障，所以分区是一个必然的现象。
• 如果我们选择了 CA 而放弃了 P，那么当发生分区现象时，为了保证 C，系统需要禁止写入，当有写入请求时，系统返回 error（例如，当前系统不允许写入），这又和 A 冲突了，因为 A 要求返回 no error 和 no timeout。因此，分布式系统理论上不可能选择 CA 架构，只能选择 CP 或者 AP 架构。

 

6. 数据库中的 CAP 定理

6.1 MongoDB 与 CAP

MongoDB 是一个流行的 NoSQL 数据库管理系统，它将数据存储为 BSON（binary JSON）文档。

相对于 CAP 定理，MongoDB是一个 CP 数据存储，它通过保持一致性来解决网络分区问题，同时降低可用性。

MongoDB 是一个单一的主系统，每个副本集只能有一个主节点来接收所有的写操作。同一副本集中的所有其他节点都是辅助节点，它们复制主节点的操作日志并将其应用于自己的数据集。默认情况下，客户机也从主节点读取数据，但他们也可以指定一个允许他们从辅助节点读取数据的读取首选项。

当主节点不可用时，具有最新操作日志的次节点将被选为新的主节点。一旦所有其他次要节点都赶上新的主节点，集群将再次可用。由于在此期间客户端无法发出任何写请求，因此数据在整个网络中保持一致。

 

6.2 Cassandra 与 CAP

Apache Cassandra 是由 Apache 软件基金会维护的开源 NoSQL 数据库。它是一个列式数据库，允许您在分布式网络上存储数据。然而，与 MongoDB 不同的是，Cassandra 拥有一个无主的架构。

相对于 CAP 定理，Cassandra 是一个 AP 数据库，它提供可用性和分区容忍度，但不能一直提供一致性。因为 Cassandra 没有主节点，所以所有节点必须连续可用。然而，Cassandra 允许客户机在任何时候向任何节点写入数据并尽快协调不一致，从而提供了最终的一致性。

 

7. 巨人的肩膀

• https://towardsdatascience.com/cap-theorem-and-distributed-database-management-systems-5c2be977950e
• https://mwhittaker.github.io/blog/an_illustrated_proof_of_the_cap_theorem/
• https://www.ibm.com/cloud/learn/cap-theorem
• https://www.educative.io/edpresso/what-is-the-cap-theorem