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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。
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。
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。
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。
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。
特别是涉及到重要的数据,就比如钱,商品数量,商品价格。
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。
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
1=>B