7. 分布式

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7.1 理论&算法&协议

什么是 CAP理论？

CAP 理论/定理起源于 2000年，由加州大学伯克利分校的Eric Brewer教授在分布式计算原理研讨会（PODC）上提出，因此 CAP定理又被称作 布鲁尔定理（Brewer’s theorem）

2年后，麻省理工学院的Seth Gilbert和Nancy Lynch 发表了布鲁尔猜想的证明，CAP理论正式成为分布式领域的定理。

CAP 也就是 Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition Tolerance（分区容错性） 这三个单词首字母组合。

CAP 理论的提出者布鲁尔在提出 CAP 猜想的时候，并没有详细定义 Consistency、Availability、Partition Tolerance 三个单词的明确定义。

因此，对于 CAP 的民间解读有很多，一般比较被大家推荐的是下面 👇 这种版本的解读。

在理论计算机科学中，CAP 定理（CAP theorem）指出对于一个分布式系统来说，当设计读写操作时，只能同时满足以下三点中的两个：

• 一致性（Consistency） : 所有节点访问同一份最新的数据副本
• 可用性（Availability）: 非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应（不是错误或者超时的响应）。
• 分区容错性（Partition tolerance） : 分布式系统出现网络分区的时候，仍然能够对外提供服务。

什么是网络分区？

分布式系统中，多个节点之前的网络本来是连通的，但是因为某些故障（比如部分节点网络出了问题）某些节点之间不连通了，整个网络就分成了几块区域，这就叫网络分区。

大部分人解释这一定律时，常常简单的表述为：“一致性、可用性、分区容忍性三者你只能同时达到其中两个，不可能同时达到”。实际上这是一个非常具有误导性质的说法，而且在 CAP 理论诞生 12 年之后，CAP 之父也在 2012 年重写了之前的论文。

当发生网络分区的时候，如果我们要继续服务，那么强一致性和可用性只能 2 选 1。也就是说当网络分区之后 P 是前提，决定了 P 之后才有 C 和 A 的选择。也就是说分区容错性（Partition tolerance）我们是必须要实现的。

简而言之就是：CAP 理论中分区容错性 P 是一定要满足的，在此基础上，只能满足可用性 A 或者一致性 C。

因此，分布式系统理论上不可能选择 CA 架构，只能选择 CP 或者 AP 架构。 比如 ZooKeeper、HBase 就是 CP 架构，Cassandra、Eureka 就是 AP 架构，Nacos 不仅支持 CP 架构也支持 AP 架构。

为啥不可能选择 CA 架构呢？ 举个例子：若系统出现“分区”，系统中的某个节点在进行写操作。为了保证 C， 必须要禁止其他节点的读写操作，这就和 A 发生冲突了。如果为了保证 A，其他节点的读写操作正常的话，那就和 C 发生冲突了。

选择 CP 还是 AP 的关键在于当前的业务场景，没有定论，比如对于需要确保强一致性的场景如银行一般会选择保证 CP 。

另外，需要补充说明的一点是： 如果网络分区正常的话（系统在绝大部分时候所处的状态），也就说不需要保证 P 的时候，C 和 A 能够同时保证。

什么是 Base 理论？

BASE 理论起源于 2008 年， 由eBay的架构师Dan Pritchett在ACM上发表。

BASE 是 Basically Available（基本可用） 、Soft-state（软状态） 和 Eventually Consistent（最终一致性） 三个短语的缩写。BASE 理论是对 CAP 中一致性 C 和可用性 A 权衡的结果，其来源于对大规模互联网系统分布式实践的总结，是基于 CAP 定理逐步演化而来的，它大大降低了我们对系统的要求。

即使无法做到强一致性，但每个应用都可以根据自身业务特点，采用适当的方式来使系统达到最终一致性。

也就是牺牲数据的一致性来满足系统的高可用性，系统中一部分数据不可用或者不一致时，仍需要保持系统整体“主要可用”。

BASE 理论本质上是对 CAP 的延伸和补充，更具体地说，是对 CAP 中 AP 方案的一个补充。

为什么这样说呢？

CAP 理论这节我们也说过了：

如果系统没有发生“分区”的话，节点间的网络连接通信正常的话，也就不存在 P 了。这个时候，我们就可以同时保证 C 和 A 了。因此，如果系统发生“分区”，我们要考虑选择 CP 还是 AP。如果系统没有发生“分区”的话，我们要思考如何保证 CA 。

因此，AP 方案只是在系统发生分区的时候放弃一致性，而不是永远放弃一致性。在分区故障恢复后，系统应该达到最终一致性。这一点其实就是 BASE 理论延伸的地方。

聊聊你对 Paxos 算法的了解？

Paxos 算法是兰伯特在 1990 年提出了一种分布式系统共识算法。

兰伯特当时提出的 Paxos 算法主要包含 2 个部分:

• Basic Paxos 算法 ： 描述的是多节点之间如何就某个值(提案 Value)达成共识。
• Multi-Paxos 思想 ： 描述的是执行多个 Basic Paxos 实例，就一系列值达成共识。Multi-Paxos 说白了就是执行多次 Basic Paxos ，核心还是 Basic Paxos 。

由于 Paxos 算法在国际上被公认的非常难以理解和实现，因此不断有人尝试简化这一算法。到了2013 年才诞生了一个比 Paxos 算法更易理解和实现的共识算法—Raft 算法 。更具体点来说，Raft 是Multi-Paxos的一个变种，其简化了 Multi-Paxos 的思想，变得更容易被理解以及工程实现。

关于 Paxos 算法的详细介绍，请看Paxos 算法这篇文章。

聊聊你对 Raft 算法的了解？

Raft 算法