分布式最新理论 - PACELC (外加实践运用)

╰半橙微兮° 2023-02-25 02:06 73阅读 0赞

### 分布式最新理论 - PACELC (外加实践运用) ###

PACELC理论是CAP理论的扩展，PACELC理论定义为：

如果有分区partition ，系统就必须在availability 和consistency (A and C)之间取得平衡; 否则else (E) 当系统运行在无分区情况下,系统需要在 latency (L) 和 consistency 之间取得平衡

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzMzMwNjg3_size_16_color_FFFFFF_t_70]

当前分布式系统设计指导理论应当采用PACELC理论替代CAP理论，理由如下：

*  PACELC更能满足实际操作中分布式系统的工作场景是更好的工程实现策略；
 *  当partition 存在的场景下，需要在availability 和consistency (A and C)之间取舍，但是实际上分布式系统中绝大多数时间里partition 是不存在的，那么就需要在latency (L) 和 consistency 之间作取舍；
 *  Availability在不存在partition §的场景下跟 latency关联,在partition 时跟”可靠性“指标相关联；
 *  PACELC 可以在 latency 与 consistency之间获得平衡；
 *  CAP 理论忽略了 一致性和时延之间的取舍；

PACELC理论是建立在CAP理论之上的，二者都描述了一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容忍性(Partition Tolerance)之间的约束与取舍。而PACELC理论则更进一步描述了即使在没有Partition的场景下，也存在Latency和Consistency之间的取舍，从而为分布式系统的Consistency模型提供了一个更为完整的理论依据。

##### 实际运用 #####

ElasticSearch使用了在写操作上存在Latency和Consistency之间的取舍

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例如在ElasticSearch中写数据过程中，需要将数据同步给其他副本。假设有两个副本，R1，R2

同步R1完成需要10ms时间，同步R2完成需要20ms时间，假设如果要完成一致性，我们需要等待20ms（**ES数据同步是批量发生的**）

但是ElasticSearch采取的策略不是等待所有副本完成数据同步后才返回写操作成功，其采取的策略是，如果主副本写入成功，部分副本同步失败也认为整体成功（**同步失败原因可能因为超时未响应，也可能是副本存在故障**）

可以明显看出，ElasticSearch作为一款高性能的搜索引擎，在时延（Latency）和一致性（Consistency）上做了取舍。

##### 日常运用 #####

上面举了个中间件运用，离我们日常太远

现在举个日常例子，主从同步。

我们业务代码经常可能存在数据写入后立刻查询的操作，因为线上数据库上读写分离，在业务高峰期，存在主从延迟，解决方案一般有两种：

1.  **写操作完后Sleep一段微小时间，让数据库完成主从同步**
2.  **写操作后完后，直接通过数据库访问层的中间件指定读操作读主库数据**

可以明显看出，这存在在时延（Latency）和一致性（Consistency）上做了权衡，选择方案一，偏向一致性，选择方案二，偏向于低时延。

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