对分布式CAP原则的理解
CAP是Consistency、Availablity和Partition-tolerance的缩写。分别是指:
1.一致性(Consistency):每次读操作都能保证返回的是最新数据;
2.可用性(Availablity):任何一个没有发生故障的节点,会在合理的时间内返回一个正常的结果;
3.分区容忍性(Partition-torlerance):当节点间出现网络分区,照样可以提供服务。
CAP理论指出:CAP三者只能取其二,不可兼得。其实这一点很好理解:
首先,单机都只能保证CP
有两个或以上节点时,当网络分区发生时,集群中两个节点不能相互通信(也就是说不能保证可用性A)。此时如果保证数据的一致性C,那么必然会有一个节点被标记为不可用的状态,违反了可用性A的要求,只能保证CP。
>反正,如果保证可用性A,即两个节点可以继续各自处理请求,那么由于网络不通不能同步数据,必然又会导致数据的不一致,只能保证AP。
一、单实例
单机系统和显然,只能保证CP,牺牲了可用性A。单机版的MySQL,Redis,MongoDB等数据库都是这种模式。
实际中,我们需要一套可用性高的系统,即使部分机器挂掉之后仍然可以继续提供服务。
二、多副本
相比于单实例,这里多了一个节点去备份数据。
对于读操作来说,因为可以访问两个节点中的任意一个,所以可用性提升。
对于写操作来说,根据更新策略分为三种情况:
1.同步更新:即写操作需要等待两个节点都更新成功才返回。这样的话如果一旦发生网络分区故障,写操作便不可用,牺牲了A。
2.异步更新:即写操作直接返回,不需要等待节点更新成功,节点异步地去更新数据(FastDFS文件系统的存储节点就是用这种方式,写完一份数据之后立即返回结果,副本数据由同步线程写入其他同group的节点)。这种方式,牺牲了C来保证A,即无法保证数据是否更新成功,还有可能会由于网络故障等原因,导致数据不一致。
3.折衷:更新部分节点成功后便返回。
这里,先介绍一下类Dynamo系统用于控制分布式存储系统中的一致性级别的策略--NWR:
*N:同一份数据的副本个数
*W:写操作需要确保成功的副本个数
*R:读操作需要读取的副本个数
当W+R>N时,由于读写操作覆盖到的副本集肯定会有交集,读操作只要比较副本集数据的修改时间或者版本号即可选出最新的,所以系统是强一致性的;反之,当W+R<=N时是弱一致性的。
如:(N,W,R)=(1,1,1)为单机系统,是强一致性的;(N,W,R)=(2,1,1)位常见的master-slave模式,是弱一致性的。
举例:
> 如像Cassandra中的折衷型方案QUORUM,只要超过半数的节点更新成功便返回,读取时返回多副本的一致的值。然后,对于不一致的副本,可以通过read repair的方式解决。read repair:读取某条数据时,查询所有副本中的这条数据,比较数据与大多数副本的最新数据是否一致,若否,则进行一致性修复。其中,W + R > N,故而是强一致性的。
> 又如Redis的master-slave模式,更新成功一个节点即返回,其他节点异步去备份数据。这种方式只保证了最终一致性。最终一致性:相比于数据时刻保持一致的强一致性,最终一致性允许某段时间内数据不一致。但是随着时间的增长,数据最终会到达一致的状态。其中,W+R<N,所以只能保证最终一致性。
此外,N越大,数据可靠性越好,但是由于W或者R越大,读写开销越大,性能越差,所以一般需要总和考虑一致性,可用性和读写性能,设置W,R都为N/2+1。
其实,折衷方案和异步更新的方式从本质上来说是一样的,都是损失一定的C来换取A的提高。而且,会产生'脑裂'的问题--即网络分区时节点各自处理请求,无法同步数据,当网络恢复时,导致不一致。
一般的,数据库都会提供分区恢复的解决方案:
1.从源头解决:如设定节点通信的超时时间,超时后'少数派'节点不提供服务。这样便不会出现数据不一致的情况,不过可用性降低。
2.从恢复解决:如在通信恢复时,对不同节点的数据进行比较、合并,这样可用性得到了保证。但是在恢复完成之前,数据是不一致的,而且可能出现数数据冲突。
光这样还不够,当数据量较大时,由于一台机器的资源有限并不能容纳所有的数据,我们会向把数据分到好几台机器上存储。
三、分片
相比于单实例,这里多了一个节点去分割数据。
由于所有数据只有一份,一致性得以保证;节点间不需要通信,分区容忍性也有。
然而,当任意一个节点挂掉,丢失了一部分的数据,系统可用性得不到保证。
综上,这和单机版的方案一样,都只能保证CP。
那么,有哪些好处呢?
1.某个节点挂掉只会影响部分服务,即服务降级;
2.由于分片了数据,可以均衡负载;
3.数据量增大/减小后可以相应的扩容/缩容。
大多数的数据库服务都提供了分片的功能。如Redis的slots,Cassandra的patitions,MongoDB的shards等。
基于分片解决了数据量大的问题,可是我们还是希望我们的系统是高可用的,那么,如何牺牲一定的一致性去保证可用性呢?
四、集群
可以看到,上面这种方式综合了前两种方式。同上分析,采用不同的数据同步策略,系统CAP保证各有不同。不过,一般数据库系统都会提供可选的配置,我们根据不同的场景选择不同的特性。
其实,对于大多数的非金融类互联网公司,要求并非强一致性,而是可用性和最终一致性的保证。这也是NoSQL流行于互联网应用的一大原因,相比于强一致性系统的ACID原则,它更加倾向于BASE:
>Basically Available:基本可用性,即允许分区失败,除了问题仅服务降级;
>Soft-state:软状态,即允许异步;
>Eventual Consistency:最终一致性,允许数据最终一致性,而不是时刻一直。
五、总结
基本上,上面讨论的几种方式已经涵盖了大多数的分布式存储系统了。我们可以看到,这些个方案总是需要通过牺牲一部分去换取另一部分,总没法达到100%的CAP。选择哪种方案,依据就是在特定场景下,究竟哪些特性是更加重要的了。
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前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57