ZooKeeper - CAP理论

CAP是分布式系统的重要理论，在大型分布式系统中一致性（Consistency），高可用性（High-Availability），分区可容忍性（Partition-tolerance）是设计者都希望能同时达到的，但是根据CAP理论一个系统最多能实现3中其2。

CAP理解：

C：Consistency, all nodes see the same data at the same time;
A：Availability, reads and writes always succeed;
P：Partition tolerance, the system continue to operate despite arbitray message loss or failure of part of the the system。

在分布式系统的设计中，没有一种设计可以同时满足一致性，可用性，分区容错性 3个特性。

举个例子：

我们来看一个简单的问题, 一个DB服务   搭建在两个机房（北京,广州)，两个DB实例同时提供写入和读取

  1. 假设DB的更新操作是同时写北京和广州的DB都成功才返回成功
      在没有出现网络故障的时候，满足CA原则，C 即我的任何一个写入，更新操作成功并返回客户端完成后,分布式的所有节点在同一时间的数据完全一致， A 即我的读写操作都能够成功，但是当出现网络故障时，我不能同时保证CA，即P条件无法满足

  2. 假设DB的更新操作是只写本地机房成功就返回，通过binlog/oplog回放方式同步至侧边机房
      这种操作保证了在出现网络故障时,双边机房都是可以提供服务的，且读写操作都能成功，意味着他满足了AP ，但是它不满足C，因为更新操作返回成功后，双边机房的DB看到的数据会存在短暂不一致，且在网络故障时，不一致的时间差会很大（仅能保证最终一致性）

  3. 假设DB的更新操作是同时写北京和广州的DB都成功才返回成功且网络故障时提供降级服务
      降级服务，如停止写入，只提供读取功能，这样能保证数据是一致的，且网络故障时能提供服务，满足CP原则，但是他无法满足可用性原则。

转自：https://blog.csdn.net/jasonsungblog/article/details/49017955