分布式事务之CAP理论
一、CAP理论
CAP是Consistency、Avaliability、Partitiontolerance三个词语的缩写,分别表示一致性、可用性、分区容忍性。
为了方便对CAP理论的理解,我们结合电商系统中的一些业务场景来理解CAP,如下图,是商品信息管理的执行流程:
执行流程如下:
(1)商品请求主数据库写入商品信息(添加商品、修改商品、删除商品);
(2)主数据库向商品服务响应写入成功;
(3)商品服务请求从数据库读取商品信息;
1.1 C - 一致性
一致性是写操作后的读操作可以读取到最新的数据状态,当数据分布在多个节点时,从任意节点读取到的数据都是最新的状态。
上图中,商品信息的读写要满足一致性就是要实现如下目标:
(1)商品服务写入主数据库成功,则向从数据库查询新数据也成功。
(2)商品服务写入主数据库失败,则向从数据库查询新数据也失败。
如何实现一致性?
(1)写入主数据库后要将数据同步到从数据库。
(2)写入主数据库后,在向从数据库同步期间要将从数据库锁定,待同步完成后再释放锁,以免在新数据库写入成功后,向从数据库查询到旧的数据。
分布式一致性的特点:
(1)由于存在数据同步的过程,写操作的相应会有一定延迟。
(2)为了保证数据一致性会对资源暂时锁定,待数据同步完成释放锁定资源。
(3)如果请求数据同步失败的节点则会返回错误信息,一定不会返回旧信息。
1.2 A – 可用性
可用性是指任何事务操作都可以得到相应结果,且不会出现响应超时或响应错误。
上图中,商品信息的读取要满足可用性就是要实现如下目标:
(1)从数据库接收到查询的请求则立即能够响应数据查询结果。
(2)从数据库查询不允许出现响应超时或者响应错误。
如何实现可用性?
(1)写入主数据库要将数据同步到从数据库。
(2)由于要保证从数据库的可用性,不可将从数据库中的资源锁定。
(3)即时数据还没有同步过来,从数据库也要返回要查询的数据,哪怕是旧数据,如果连旧数据也没有则可以按照约定返回一个默认信息,但不能返回错误或相应超时。
分布式系统可用性的特点:
(1)所有请求都有响应,且不会出现响应超时或者响应错误。
1.3 P – 分区容忍性
通常分布式系统的各个节点部署在不同的子网,这就是网络分区,不可避免的会出现由于网络问题而导致节点之间通信失败,此时仍可对外提供服务,这叫分区容忍性。
上图中,商品信息读写要满足分区容忍性就是要实现如下目标:
(1)主数据向从数据库同步数据失败不影响读写操作。
(2)一个节点挂掉不影响另一个节点对外提供服务。
如何实现分区容忍性?
(1)尽量使用异步取代同步操作,例如使用异步方式将数据从主数据库同步到从数据库,这样节点之间有效的实现松耦合。
(2)添加从数据库节点,其中一个节点挂掉其它节点提供服务。
分布式分区容忍性的特点:
(1)分区容忍性是分布式系统具备的基本能力。
二、CAP组合方式
在所有的分布式事务场景中不会同时具备CAP三个特性,因为在具备了P的前提下C和A是不能共存的。
下图满足了P即表示实现了分区容忍性:
分区容忍的含义:
(1)主数据库通过网络向从数据库同步数据,可以认为主从数据库部署在不同的分区上,通过网络进行交互。
(2)当主数据库和从数据库之间的网络出现问题不影响主数据库和从数据库对外提供服务。
(3)其一个节点挂掉不影响另一个节点对外提供服务。
如果要实现C则必须保证数据一致性,在数据同步的时候为防止向从数据库查询的不一致则需要从数据库锁定,待完成同步之后解锁,如果同步失败从数据库要返回错误信息或超时信息。
如果要实现A则必须保证数据可用性,不管任何时候都可以向从数据库进行查询数据,并且不能够返回错误信息或者超时信息
通过分析在满足P的前提下,C和A存在矛盾。
所以在生产中对分布式事务处理时需要根据需求来确定满足CAP的哪两个方面。
1.1 CA组合
CA组合就是保证一致性和可用性,放弃分区容忍性,即不进行分区,不考虑由于网络不通或节点挂掉的问题。那么系统将不是一个标准的分布式系统,我们最常用的关系型数据库就满足了CA。
1.2 CP组合
CP组合就是保证一致性和分区容忍性,放弃可用性。Zookerper就是追求强一致性,放弃了可用性,还有跨行转账,一次转账请求要等待双方银行系统都完成整个事务才能完成。
1.3 AP组合
AP组合就是保证可用性和分区容忍性,放弃一致性。这是分布式系统设计时的选择。
三、小结
CAP是一个已经证实的理论:一个分布式系统做多只能满足CAP中的两项,为达到良好的响应性能来提高用户体验,因此一般会做出如下选择:保证A和P,舍弃C强一致性,保证最终一致性。