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合肥达内IT培训CAP定理应用实践分析

发布：合肥达内软件培训
来源：互联网
时间：2022-06-25 09:14

CAP定理在软件编程开发项目中是会被软件开发程序员经常用到的一个编程技术，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，CAP定理应用实践分析。

合肥达内IT培训CAP定理应用实践分析

CA-牺牲分区容错性

作为分布式系统，分区必然总会发生(2年1次50分钟还是1年3次共10分钟?)，因此认为CAP的讨论是大部分建立在P确立前提下。假设我们牺牲了P这个时候因为网络故障发生了分区导致节点不可用，这个时候请求响应了error、timeout，与可用性的定义相冲突了。

但是，我们又假如分区大部分时间是不存在的，这时对单节点的读\写，那么就无需作出C、A的取舍。但是上面说分区总会发生这不互相矛盾么，还是取舍。假如1年时间内99.99%时间是正常的，不可用时间为0.01%(52.56分钟)不可用，若这个时间属于业务接受范围，或者只在某个地区(华南、华北、华中?)有影响，那么CA也是可以选择的。

PC-牺牲可用性

的案例是RDBMS集群与Redis集群，这两种都是利用主从复制实现读写分离的方案。假如两者都是建立一主多从的集群，在主节点写入数据，为了保证随后的读操作获取新数据(一致性)，这个读操作仍会请求主节点(读写分离的复杂点在从库同步不及时导致业务的异常，为了保证业务的正常性写后的读会请求主库)，某个从节点挂了但是只要主节点和其他从节点仍然正常运作，就满足分区容错性。但是哪天主节点因为网络故障导致写操作的error或者timeout，那么这个系统就不可用了(牺牲可用性)。

这个时候可以引入其他功能和机制完成，例如Redis哨兵模式、故障转移功能。

PA-牺牲一致性

Cassanda集群和Riak集群，这种类型的分布式数据库，可以任意节点写入，任意节点读取，当作为集群出现，无论写入哪个节点，都将会把该节点的数据同步到其他节点上，因为这种同步方式，读取数据时只要访问一个节点就足够了(喜欢任意访问也不拦着你)，但是因为其他节点数据同步原因，数据可能并不是新的(牺牲一致性)。如果当前节点因为网络异常导致分区变得不可用(无论读\写)，可以转移访问节点(可用性)。

另外这里说的牺牲一致性，并不代表放弃一致性，而PA选择的是终一致性(系统中所有的数据副本，在经过一段时间的同步后，终能够达到一个一致的状态)

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