CAP 理論是分布式系統(tǒng)設計中的一個重要理論，雖然它為系統(tǒng)設計提供了非常有用的依據，但是也帶來了很多誤解。本文將從 CAP 誕生的背景說起，然后對理論進行解釋，最后對 CAP 在當前背景下的一些新理解進行分析，澄清一些對 CAP 的誤解。

CAP 理論誕生的背景

CAP 理論的是在“數據一致性 VS 可用性”的爭論中產生。CAP 的作者 Brewer 在 90 年代的時候就開始研究基于集群的跨區(qū)域系統(tǒng)（實質上是早期的云計算），對于這類系統(tǒng)而言，系統(tǒng)可用性是首要目標，因此他們采用了緩存或者事后更新的方式來優(yōu)化系統(tǒng)的可用性。盡管這些方法提升了系統(tǒng)的可用性，但是犧牲了系統(tǒng)數據一致性。

Brewer 在 90 年代提出了 BASE 理論（基本可用、軟狀態(tài)、最終一致性），這在當時還不怎么被接受。因為大家還是比較看重 ACID 的優(yōu)點，不愿意放棄強一致性。因此，Brewer 提出了 CAP 理論，目的就是為了開闊分布式系統(tǒng)的設計空間，通過“三選二”的公式，解放思想，不要只抓著一致性不放。

理解了 CAP 誕生的背景，我們才能更加深入的理解 CAP 理論，以及它帶來的啟示。“三選二”的觀點雖然幫助大家開拓了設計思路，但是也帶來了很多誤解。下面我們會逐一分析，首先來看一下 CAP 理論的解釋。

CAP 理論的經典解釋

CAP 定理是分布式系統(tǒng)設計中最基礎，也是最為關鍵的理論。它指出，分布式數據存儲不可能同時滿足以下三個條件。

• 一致性（Consistency）：每次讀取要么獲得最近寫入的數據，要么獲得一個錯誤。
• 可用性（Availability）：每次請求都能獲得一個（非錯誤）響應，但不保證返回的是最新寫入的數據。
• 分區(qū)容忍（Partition tolerance）：盡管任意數量的消息被節(jié)點間的網絡丟失（或延遲），系統(tǒng)仍繼續(xù)運行。

CAP 定理表明，在存在網絡分區(qū)的情況下，一致性和可用性必須二選一。當網絡發(fā)生分區(qū)（不同節(jié)點之間的網絡發(fā)生故障或者延遲較大）時，要么失去一致性（允許不同分區(qū)的數據寫入），要么失去可用性（識別到網絡分區(qū)時停止服務）。而在沒有發(fā)生網絡故障時，即分布式系統(tǒng)正常運行時，一致性和可用性是可以同時被滿足的。這里需要注意的是，CAP 定理中的一致性與 ACID 數據庫事務中的一致性截然不同。ACID 的 C 指的是事務不能破壞任何數據庫規(guī)則，如鍵的唯一性。與之相比，CAP 的 C 僅指單一副本這個意義上的一致性，因此只是 ACID 一致性約束的一個嚴格的子集。

CAP 理論看起來難理解，其實只要抓住一個核心點就能推導出來，不用死記硬背。在出現網絡分區(qū)的時候，

• 如果系統(tǒng)不允許寫入，那么意味著降低了系統(tǒng)的可用性，但不同分區(qū)的數據能夠保持一致，即選擇了一致性。
• 如果系統(tǒng)允許寫入，那么意味著不同分區(qū)之間的數據產生不一致，系統(tǒng)可用性得到保障，即選擇可用性。

