分布式事务之CAP定理
分布式事务之CAP定理
- 1. 什么是分布式事务？
- 2. 什么是CAP？
- 3. 关于CAP的理解
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- 3.1. 关于 P 的理解
- 3.2. CA非0/1的选择
- 3.3. 跳出CAP
- 4. 参考资料
1. 什么是分布式事务？
- 事务分为本地事务和分布式事务。
- 大多数场景下，我们的应用都只需要操作单一的数据库，这种由资源管理器本地管理的事务称之为本地事务(Local Transaction)。本地事务的ACID特性是数据库直接提供支持。本地事务的优点就是支持严格的ACID特性，高效，可靠，状态可以只在资源管理器中维护，而且应用编程模型简单。但是本地事务不具备分布式事务的处理能力，隔离的最小单位受限于资源管理器。
- 分布式事务就是指事务的发起者、资源及资源管理器和事务协调者分别位于分布式系统的不同节点之上，跨数据源或跨服务。
2. 什么是CAP？
CAP由Eric Brewer在2000年PODC会议上提出，是Eric Brewer在Inktomi期间研发搜索引擎、分布式web缓存时得出的关于数据一致性(consistency)、服务可用性(availability)、分区容错性(partition-tolerance)的猜想：
It is impossible for a web service to provide the three following guarantees : Consistency, Availability and Partition-tolerance.
该猜想在提出两年后被证明成立，成为我们熟知的CAP定理：
- 数据一致性(consistency)：如果系统对一个写操作返回成功，那么之后的读请求都必须读到这个新数据；如果返回失败，那么所有读操作都不能读到这个数据，对调用者而言数据具有强一致性(strong consistency) (又叫原子性 atomic、线性一致性 linearizable consistency)
- 服务可用性(availability)：所有读写请求在一定时间内得到响应，可终止、不会一直等待
- 分区容错性(partition-tolerance)：在网络分区的情况下，被分隔的节点仍能正常对外服务
在某时刻如果满足AP，分隔的节点同时对外服务但不能相互通信，将导致状态不一致，即不能满足C；如果满足CP，网络分区的情况下为达成C，请求只能一直等待，即不满足A；如果要满足CA，在一定时间内要达到节点状态一致，要求不能出现网络分区，则不能满足P。
C、A、P三者最多只能满足其中两个，和FLP定理一样，CAP定理也指示了一个不可达的结果(impossibility result)。
3. 关于CAP的理解
CAP理论提出7、8年后，NoSql圈将CAP理论当作对抗传统关系型数据库的依据、阐明自己放宽对数据一致性(consistency)要求的正确性，随后引起了大范围关于CAP理论的讨论。
3.1. 关于 P 的理解
Partition字面意思是网络分区，即因网络因素将系统分隔为多个单独的部分，有人可能会说，网络分区的情况发生概率非常小啊，是不是不用考虑P，保证CA就好。要理解P，我们看回CAP证明中P的定义：
In order to model partition tolerance, the network will be allowed to lose arbitrarily many messages sent from one node to another.
网络分区的情况符合该定义，网络丢包的情况也符合以上定义，另外节点宕机，其他节点发往宕机节点的包也将丢失，这种情况同样符合定义。现实情况下我们面对的是一个不可靠的网络、有一定概率宕机的设备，这两个因素都会导致Partition，因而分布式系统实现中 P 是一个必须项，而不是可选项。
对于分布式系统工程实践，CAP理论更合适的描述是：在满足分区容错的前提下，没有算法能同时满足数据一致性和服务可用性：
In a network subject to communication failures, it is impossible for any web service to implement an atomic read/write shared memory that guarantees a response to every request.
