分布式系統非常關注三個指標：

• 數據一致性;
• 系統可用性;
• 節點連通性與擴展性;

這三個指標的關系如何，今天來聊一聊分布式理論的基礎CAP。

[[357544]]

什么是數據一致性?

數據“強一致性”，是希望系統只讀到最新寫入的數據，例如：通過單點串行化的方式，就能夠達到這個效果。

關于session一致性，DB主從一致性，DB雙主一致性，DB與Cache一致性，數據冗余一致性，消息時序一致性，分布式事務一致性，庫存扣減一致性，都存在類似的一致性問題。

什么可用性?

如果系統每運行100個時間單位，會有1個時間單位無法提供服務，則說系統的可用性是99%。

可用性和可靠性是比較容易搞混的兩個指標，以一臺取款機為例：

• 正確的輸入，能夠取到正確的錢，表示系統可靠;
• 取款機7*24小時提供服務，表示系統可用;

保證系統高可用的方法是：

• 冗余;
• 故障自動轉移;

什么是連通性與擴展性?

分布式系統，往往有多個節點，每個節點之間，都不是完全獨立的，需要相互通信，當發生節點無法聯通時，數據是否還能保持一致，系統要如何進行容錯處理，是需要考慮的。

同時，連通性和擴展性緊密相關，想要加機器擴展性能，必須有良好的連通性。當一個節點脫離系統，系統就出現問題，往往意味著系統是無法擴展的。

什么是CAP定理?

CAP定理，是對上述分布式系統的三個特性，進行了歸納：

• 一致性(Consistency);
• 可用性(Availability);
• 分區容忍性(Partition Tolerance);

并且，定理指出，在系統實現時，這三者最多兼顧兩點。

一致性，可用性，多節點擴展性三者只能取其二，既然加鎖已經加上，常見的最佳工程架構實踐是什么呢?

互聯網，最常見的實踐是這樣的：

• 節點連通性，多節點擴展性，連通性異常的處理必須保證，滿足P;
• 一致性C與可用性A一般二選一;
• 選擇一致性C，舉例：傳統單庫水平切分，就是這類選型的典型;
• 選擇可用性A，舉例：雙主庫同步高可用，就是這類選型的典型;

強一致很難怎么辦?

單點串行化，雖然能保證“強一致”，但對系統的并發性能，以及高可用有較大影響，互聯網的玩法，更多的是“最終一致性”，短期內未必讀到最新的數據，但在一個可接受的時間窗口之后，能夠讀到最新的數據。

例如：數據庫主從同步，從庫上的數據，就是一個最終的一致。

總結

• CAP可以理解為一致性，可用性，聯通與擴展性;
• CAP三者只能取其二;
• 最常見的實踐是AP+最終一致性;

【本文為51CTO專欄作者“58沈劍”原創稿件，轉載請聯系原作者】

戳這里，看該作者更多好文