CAP 的新理解

CAP 經常被誤解，很大程度上是因為在討論 CAP 的時候可用性和一致性的作用范圍往往都是含糊不清的。如果不先定義好可用性、一致性、分區(qū)容忍在具體場景下的概念，CAP 實際上反而會束縛系統(tǒng)設計的思路。首先，由于分區(qū)很少發(fā)生，那么在系統(tǒng)不存在分區(qū)的情況下沒什么理由犧牲 C 或 A。其次，C 與 A 之間的取舍可以在同一系統(tǒng)內以非常細小的粒度反復發(fā)生，而每一次的決策可能因為具體的操作，乃至因為牽涉到特定的數據或用戶而有所不同。最后，這三種性質都可以在程度上都可以進行度量，并不是非黑即白的有或無。可用性顯然是在 0% 到 100% 之間連續(xù)變化的，一致性分很多級別，連分區(qū)也可以細分為不同含義，如系統(tǒng)內的不同部分對于是否存在分區(qū)可以有不一樣的認知。

什么是分區(qū)容忍

在現實世界中，正常情況下分布式系統(tǒng)各個節(jié)點之間的通信是可靠的，不會出現消息丟失或者延遲很高的情況，但是網絡是不可靠的，總會偶爾出現消息丟失或者消息延遲很高的情況，這個時候不同區(qū)域的節(jié)點之間在一段時間內就會出現無法通信的情況，也就是發(fā)生了分區(qū)。

分區(qū)容忍就是指分布式系統(tǒng)在出現網絡分區(qū)的時候，仍然能繼續(xù)運行，對外提供服務。注意，這里所說的仍然能夠對外提供服務跟可用性的要求不一樣，可用性要求的是對于任意請求都能得到響應，意味著即使出現網絡分區(qū)所有節(jié)點都能夠提供服務。而分區(qū)容忍的重點在于出現網絡分區(qū)之后，系統(tǒng)仍然是可用的（包括部分可用）。

舉個例子：使用 Paxos 進行數據復制的系統(tǒng)就是典型的 CP 系統(tǒng)，即使出現網絡分區(qū)，主分區(qū)也能夠提供服務，所以它是分區(qū)容忍的。再舉個反例：使用 2PC 進行數據復制的系統(tǒng)沒有分區(qū)容忍的特性，當出現網絡分區(qū)時，整個系統(tǒng)都會阻塞。

可用性的范圍

可用性其實很直觀：每次請求都能獲得一個（非錯誤）響應，但不保證返回的是最新寫入的數據。換一個說法就是對于分布式系統(tǒng)中的每個節(jié)點，都能夠對外部請求做出響應，但不要求一致性。

經常讓我們疑惑的問題是衡量系統(tǒng)可用性的標準是什么？其實關鍵點在于可用性的范圍，脫離了具體場景下的可用性范圍是沒有意義的。討論可用性是要有具體場景來劃分邊界的，簡單的認為某個算法是滿足可用性要求其實并不嚴謹，因為在工程實現中會有很多的技巧去彌補修正。

舉個例子：谷歌文檔就是非常典型的 AP 系統(tǒng)，它在網絡斷了的情況下也能夠使用。訣竅在于它在發(fā)現網絡斷了之后會進入離線模式，允許用戶繼續(xù)進行編輯，然后在網絡恢復之后再對修改的內容進行合并處理。可以發(fā)現對于谷歌文檔來說，用戶的瀏覽器也是它系統(tǒng)的一個節(jié)點，當出現網絡分區(qū)時，它仍然能夠為用戶提供服務，但是代價是放棄了一致性，因為用戶做的修改只有本地知道，服務端是不清楚的。所以在這個例子里面，可用性的范圍是包括了用戶瀏覽器在內的，不是我們常規(guī)理解的分布式系統(tǒng)的節(jié)點一定就是服務端的機器。

值得注意的是在現實世界中，我們一般不會去追求完美的可用性，所以一般的說法是高可用，即盡可能保證更多的節(jié)點服務可用。這也是為什么 Paxos 這類的一致性算法越來越流行的原因之一。