3.2. CA非0/1的选择
P 是必选项，那3选2的选择题不就变成数据一致性(consistency)、服务可用性(availability) 2选1？工程实践中一致性有不同程度，可用性也有不同等级，在保证分区容错性的前提下，放宽约束后可以兼顾一致性和可用性，两者不是非此即彼。
CAP定理证明中的一致性指强一致性，强一致性要求多节点组成的被调要能像单节点一样运作、操作具备原子性，数据在时间、时序上都有要求。如果放宽这些要求，还有其他一致性类型：
- 序列一致性(sequential consistency)：不要求时序一致，A操作先于B操作，在B操作后如果所有调用端读操作得到A操作的结果，满足序列一致性
- 最终一致性(eventual consistency)：放宽对时间的要求，在被调完成操作响应后的某个时间点，被调多个节点的数据最终达成一致
可用性在CAP定理里指所有读写操作必须要能终止，实际应用中从主调、被调两个不同的视角，可用性具有不同的含义。当P(网络分区)出现时，主调可以只支持读操作，通过牺牲部分可用性达成数据一致。
工程实践中，较常见的做法是通过异步拷贝副本(asynchronous replication)、quorum/NRW，实现在调用端看来数据强一致、被调端最终一致，在调用端看来服务可用、被调端允许部分节点不可用(或被网络分隔)的效果。
3.3. 跳出CAP
CAP理论对实现分布式系统具有指导意义，但CAP理论并没有涵盖分布式工程实践中的所有重要因素。
例如延时(latency)，它是衡量系统可用性、与用户体验直接相关的一项重要指标。CAP理论中的可用性要求操作能终止、不无休止地进行，除此之外，我们还关心到底需要多长时间能结束操作，这就是延时，它值得我们设计、实现分布式系统时单列出来考虑。
延时与数据一致性也是一对“冤家”，如果要达到强一致性、多个副本数据一致，必然增加延时。加上延时的考量，我们得到一个CAP理论的修改版本PACELC：如果出现P(网络分区)，如何在A(服务可用性)、C(数据一致性)之间选择；否则，如何在L(延时)、C(数据一致性)之间选择。
4. 参考资料
[1] Harvest, Yield, and Scalable Tolerant Systems, Armando Fox , Eric Brewer, 1999
[2] Towards Robust Distributed Systems, Eric Brewer, 2000
[3] Inktomi’s wild ride - A personal view of the Internet bubble, Eric Brewer, 2004
[4] Brewer’s Conjecture and the Feasibility of Consistent, Available, Partition-Tolerant Web, Seth Gilbert, Nancy Lynch, 2002
[5] Linearizability: A Correctness Condition for Concurrent Objects, Maurice P. Herlihy,Jeannette M. Wing, 1990
[6] Brewer’s CAP Theorem - The kool aid Amazon and Ebay have been drinking, Julian Browne, 2009
[7] CAP Theorem between Claims and Misunderstandings: What is to be Sacrificed?, Balla Wade Diack,Samba Ndiaye,Yahya Slimani, 2013
[8] Errors in Database Systems, Eventual Consistency, and the CAP Theorem, Michael Stonebraker, 2010
[9] CAP Confusion: Problems with ‘partition tolerance’, Henry Robinson, 2010
[10] You Can’t Sacrifice Partition Tolerance, Coda Hale, 2010
[11] Perspectives on the CAP Theorem, Seth Gilbert, Nancy Lynch, 2012
[12] CAP Twelve Years Later: How the “Rules” Have Changed, Eric Brewer, 2012
[13] How to Make a Multiprocessor Computer That Correctly Executes Multiprocess Programs, Lamport Leslie, 1979
[14] Eventual Consistent Databases: State of the Art, Mawahib Elbushra , Jan Lindström, 2014
[15] Eventually Consistent, Werner Vogels, 2008
[16] Speed Matters for Google Web Search, Jake Brutlag, 2009
[17] Consistency Tradeoffs in Modern Distributed Database System Design, Daniel J. Abadi, 2012
[18] A CAP Solution (Proving Brewer Wrong), Guy’s blog, 2008
[19] How to beat the CAP theorem, nathanmarz , 2011
[20] The CAP FAQ, Henry Robinson