cap理論

1、CAP理論理論1.CAP概述概述CAP理論是由EricBrewer教授提出的，在設計和部署分布式應用的時候，存在三個核心的系統(tǒng)需求，這個三個需求之間存在一定的特殊關系。三個需求如下：C:Consistency一致性A:Availability可用性P:PartitionTolerance分區(qū)容錯性CAP理論的核心是：一個分布式系統(tǒng)不可能同時很好的滿足一致性，可用性和分區(qū)容錯性這三個需求，最多只能同時較好的滿足兩個。2.CAP定義定義(1

2、)C:Consistency一致性一致性又稱為原子性或者事務性。表示一個事務的操作是不可分割的，要不然這個事務完成，要不然這個事務不完成，不會出現這個事務完成了一半這樣的情況。這種事務的原子性使得數據具有一致性。我們通常情況下在數據庫中存在的臟數據就屬于數據沒有具有一致性的表現。而在分布式系統(tǒng)中，經常出現的一個數據不具有一致性的情況是讀寫數據時缺乏一致性。比如兩個節(jié)點數據冗余，第一個節(jié)點有一個寫操作，數據更新以后沒有有效的使得第二個節(jié)點

3、更新數據，在讀取第二個節(jié)點的時候就會出現不一致的問題出現。傳統(tǒng)的ACID數據庫是很少存在一致性問題的，因為數據的單點原因，數據的存取又具有良好的事務性，不會出現讀寫的不一致。(2)A:Availability可用性好的可用性主要是指系統(tǒng)能夠很好的為用戶服務，不出現用戶操作失敗或者訪問超時等用戶體驗不好的情況?？捎眯酝ǔＧ闆r下可用性和分布式數據冗余，負載均衡等有著很大的關聯。(3)P:PartitionTolerance分區(qū)容錯性分區(qū)容錯

4、性和擴展性緊密相關。在分布式應用中，可能因為一些分布式的原因導致系統(tǒng)無法正常運轉。好的分區(qū)容錯性要求能夠使應用雖然是一個分布式系統(tǒng)，而看上去卻好像是在一個可以運轉正常的整體。比如現在的分布式系統(tǒng)中有某一個或者幾個機器宕掉了，其他剩下的機器還能夠正常運轉滿足系統(tǒng)需求，這樣就具有好的分區(qū)容錯性。3.CAP理論的意義理論的意義隨著互聯網應用的飛速發(fā)展，數據量與日俱增，傳統(tǒng)的ACID數據庫已經不能滿足如此大的海量數據存儲了。這個時候需要設計出好

5、的分布式數據存儲方式。而這些分布式數據存儲方式受到CAP理論的約束，不可能達到高一致性，高可用性，高分區(qū)容錯性Redis(keyvalue)Scalaris(keyvalue)MemcacheDB(keyvalue)BerkeleyDB(keyvalue)滿足可用性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通常可能對一致性要求低一些:Dynamo(keyvalue)Voldemt(keyvalue)TokyoCabi(keyvalue)KAI(keyvalu

6、e)Cassra(columnientedtabular)CouchDB(documentiented)SimpleDB(documentiented)Riak(documentiented)6.CAP的反對聲音的反對聲音GuyPardon寫了一篇文章“ACAPSolution(ProvingBrewerWrong)”來反對CAP理論。他提出了一個同時滿足CAP的解決方案來反對Brewer的三者只能取其二的說法。他設計的系統(tǒng)如下：(1)