CAP理论与最终一致性
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CAP理论与最终一致性
分布式数据中心
分布式数据中心
假设有一个主数据中心在北京M，然后有成都A，上 海B 两个地方数据中心
假设成都上海各自的数据中心有记录变更，需要先 同步到
主数据中心，主数据中心更新完成之后，再 把最新的数据
分发到上海，成都的地方数据中心A， 地方数据中心更新
数据，保持和主数据中心一致性（数据库结构完全一致）
分区容错性（Part i t i on To lerance)
除了整个网络的故障外，其他的故障（集）都不能导致 整个系统无法正确响应
CAP理论
CAP是在分布式环境中设计和部署系统时所要考虑 的三个重要的系统需求
根据CAP理论，数据共享系统只能满足这三个特性 中的两个，而不能同时满足三个条件
系统设计者必须清楚系统真正需要的是什么，然后 在这三个特性之间做出权衡
CAP理论讲解
在网络中有两个节点分别为G1和G2，存储着同一数 据的不同副本，现在的数据是一致的，两个副本的 值都是V0，A、B分别是运行在G1、G2上的应用程序
CAP理论讲解：正常流程
1.A将V0更新，数据值为V1 2.G1发送消息m给G2，数据V0更新为V1 3.B读取到G2中的V1
CAP理论讲解：不同的一致性
假如有一个客户程序把对象A的值从V0改为V1 强一致性
系统保证其它所有客户程序的后续读取操作都会得到V1
弱一致性
系统不能保证其它所有客户程序的后续读取操作都会得到V1
最终一致性
系统不能保证其它客户程序的后续读取操作都会立即得到 V1，但会保证在经过一段时间后，其它客户程序会得到V1
假设同时A发送了多条更新请求，如何保证顺序性 要求？
如何解决这 些问题？
网店购物系统状态
订单的有三个状态：I : 初始 P:已支付 W:已出库， 订单金额100, 会员帐户余额200
如果整个流程比较顺利，正常情况下，订单的状态 会变为I- >P- >W，会员帐户余额100，订单出库。
系统会出哪 些问题？
如何解决 这些问题？
分布式系统的CAP
一致性（Consis t ency)
数据系统在执行过某项操作后，所有节点在同一时间都 具有最新的值，所以不管用户访问哪一个节点都会读取 到最新的值
可用Leabharlann Baidu（Avai labi l i t y)
每一个操作总是能够在一定的时间内返回结果，" 一 定 时间内"是指，系统的结果必须在给定时间内返回 ，如果超 时则被认为不可用
CAP理论讲解：网络分区故障
1. A将V0更新，数据值为V1 2.G2没有收到G1的信息m 3.B读取到G2中的V0，数据一致性没有得到保证
CAP理论讲解：网络分区故障
1. A将V0更新，数据值为V1 2.G2没有收到G1的信息m 3 . 如果需要保证一致性，那么就要阻止B读取数
据，这就破坏了可用性
非正常状态
订单系统调用支付系统支付订单，支付成功，但 是 返回给订单系统数据超时，订单还是I（初始状 态），但是此时会员帐户余额100。
订单系统调用支付系统成功，状态也已经更新成 功
，但是通知仓库发货失败，这个时候订单是P（已
支付）状态，此时会员帐户余额是100, 但是仓库不
会发货。
。
订单系统调用支付系统成功，状态也已经更新成功， 然后通知仓库发货诉订单系统，没有货了。这个时 候数据状态和前一种情况一样
分组讨论
哪些系统需要强/弱/最终一致性？
银行的ATM系统， 飞机售票系统 新浪网站系统 系官方网站
。
数据更新的消息是通过一台中心的MQ进行转发。
系统会出哪 些问题？
非正常状态
如何保证A->M的消息，M一定接收到了，同样，如 何 保证M->A的消息，M一定接收到了
如果数据需要一致性更新，比如A发送了三条消息 给M ，M要么全部保存，要么全部不保存，不能够只 保存其 中的几条记录。我们假设更新的数据是一条 条发送的。
这段可能不一致的时间段称为“不一致性窗口”
客户端/服务器端一致性
服务器端一致性
如何尽快将更新后的数据分布到整个系统，降低达到最 终一致性的时间窗口
可以统过调整副本一致性策略决定是支持哪种一致性
客户端一致性
