CloudFoundry基础知识之理论篇

本文介绍CF涉及的基础知识，包括CAP理论。

CAP理论

任何基于网络的分布式系统，都最多只能拥有以下三条中的两条（三选二）：

• 数据一致性（Consistency），等同于所有节点访问同一份最新的数据副本；
• 对数据更新具备高可用性（Availability）；
• 能容忍网络分区（Partition Tolarance）。

高可用性：

可用性指“Reads and writes always succeed”，即服务一直可用，而且是正常响应时间。

对于一个可用性的分布式系统，每一个非故障的节点必须对每一个请求作出响应。也就是，该系统使用的任何算法必须最终终止。当同时要求分区容忍性时，这是一个很强的定义：即使是严重的网络错误，每个请求必须终止。

好的可用性主要是指系统能够很好的为用户服务，不出现用户操作失败或者访问超时等用户体验不好的情况。通常情况下，可用性和分布式数据冗余，负载均衡等有着很大的关联。

可用性也即系统正常运行时间与总时间（一般以1年为单位）的百分比，业界用N个9 来量化可用性，比如 “4个9” 指的是1年当中99.99%的时间可用（停机时间约1小时）。亚马逊的AWS S3据说达到了11个9，大概几年内停机几分钟。

描述	通俗叫法	可用性级别	年度停机时间
基本可用性	2个9	99%	87.6小时
较高可用性	3个9	99.9%	8.8小时
具有故障自动恢复能力的可用性	4个9	99.99%	53分钟
极高可用性	5个9	99.999%	5分钟

 

一致性：

一致性指“all nodes see the same data at the same time”，即更新操作成功并返回客户端完成后，所有节点在同一时间的数据完全一致。

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。

 

分区容错性：

分区容错性指“the system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system”，即分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。

分区容错性和扩展性紧密相关。在分布式应用中，可能因为一些分布式的原因导致系统无法正常运转。好的分区容错性要求能够使应用虽然是一个分布式系统，而看上去却好像是在一个可以运转正常的整体。比如现在的分布式系统中有某一个或者几个机器宕掉了，其他剩下的机器还能够正常运转满足系统需求，或者是机器之间有网络异常，将分布式系统分隔未独立的几个部分，各个部分还能维持分布式系统的运作，这样就具有好的分区容错性。

 

CAP理论的意义

随着互联网应用的飞速发展，数据量与日俱增，传统的ACID数据库已经不能满足如此大的海量数据存储了。这个时候需要设计出好的分布式数据存储方式。而这些分布式数据存储方式受到CAP理论的约束，不可能达到高一致性，高可用性，高分区容错性的完美设计。所以我们在设计的时候要懂得取舍，重点关注对应用需求来说比较重要的，而放弃不重要的，在CAP这三者之间进行取舍，设计出贴合应用的存储方案。

目前众多的分布式数据系统通过降低一致性来换取可用性。下面是一个简单的例子：

两个节点数据冗余，第一个节点先有一个写操作，第二个节点后有一个读操作。下面的图中a是整个过程，要具有一致性的话需要等待a1进行write，然后同步到a2，然后a2再进行write，只有整个事务完成以后，a2才能够进行read。但是这样的话使得整个系统的可用性下降，a2一直阻塞在那里等待a1同步到a2。这个时候如果对一致性要求不高的话，a2可以不等待a1数据对于a2的写同步，直接读取，这样虽然此时的读写不具有一致性，但是在后面可以通过异步的方式使得a1和a2的数据最终一致，达到最终一致性。

BASE理论

BASE理论是CAP理论结合实际的产物。BASE(Basically Available, Soft-state,Eventually consistent)英文中有碱的意思，这个正好和ACID的酸的意义相对，很有意思。BASE恰好和ACID是相对的，BASE要求牺牲高一致性，获得可用性或可靠性。

 

参考资料：

1.http://www.cnblogs.com/sky20081816/archive/2012/04/12/2444072.html

2.http://www.infoq.com/cn/articles/cap-twelve-years-later-how-the-rules-have-changed

3.http://www.hollischuang.com/archives/666