分布式系统 | CAP 定理图解

傷城~ 2022-03-26 06:38 305阅读 0赞

> 博客原文：[分布式系统 | CAP 定理图解][_ CAP]

CAP定理是分布系统中的一个基本定理，它指出任何分布系统最多可以具有以下三个属性中的两个。

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

本文将以图解的形式简明地对 [Gilbert and Lynch’s specification and proof of the CAP Theorem ][Gilbert and Lynch_s specification and proof of the CAP Theorem](CAP定理的规范和证明) 进行概括总结

### 什么是 CAP 定理？ ###

CAP定理指出分布式系统不可能同时具有一致性、可用性和分区容错性。听起来很简单，但一致性、可用性、分区容错性到底是什么意思呢？确切地来说分布式系统又意味着什么呢？

在本文中，我们将介绍一个简单的分布式系统，并对分布式系统的可用性、一致性和分区容错性进行诠释。有关分布式系统和这三个属性的正式描述，请参阅 Gilbert 和 Lynch 的论文。

#### 分布式系统 ####

让我们来考虑一个非常简单的分布式系统，它由两台服务器G1和G2组成；这两台服务器都存储了同一个变量`v`，`v`的初始值为`v0`；G1和G2互相之间能够通信，并且也能与外部的客户端通信；我们的分布式系统的架构图如下图所示：

![一个简单的分布式系统][cap1.svg]

客户端可以向任何服务器发出读写请求。服务器当接收到请求之后，将根据请求执行一些计算，然后把请求结果返回给客户端。譬如，下图是一个写请求的例子：

![客户端发起写请求][20190115_182005.png]

接着，下图是一个读请求的例子

![客户端发起读请求][20190115_182219.png]

现在我们的分布式系统建立起来了，下面我们就来回顾一下分布式系统的可用性、一致性以及分区容错性的含义。

#### 一致性 (Consistency) ####

Gilbert 和 Lynch 在论文中的描述是：

> any read operation that begins after a write operation completes must return that value, or the result of a later write operation

也就是说，在一个一致性的系统中，客户端向任何服务器发起一个写请求，将一个值写入服务器并得到响应，那么之后向任何服务器发起读请求，都必须读取到这个值（或者更加新的值）。

下图是一个不一致的分布式系统的例子:

![不一致的分布式系统][20190115_223824.png]

客户端向G1发起写请求，将v的值更新为v1且得到G1的确认响应；当向G2发起读`v`的请求时，读取到的却是旧的值`v0`，与期待的`v1`不一致。

下图一致的分布式系统的例子:

![一致的分布式系统][20190115_225536.png]

在这个系统中，G1在将确认响应返回给客户端之前，会先把`v`的新值复制给G2，这样，当客户端从G2读取`v`的值时就能读取到最新的值`v1`

#### 可用性 (Availability) ####

Gilbert 和 Lynch 在论文中的描述是：

> every request received by a non-failing node in the system must result in a response

也就是说，在一个可用的分布式系统中，客户端向其中一个服务器发起一个请求且该服务器未崩溃，那么这个服务器最终必须响应客户端的请求。

#### 分区容错性 (Partition tolerance) ####

Gilbert 和 Lynch 在论文中的描述是：

> the network will be allowed to lose arbitrarily many messages sent from one node to another

也就是说服务器G1和G2之间互相发送的任意消息都可能丢失。如果所有的消息都丢失了，那么我们的系统就变成了下图这样：

![网络分区][20190115_225537.svg]

为了满足分区容错性，我们的系统在任意的网络分区情况下都必须正常的工作。

### CAP定理的证明 ###

现在我们已经了解了一致性、可用性和分区容错性的概念，我们可以来证明一个系统不能同时满足这三种属性了。

假设存在一个同时满足这三个属性的系统，我们第一件要做的就是让系统发生网络分区，就像下图的情况一样：

![网络分区][20190115_225537.svg]

客户端向G1发起写请求，将`v`的值更新为`v1`，因为系统是可用的，所以G1必须响应客户端的请求，但是由于网络是分区的，G1无法将其数据复制到G2

![由于网络分区导致不一致][20190115_230826.png]

接着，客户端向G2发起读`v`的请求，再一次因为系统是可用的，所以G2必须响应客户端的请求，又由于网络是分区的，G2无法从G1更新`v`的值，所以G2返回给客户端的是旧的值`v0`

![由于网络分区导致不一致][20190115_231317.png]

客户端发起写请求将G1上`v`的值修改为`v1`之后，从G2上读取到的值仍然是`v0`，这违背了一致性。

### 总结 ###

我们假设了存在一个满足一致性、可用性、分区容错性的分布式系统，但是我们展示了在一些情况下，系统表现出不一致的行为，因此证明不存在这样一个系统

对于一个分布式系统来说，P 是一个基本要求，CAP 三者中，只能根据系统要求在 C 和 A 两者之间做权衡，并且要想尽办法提升 P

> 参考：  
> 英文原文：[An Illustrated Proof of the CAP Theorem][]  
> [一篇文章搞清楚什么是分布式系统 CAP 定理][CAP]

### 后记 ###

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[_ CAP]: http://laijianfeng.org/2019/01/%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E7%B3%BB%E7%BB%9F-CAP-%E5%AE%9A%E7%90%86%E5%9B%BE%E8%A7%A3/
[Gilbert and Lynch_s specification and proof of the CAP Theorem]: https://www.comp.nus.edu.sg/~gilbert/pubs/BrewersConjecture-SigAct.pdf
[cap1.svg]: /images/20220326/6704a566c4f448f3a9eaf666d66a9ba8.png
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[An Illustrated Proof of the CAP Theorem]: https://www.iteblog.com/redirect.php?url=aHR0cHM6Ly9td2hpdHRha2VyLmdpdGh1Yi5pby9ibG9nL2FuX2lsbHVzdHJhdGVkX3Byb29mX29mX3RoZV9jYXBfdGhlb3JlbS8=&article=true
[CAP]: https://www.iteblog.com/archives/2390.html
[http_laijianfeng.org]: http://laijianfeng.org
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