一致性的范圍

討論一致性的時候必須要明確一致性的范圍，即在一定的邊界內狀態(tài)是一致的，超出邊界之外的一致性是無從談起的。比如 Paxos 在發(fā)生網絡分區(qū)的時候，在一個主分區(qū)內可以保證完備的一致性和可用性，而在分區(qū)外服務是不可用的。值得注意的是，當系統(tǒng)在分區(qū)的時候選擇了一致性，也就是 CP，并不意味著完全失去了可用性，這取決于一致性算法的實現。比如標準的兩階段提交發(fā)生分區(qū)的時候是完全不可用的，而 Paxos 則保證了主分區(qū)的一致性和可用性。

經過上面的討論可以發(fā)現，可用性的范圍要求比一致性的范圍要求要更嚴格，CAP 理論中的可用性要求的是整個系統(tǒng)的可用性，即使出現部分節(jié)點不可用也算是違反了可用性約束。而一致性的要求則沒有那么高，發(fā)生網絡分區(qū)的時候只要保證主分區(qū)數據一致性，也認為系統(tǒng)是符合一致性約束的。為什么這么說呢？因為當出現網絡分區(qū)的時候，客戶端只要通過訪問主分區(qū)就能得到最新的值（訪問超過半數以上節(jié)點，如果值都相同說明訪問的數據是最新的），此時系統(tǒng)是滿足 CAP 理論中一致性的要求的。

管理分區(qū)

網絡分區(qū)是分布式系統(tǒng)中必然發(fā)生的事情，經典的 CAP 理論是忽略網絡延遲的，但是在現實世界中，網絡延遲跟分區(qū)密切相關。也就是說當系統(tǒng)在有限的時間內無法通信達成一致（網絡延遲很高），就意味著發(fā)生了分區(qū)。此時就需要在一致性和可用性之間做出選擇：選擇繼續(xù)重試就意味著選擇一致性，放棄可用性；放棄數據一致性讓操作完成就意味著選擇了可用性。值得注意的是在分區(qū)的時候放棄數據一致性并不是意味著完全不管，一般工程實現會采用重試的方式達到最終一致性。

通過上面的分析可以發(fā)現，平衡分區(qū)期間可用性和一致性的影響是分布式系統(tǒng)設計中的關鍵問題。因此，管理分區(qū)不僅是需要主動發(fā)現分區(qū)，還需要針對分區(qū)期間產生的影響準備恢復過程。也就是說我們可以從另一個角度來應用 CAP 理論：系統(tǒng)進入分區(qū)模式的時候，如何在一致性和可用性之間做出選擇。

管理分區(qū)有三個步驟：

• 檢測到分區(qū)開始
• 明確進入分區(qū)模式，限制某些操作
• 當通信恢復后啟動分區(qū)恢復過程

當系統(tǒng)進入分區(qū)模式之后，有兩種選擇：

• 選擇一致性：例如 Paxos 算法，只有大多數的主分區(qū)能夠進行操作，其他分區(qū)不可用，當網絡恢復之后少數節(jié)點跟多數節(jié)點同步數據。
• 選擇可用性：例如谷歌文檔，出現分區(qū)時進入離線模式，等網絡恢復了客戶端跟服務端數據進行合并恢復。

總結

理論抽象于現實，服務于現實，但絕不等于現實。對 CAP 理論“三選二”的誤解就源于我們經常把理論等同于現實。CAP 的誕生主要是為了拓寬設計思路，不要局限在強一致性的約束中。簡單的把“三選二”進行套用反而限制了設計思路。在現實世界中，不同業(yè)務場景對可用性和一致性的要求不一樣，并且一致性和可用性的范圍和區(qū)間是動態(tài)變化的，并不是非此即彼。因此，準確理解 CAP 理論，從管理分區(qū)的角度出發(fā)，結合具體的業(yè)務場景，才能做出更好的系統(tǒng)設計。

參考資料

CAP twelve years later: How the "rules" have changed?ieeexplore.ieee.orgCluster-Based Scalable Network Services?citeseerx.ist.psu.eduHarvest, Yield and Scalable Tolerant Systems?citeseerx.ist.psu.edu

公眾號：碼上漁者

總結

以上是生活随笔為你收集整理的cap理论具体含义_分布式系统：CAP 理论的前世今生的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。