CAP定理: 指的是在一个分布式系统中Consistency一致性、 Availability可用性、Partition tolerance分区容错性三者不可同时获得
一致性C所有节点都可以访问到最新的数据 可用性A每个请求都是可以得到响应的不管请求是成功还是失败 分区容错性P除了全部整体网络故障其他故障都不能导致整个系统不可用
CAP理论就是说在分布式存储系统中最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题所以分区容忍性是我们必须需要实现的。所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡
CA 如果不要求P不允许分区则C强一致性和A可用性是可以保证的。但放弃P的同时也就意味着放弃了系统的扩展性也就是分布式节点受限没办法部署子节点这是违背分布式系统设计的初衷的 CP: 如果不要求A可用每个请求都需要在服务器之间保持强一致而P分区会导致同步时间无限延长(也就是等待数据同步完才能正常访问服务)一旦发生网络故障或者消息丢失等情况就要牺牲用户的体验等待所有数据全部一致了之后再让用户访问系统比如一些银行的转账业务宁可放弃A也要保证一致性 AP要高可用并允许分区则需放弃一致性。一旦分区发生节点之间可能会失去联系为了高可用每个节点只能用本地数据提供服务而这样会导致全局数据的不一致性。
什么是Base理论是CAP 中的一致性和可用性进行一个权衡的结果核心思想就是我们无法做到强一致但每个应用都可以根据自身的业务特点采用适当的方式来使系统达到最终一致性, 来自 ebay 的架构师提出 Basically Available(基本可用)
假设系统出现了不可预知的故障但还是能用, 可能会有性能或者功能上的影响
Soft state软状态 允许系统中的数据存在中间状态并认为该状态不影响系统的整体可用性即允许系统在多个不同节点的数据副本存在数据延时
Eventually consistent最终一致性 系统能够保证在没有其他新的更新操作的情况下数据最终一定能够达到一致的状态因此所有客户端对系统的数据访问最终都能够获取到最新的值