ACP

1、ACP是什么

  1. 一致性(Consistency):在分布式系统中,当更新操作完成之后,所有节点在同一时间看到的数据是一致的。换句话说,对于任何数据的读取,都会得到最后写入的数据。
  2. 可用性(Availability):在任何时间,任何非失败节点必须能够响应客户端的读写请求。
  3. 分区容错性(Partition Tolerance):在网络分区发生时,系统能够继续运行。网络分区是指由于网络问题导致系统内部的节点无法互相通信。

2、CAP理论的核心是:

一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求在网络分区发生的情况下,分布式系统最多只能同时较好的满足两个。

因此,根据 CAP 原理将 NoSQL 数据库分成了满足 CA 原则、满足 CP 原则和满足 AP 原则三 大类:

  • CA - 单点集群,满足一致性,可用性的系统,通常在可扩展性上不太强大。
  • CP - 满足一致性,分区容忍必的系统,通常性能不是特别高。
  • AP - 满足可用性,分区容忍性的系统,通常可能对一致性要求低一些。

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3、使用ACP的中间件(三个例子)

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3.1 AP架构

当网络分区出现后,为了保证可用性,系统B可以返回旧值,保证系统的可用性。

当数据出现不一致时,虽然A, B上的注册信息不完全相同,但每个Eureka节点依然能够正常对外提供服务,这会出现查询服务信息时如果请求A查不到,但请求B就能查到。如此保证了可用性但牺牲了一致性结论:违背了一致性C的要求,只满足可用性和分区容错,即AP

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3.2 CP架构

当网络分区出现后,为了保证一致性,就必须拒接请求,否则无法保证一致性,Consul 遵循CAP原理中的CP原则,保证了强一致性和分区容错性,且使用的是Raft算法,比zookeeper使用的Paxos算法更加简单。虽然保证了强一致性,但是可用性就相应下降了,例如服务注册的时间会稍长一些,因为 Consul 的 raft 协议要求必须过半数的节点都写入成功才认为注册成功 ;在leader挂掉了之后,重新选举出leader之前会导致Consul 服务不可用。结论:违背了可用性A的要求,只满足一致性和分区容错,即CP

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