分布式系统各个节点状态如何同步？浅谈一下

一:简介

分布式系统（distributed system）正变得愈来愈重要，大型网站几乎都是分布式的。 分布式系统的最大难点，就是各个节点的状态如何同步。CAP 定理是这方面的基本定理，也是理解分布式系统的起点。

通常来说,在高并发状况下,cap三者选其二,但实际上只有两种选择,一种为cp,一种为ap。

二: Partition tolerance

先看 Partition tolerance，中文叫作"分区容错"。

系统若是不能在时限内达成数据一致性,意味着发生了分区的状况,须要在C和A做选择.

大多数分布式系统都分布在多个子网络。每一个子网络就叫作一个区（partition）。分区容错的意思是，区间通讯可能失败。好比，一台服务器放在中国，另外一台服务器放在美国，这就是两个区，它们之间可能没法通讯。

上图中，G1 和 G2 是两台跨区的服务器。G1 向G2 发送一条消息，G2 可能没法收到。系统设计的时候，必须考虑到这种状况。

通常来讲，分区容错没法避免，所以能够认为 CAP 的 P 老是成立。CAP 定理告诉咱们，剩下的 C 和 A 没法同时作到。

三: Consistency

Consistency中文叫作"一致性"。意思是，写操做以后的读操做，必须返回该值。举例来讲，某条记录是 v0，用户向 G1 发起一个写操做，将其改成 v1。

全部节点访问同一份最新数据副本

接下来，用户的读操做就会获得 v1。这就叫一致性。

问题是，用户有可能向 G2 发起读操做，因为 G2 的值没有发生变化，所以返回的是 v0。G1 和 G2 读操做的结果不一致，这就不知足一致性了。

为了让 G2 也能变为 v1，就要在 G1 写操做的时候，让 G1 向 G2 发送一条消息，要求G2 也改为 v1。

这样的话，用户向 G2 发起读操做，也能获得 v1。

四:Availability

Availability中文叫作"可用性"，意思是只要收到用户的请求，服务器就必须给出回应。

对数据更新具有高可用性

用户能够选择向 G1 或G2 发起读操做。不论是哪台服务器，只要收到请求，就必须告诉用户，究竟是 v0 仍是 v1，不然就不知足可用性。

5、Consistency 和 Availability 的矛盾

一致性和可用性，为何不可能同时成立？答案很简单，由于可能通讯失败（即出现分区容错）。

若是保证 G2 的一致性，那么 G1 必须在写操做时，锁定 G2 的读操做和写操做。只有数据同步后，才能从新开放读写。锁按期间，G2 不能读写，没有可用性不。

若是保证 G2 的可用性，那么势必不能锁定 G2，因此一致性不成立。

综上所述，G2 没法同时作到一致性和可用性。系统设计时只能选择一个目标。若是追求一致性，那么没法保证全部节点的可用性；若是追求全部节点的可用性，那就无法作到一致性。

六:在什么场合，可用性高于一致性？

举例来讲，发布一张网页到 CDN，多个服务器有这张网页的副本。后来发现一个错误，须要更新网页，这时只能每一个服务器都更新一遍。

通常来讲，网页的更新不是特别强调一致性。短时期内，一些用户拿到老版本，另外一些用户拿到新版本，问题不会特别大。可是每一个用户访问之后,必须马上有返回值,固然，全部人最终都会看到新版本。因此，这个场合就是可用性高于一致性。

七:三者选二者例子

1. CAwihtout P:单机数据库 没有分区的就不会存在分区容错性,因此c和a能同时知足。
2. CPwithout A:传统数据库分布式事务 不是过度强调可用性,及不是那么强调性能,真正的目的是保证数据的正确性。
3. APwithout C:众多的NOSQL 不须要知足一致性,通常nosql做为缓存使用,强调的是性能,真正准确的数据是保存在数据库中的,最终结果会保持正确。

八:总结

目前看来,在分布式系统中,p是基本会存在的,就是网络间同步数据的延迟，而c也就是一致性保证的是特定时间内数据的一致性,就忽略了性能问题，而a也就是可用性,强调的是马上返回结果,强调的是性能,那么一定会出现数据不一致，根据不一样的业务场景进行设计,要充分利用三者特性。