分布式事务CAP简介

转载自：（原文为英文版）

https://mwhittaker.github.io/blog/an_illustrated_proof_of_the_cap_theorem/

CAP定理的图解证明

该CAP定理是在分布式系统中的一个基本定理，指出任何分布式系统最多可以有两个以下三个属性。

• • Consistency（一致性）
  • Availability（可用性）
  • Partition tolerance（分区容错性）

本指南将通过图片总结 吉尔伯特和林奇的规范以及CAP定理的证明 ！

什么是CAP定理？

CAP定理指出，分布式系统不能同时保持一致，可用和分区容错。听起来很简单，但是保持一致意味着什么呢？有空吗 分区容忍？哎呀，分布式系统到底意味着什么？

在本节中，我们将介绍一个简单的分布式系统，并说明该系统具有可用性，一致性和分区容忍性。有关系统和三个属性的正式说明，请参阅 Gilbert和Lynch的论文。

分布式系统

让我们考虑一个非常简单的分布式系统。我们的系统由两台服务器组成，${\mathrm{G1个G1个 和 G2G2。这两个服务器都在跟踪相同的变量，vv，其值最初是 v0v0。 G1个G1个 和 G2G2 可以相互通信，也可以与外部客户端通信。这是我们的系统的外观。}}^{}$

客户端可以请求从任何服务器进行写入和读取。服务器收到请求后，将执行所需的任何计算，然后响应客户端。例如，这是写的样子。

  

这就是阅读的样子。

 

现在我们已经建立了系统，接下来让我们回顾一下对于系统一致，可用和分区容忍意味着什么。

一致性

这是吉尔伯特和林奇描述一致性的方式。

在写操作完成之后开始的任何读操作都必须返回该值，或以后写操作的结果

在一致的系统中，客户端将值写入任何服务器并获得响应后，它期望从其读取的任何服务器取回该值（或更新鲜的值）。

这是一个不一致的系统的示例。

    

我们的客户写道 ${\mathrm{v1个v1个 至 G1个G1个 和 G1个G1个 承认，但是当它从 G2G2，它将获取陈旧的数据： v0v0。}}^{}$

另一方面，这是一个一致的 系统的示例。

       

在这个系统中 ${\mathrm{G1个G1个 将其值复制到 G2G2在向客户端发送确认之前。因此，当客户从G2G2，它将获得最新的值 vv： v1个v1个。}}^{}$

可用性

这是Gilbert和Lynch描述可用性的方式。

系统中非故障节点收到的每个请求都必须导致响应

在可用系统中，如果我们的客户端向服务器发送请求并且服务器没有崩溃，则服务器最终必须响应客户端。不允许服务器忽略客户端的请求。

分区容限

这是Gilbert和Lynch描述分区的方式。

网络将被允许任意丢失从一个节点发送到另一节点的许多消息

这意味着任何消息 ${\mathrm{G1个G1个 和 G2G2可以互相发送。如果所有消息都被丢弃，那么我们的系统将如下所示。}}^{}$

为了容忍分区，我们的系统必须能够在任意网络分区下正常运行。

证据

既然我们已经了解了一致性，可用性和分区容限的概念，我们可以证明一个系统不能同时拥有这三个。

矛盾的是，确实存在一个一致，可用和分区容忍的系统。我们要做的第一件事是对系统进行分区。看起来像这样。

接下来，我们有客户要求 ${\mathrm{v1个v1个 被写到 G1个G1个。由于我们的系统可用，G1个G1个必须回应。但是，由于网络是分区的，G1个G1个 无法将其数据复制到 G2G2。吉尔伯特和林奇称之为执行阶段\alpha 1个\alpha 1个。}}^{}$

  

接下来，我们让客户发出读取请求以 ${\mathrm{G2G2。同样，由于我们的系统可用，G2G2必须回应。由于网络是分区的，G2G2 无法从中更新其值 G1个G1个。它返回v0v0。吉尔伯特和林奇称之为执行阶段\alpha 2\alpha 2。}}^{}$

 

${\mathrm{G2G2 退货 v0v0 客户写完之后给我们的客户 v1个v1个 至 G1个G1个。这是不一致的。}}^{}$

我们假设存在一个一致的，可用的，分区容忍的系统，但是我们只是表明存在对任何此类系统的执行，其中该系统的行为不一致。因此，不存在这样的系统。