CAP理论 & Redis架构

CAP的定义

Consistency (一致性)：

“all nodes see the same data at the same time”,即更新操作成功并返回客户端后，所有节点在同一时间的数据完全一致，这就是分布式的一致性。一致性的问题在并发系统中不可避免，对于客户端来说，一致性指的是并发访问时更新过的数据如何获取的问题。从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致。

Availability (可用性):

可用性指“Reads and writes always succeed”，即服务一直可用，而且是正常响应时间。好的可用性主要是指系统能够很好的为用户服务，不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。

Partition Tolerance (分区容错性):

即分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性或可用性的服务。

分区容错性要求能够使应用虽然是一个分布式系统，而看上去却好像是在一个可以运转正常的整体。比如现在的分布式系统中有某一个或者几个机器宕掉了，其他剩下的机器还能够正常运转满足系统需求，对于用户而言并没有什么体验上的影响。

CAP理论

CAP理论提出就是针对分布式数据库环境的，所以，P这个属性是必须具备的。

P就是在分布式环境中，由于网络的问题可能导致某个节点和其它节点失去联系，这时候就形成了P(partition)，也就是由于网络问题，将系统的成员隔离成了2个区域，互相无法知道对方的状态，这在分布式环境下是非常常见的。

因为P是必须的，那么我们需要选择的就是A和C。

大家知道，在分布式环境下，为了保证系统可用性，通常都采取了复制的方式，避免一个节点损坏，导致系统不可用。那么就出现了每个节点上的数据出现了很多个副本的情况，而数据从一个节点复制到另外的节点时需要时间和要求网络畅通的，所以，当P发生时，也就是无法向某个节点复制数据时，这时候你有两个选择：

选择可用性 A(Availability)，此时，那个失去联系的节点依然可以向系统提供服务，不过它的数据就不能保证是同步的了（失去了C属性）。

选择一致性C(Consistency)，为了保证数据库的一致性，我们必须等待失去联系的节点恢复过来，在这个过程中，那个节点是不允许对外提供服务的，这时候系统处于不可用状态(失去了A属性)。

最常见的例子是读写分离，某个节点负责写入数据，然后将数据同步到其它节点，其它节点提供读取的服务，当两个节点出现通信问题时，你就面临着选择A（继续提供服务，但是数据不保证准确），C（用户处于等待状态，一直等到数据同步完成）。

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Redis架构

在单机版的Redis中，每个Master之间是没有任何通信的，所以我们一般在Jedis客户端或者Codis这样的代理中做Pre-sharding。按照CAP理论来说，单机版的Redis属于保证CP(Consistency & Partition-Tolerancy)而牺牲A(Availability)，也就说Redis能够保证所有用户看到相同的数据（一致性，因为Redis不自动冗余数据）和网络通信出问题时，暂时隔离开的子系统能继续运行（分区容忍性，因为Master之间没有直接关系，不需要通信），但是不保证某些结点故障时，所有请求都能被响应（可用性，某个Master结点挂了的话，那么它上面分片的数据就无法访问了）。

有了Cluster功能后，Redis从一个单纯的NoSQL内存数据库变成了分布式NoSQL数据库，CAP模型也从CP变成了AP。也就是说，通过自动分片和冗余数据，Redis具有了真正的分布式能力，某个结点挂了的话，因为数据在其他结点上有备份，所以其他结点顶上来就可以继续提供服务，保证了Availability。然而，也正因为这一点，Redis无法保证曾经的强一致性了。这也是CAP理论要求的，三者只能取其二。

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在网上看到一个队CAP讲解最深入浅出的译文:

https://blog.csdn.net/dc_726/article/details/42784237