Zookeeper概念_CAP定理

分布式系统正变得越来越重要，大型网站几乎都是分布式的。分布式系统的最大难点，就是各个节点的状态如何同步。CAP 定理是这方面的基本定理，也是理解分布式系统的起点。

分布式系统的三个指标

• Consistency（一致性）
• Availability （可用性）
• Partition tolerance （分区容错性）

它们的第一个字母分别是 C、A、P。

这三个指标不可能同时做到。这个结论就叫做 CAP 定理。

分区容错性

大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区。分区容错的意思是，区间通信可能失败。比如，一台服务器放在中国，另一台服务器放在美国，这就是两个区，它们之间可能无法通信。

结论：

分区容错无法避免，因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我们，剩下的 C 和 A 无法同时做到。

一致性

写操作之后的读操作，必须返回该值。举例来说，某条记录是 v0，用户向 G1 发起一个写操作，将其改为 v1。

接下来，用户的读操作就会得到 v1。这就叫一致性。

问题是，用户有可能向 G2 发起读操作，由于 G2 的值没有发生变化，因此返回的是 v0。G1 和 G2 读操作的结果不一致，这就不满足一致性了。

为了让 G2 也能变为 v1，就要在 G1 写操作的时候，让 G1 向 G2 发送一条消息，要求 G2 也改成 v1。

可用性

只要收到用户的请求，服务器就必须给出回应。

解释：

用户可以选择向 G1 或 G2 发起读操作。不管是哪台服务器，只要收到请求，就必须告诉用户，到底是 v0 还是 v1，否则就不满足可用性。

一致性和可用性的矛盾

解释：

如果保证 G2 的一致性，那么 G1 必须在写操作时，锁定 G2 的读操作和写操作。只有数据同步后，才能重新开放读写。锁定期间，G2 不能读写，没有可用性不。

一致性和可用性如何选择

• 一致性

特别是涉及到重要的数据，就比如钱，商品数量，商品价格。

• 可用性

网页的更新不是特别强调一致性，短时期内，一些用户拿到老版本，另一些用户拿到新版本，问题不会特别大。

实时效果反馈

1.针对重要数据该如何选择CAP定理。

A 可用性

B 一致性

C 分区容错性

答案

1=>B