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
分布式数据中心
分布式数据中心
假设有一个主数据中心在北京M，然后有成都A，上 海B 两个地方数据中心
假设成都上海各自的数据中心有记录变更，需要先 同步到
主数据中心，主数据中心更新完成之后，再 把最新的数据
分发到上海，成都的地方数据中心A， 地方数据中心更新
数据，保持和主数据中心一致性（数据库结构完全一致）
分区容错性（Part i t i on To lerance)
除了整个网络的故障外，其他的故障（集）都不能导致 整个系统无法正确响应
CAP理论
CAP是在分布式环境中设计和部署系统时所要考虑 的三个重要的系统需求
根据CAP理论，数据共享系统只能满足这三个特性 中的两个，而不能同时满足三个条件
系统设计者必须清楚系统真正需要的是什么，然后 在这三个特性之间做出权衡
CAP理论讲解
在网络中有两个节点分别为G1和G2，存储着同一数 据的不同副本，现在的数据是一致的，两个副本的 值都是V0，A、B分别是运行在G1、G2上的应用程序
CAP理论讲解：正常流程
1.A将V0更新，数据值为V1 2.G1发送消息m给G2，数据V0更新为V1 3.B读取到G2中的V1
CAP理论讲解：不同的一致性
假如有一个客户程序把对象A的值从V0改为V1 强一致性
系统保证其它所有客户程序的后续读取操作都会得到V1
弱一致性
系统不能保证其它所有客户程序的后续读取操作都会得到V1
最终一致性
系统不能保证其它客户程序的后续读取操作都会立即得到 V1，但会保证在经过一段时间后，其它客户程序会得到V1
假设同时A发送了多条更新请求，如何保证顺序性 要求？
如何解决这 些问题？
网店购物系统状态
订单的有三个状态：I : 初始 P:已支付 W:已出库， 订单金额100, 会员帐户余额200
如果整个流程比较顺利，正常情况下，订单的状态 会变为I- >P- >W，会员帐户余额100，订单出库。
系统会出哪 些问题？
如何解决 这些问题？
分布式系统的CAP
一致性（Consis t ency)
数据系统在执行过某项操作后，所有节点在同一时间都 具有最新的值，所以不管用户访问哪一个节点都会读取 到最新的值
可用Leabharlann Baidu（Avai labi l i t y)
每一个操作总是能够在一定的时间内返回结果，" 一 定 时间内"是指，系统的结果必须在给定时间内返回 ，如果超 时则被认为不可用
CAP理论讲解：网络分区故障
1. A将V0更新，数据值为V1 2.G2没有收到G1的信息m 3.B读取到G2中的V0，数据一致性没有得到保证
CAP理论讲解：网络分区故障
1. A将V0更新，数据值为V1 2.G2没有收到G1的信息m 3 . 如果需要保证一致性，那么就要阻止B读取数
据，这就破坏了可用性
非正常状态
订单系统调用支付系统支付订单，支付成功，但 是 返回给订单系统数据超时，订单还是I（初始状 态），但是此时会员帐户余额100。
订单系统调用支付系统成功，状态也已经更新成 功
，但是通知仓库发货失败，这个时候订单是P（已
支付）状态，此时会员帐户余额是100, 但是仓库不
会发货。
。
订单系统调用支付系统成功，状态也已经更新成功， 然后通知仓库发货诉订单系统，没有货了。这个时 候数据状态和前一种情况一样
分组讨论
哪些系统需要强/弱/最终一致性？
银行的ATM系统， 飞机售票系统 新浪网站系统 系官方网站
。
数据更新的消息是通过一台中心的MQ进行转发。
系统会出哪 些问题？
非正常状态
如何保证A->M的消息，M一定接收到了，同样，如 何 保证M->A的消息，M一定接收到了
如果数据需要一致性更新，比如A发送了三条消息 给M ，M要么全部保存，要么全部不保存，不能够只 保存其 中的几条记录。我们假设更新的数据是一条 条发送的。
这段可能不一致的时间段称为“不一致性窗口”
客户端/服务器端一致性
服务器端一致性
如何尽快将更新后的数据分布到整个系统，降低达到最 终一致性的时间窗口
可以统过调整副本一致性策略决定是支持哪种一致性
客户端一致性
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