分布式系统CAP原理及服务注册中心

分布式系统CAP原理及服务注册中心

一. 分布式的CAP原理

1. 分布式领域CAP理论 CAP理论：指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition Tolerance（分区容错性），三者无法同时满足。
2. CAP特性介绍
   1. C(Consistency，一致性)：指在分布式系统中的所有数据备份进行同步的更新。即分布式系统中所有数据节点保存同步。
   2. A(Availability，可用性)：指负载过大后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。即在大负载下系统的响应时间仍然可以满足基本要求。
   3. P(Partition tolerance，分区容错性)：即高可用性，一个节点宕机，不影响整个集群的正常工作。
3. 理论分析 下面对三个特性不能同时满足进行简要分析：
   1. 当满足CA时：要保持数据一致性，就必须进行节点数据的同步；同时要满足可用性，则响应时间必须较短，就要去数据同步时间很短，这样就不能部署太多的节点，也就无法满则高可用性。
   2. 当CP满足时：要进行数据同步，且机器数量较多，这样数据的同步时间就会比较长，无法保证较快的响应。
   3. 当满足AP时：既要有一定机器数量，又要保证较快的响应时间，就无法进行节点数据的同步。
4. 结论 CAP理论就是说在分布式存储系统中，最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题，所以分区容忍性是我们必须需要实现的。所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡。也就是说，我们设计分布式系统时，只能考虑满足CP或者是AP。

二. 常用的服务注册中心

1. Zookeeper CP设计，保证了一致性，集群搭建的时候，某个节点失效，则会进行选举行的leader，或者半数以上节点不可用，则无法提供服务，因此可用性没法满足。
2. Eureka AP原则，无主从节点，一个节点挂了，自动切换其他节点可以使用，去中心化，可能会产生服务节点数据不一致的情况。