CAP原理与最终一致性

CAP原理(CAP Theorem)

　　在足球比赛里，一个球员在一场比赛中进三个球，称之为帽子戏法(Hat-trick)。在分布式数据系统中，也有一个帽子原理(CAP Theorem)，不过此帽子非彼帽子。CAP原理中，有三个要素：

　　一致性(Consistency)可用性(Availability)分区容忍性(Partition tolerance)CAP原理指的是，这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。因此在进行分布式架构设计时，必须做出取舍。而对于分布式数据系统，分区容忍性是基本要求，否则就失去了价值。因此设计分布式数据系统，就是在一致性和可用性之间取一个平衡。对于大多数web应用，其实并不需要强一致性，因此牺牲一致性而换取高可用性，是目前多数分布式数据库产品的方向。

　　当然，牺牲一致性，并不是完全不管数据的一致性，否则数据是混乱的，那么系统可用性再高分布式再好也没有了价值。牺牲一致性，只是不再要求关系型数据库中的强一致性，而是只要系统能达到最终一致性即可，考虑到客户体验，这个最终一致的时间窗口，要尽可能的对用户透明，也就是需要保障“用户感知到的一致性”。通常是通过数据的多份异步复制来实现系统的高可用和数据的最终一致性的，“用户感知到的一致性”的时间窗口则取决于数据复制到一致状态的时间。

　　最终一致性(eventually consistent)

　　对于一致性，可以分为从客户端和服务端两个不同的视角。从客户端来看，一致性主要指的是多并发访问时更新过的数据如何获取的问题。从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致。一致性是因为有并发读写才有的问题，因此在理解一致性的问题时，一定要注意结合考虑并发读写的场景。

　　从客户端角度，多进程并发访问时，更新过的数据在不同进程如何获取的不同策略，决定了不同的一致性。对于关系型数据库，要求更新过的数据能被后续的访问都能看到，这是强一致性。如果能容忍后续的部分或者全部访问不到，则是弱一致性。如果经过一段时间后要求能访问到更新后的数据，则是最终一致性。