在分布式系统里看CAP定理

计算机界有很多高大上又难于理解的术语，CAP就是其中之一，什么一致性(Consistency)，可用性(Availability)，分区容错性(Partition tolerance) 就很难理解了，再加上CAP定理更是让人云里雾里，今天咱们试图通俗的演绎一下。

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张大胖在公司奋发图强，经过多年的努力，终于做到了架构师的位置。

架构师的椅子还没坐热，很快就来了一个项目要做架构设计。

老板把大胖叫来，谆谆教导说：大胖啊，数据是我们的宝贵资产，你设计的系统可千万要保证数据不能丢失啊!

大胖说老板放心，这方面我有经验，一般来讲我们要做数据的冗余处理，简单的来讲就是给数据做多个副本来保存。我会设计一个分布式系统，把数据备份到多个机器节点去。

几天后，大胖给发了一张图，展示了这个分布式系统是怎么工作的：

数据副本在不同的机器上做冗余，中间有数据的复制，保证数据的同步。

虽然只是两台机器，但是也构成了一个简单的分布式环境。

老板虽然不懂技术，但是看到数据在不同的机器之间有备份，也就放心了。

经过几个月的开发和测试，系统顺利上线，但是大家很快就发现：分布式系统不像单机系统那么简单，由于网络的原因，或者某个机器的原因很容易导致通讯失败，或者节点不可用。

有一天，用户先访问了左边的机器A , 写入了一条数据，然后机器A很不幸，网线被悲催的网管给踢掉了，这直接导致了两个严重的后果：

1. 负载均衡找不着机器A，认为它死翘翘了，就要把用户的下一次访问转到机器B去。

2. 数据复制也找不着机器A , 只好罢工。用户刚写入的数据没法复制到机器B，机器B上还是老数据

怎么办? 虽然这是一次偶然，把网管臭骂一顿，插上网线就可以了，但是谁能保证以后两个机器的通信是一致畅通的呢?

组里的小王说：我们的机器B 还活着呢，还能提供服务，数据复制不到机器B，不就是少看几条数据嘛，无伤大雅，不影响大局，勉强可用，插上网线后数据复制就会工作，一切就会恢复正常。

小王无意中选择了系统的可用性(Availability，简称A)，系统能提供服务就好，数据不一致可以忍受。

张大胖说: 不行，老板说了，我们系统的数据极为重要，数据如果不一致会带来严重后果，所以机器B上的和这些关键数据相关的功能也必须停掉，必须等到机器A插上网线，数据同步以后才能开工

很明显，张大胖遵循老板指示，把一致性(Consistency, 简称C )放到了首位。

所以问题就很明显了，在网络节点之间无法通信的情况下, 和数据复制相关的功能，要么选择可用性(A) , 要么选择一致性(C)，不能同时选择两者。

大胖仔细思考了一下，其实这两种选择的背后其实隐藏着另外一个事实，那就是网络节点之间无法通信的情况下，节点被隔离，产生了网络分区，整个系统仍然是可以工作的，大胖给它起了个名：分区容错性(Partition tolerance，简称P)。

如果选择了可用性(A) + 分区容错性(P) , 就要放弃一致性(C)。

如果选在一致性(C) + 分区容错性(P) , 就得放弃可用性(A) ，对了，这种情况下，虽然系统的有些功能是不能使用的，因为需要等待数据的同步，但是那些和数据同步无关的功能还是可以访问的，相当于系统做了功能的降级。

既然有AP和CP, 会不会出现仅仅是CA(一致性+可用性)这种组合呢? 就是没有分区容错性，只保留可用性和一致性? 仔细想想，这种情况其实就退化成了单机应用，没有意义了。

大胖觉得自己似乎发现了一个规律：在一个分布式计算机系统中，一致性(C)，可用性(A)和分区容错性(P) 这三种保证无法同时得到满足，最多满足两个。

他决定把找个规律叫做CAP定理，听起来比较高大上，显得自己高深莫测。

如果你实在是搞不懂这CAP, 张大胖会告诉你一个更容易理解的版本：在一个分布式系统中，在出现节点之间无法通信(网络分区产生)，你只能选择可用性或者一致性，没法同时选择他们。

【本文为专栏作者“刘欣”的原创稿件，转载请通过作者微信公众号coderising获取授权】

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