CAP Theorem Revisited: How and When to Use It in Distri
作者:禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在分布式计算系统中,CAP定理指的是在一个分布式系统由多个节点构成时,一致性、可用性和分区容错性这三个属性。该理论最初由加州大学伯克利分校的J.C. Bell等研究者提出,最初定义了三个关键属性:一致性、可用性和分区容错性。
- Consistency(一致性):该系统旨在确保数据在所有时间点的完整性与一致性,使各存储节点的数据保持一致。
- Availability(可用性):该系统对客户请求的响应时间进行严格限制,确保不能中断运行或发生故障,从而持续提供服务。
- Partition Tolerance(分区容忍性):该系统能够说明网络通信失效、消息延迟或丢包等情况导致通信中断时仍能正常运行。
尽管CAP定理因其复杂性而受到实际应用中的限制,但其理论价值并未因此而降低。研究发现,CAP三者之间还存在其他关系,例如,一致性是否成立会受到网络延迟、带宽、传输距离等因素的影响,而可用性则主要取决于资源的可用性及系统自身的复杂性。因此,为了深入理解CAP定理以及如何将其应用于分布式计算系统中,本文将对这一理论进行系统梳理,并阐述其原理和应用方法。
2. 基本概念
2.1 分布式系统
分布式系统由多台独立的计算机构成,依赖网络进行通信和协作,每个节点负责特定任务或角色。这些节点通过互换通信协议建立联系,实现数据共享、同步等功能。常见的分布式系统包括:数据库系统、分布式文件存储系统、分布式计算集群、分布式缓存系统、云计算平台、高性能计算中心等。
2.2 CAP定理
CAP定理:一个分布式系统无法同时满足一致性、可用性、分区容错性。在实际系统设计中,只能同时保证其中两个特性。其中,C代表一致性(Consistency),A代表可用性(Availability),P代表分区容错性(Partition Tolerance)。为了保持一致性,需要放弃可用性;为了保持可用性,也需要放弃一致性;而为了实现分区容错性,则需要放弃一致性和可用性。因此,在设计分布式系统时,需要综合考虑业务需求、硬件资源限制等因素,选择一种最优的组合,以最大化系统的功能和性能。
2.3 BASE理论
BASE理论(Essentially Accessible,Soft Condition,Eventual Consistency):即对于高度可用的分布式系统,我们确保在大多数时间里,任意一个客户端都可以向某个节点查询到最新的数据,并且在任何时刻都不会因节点故障而导致系统处于不一致状态。我们可以通过“软状态”这一概念来描述系统当前是否达到了最终一致性状态,并允许一定程度的不一致性。当系统发生分区时,可能存在不同区域的数据副本之间存在异步,这时候对于上层应用来说,应该采用最终一致性的方式来处理数据。
BASE理论指出,基于CAP定理的分布式系统不完全适用于所有场景,因此在实际应用中,通常会综合运用CAP定理和BASE理论,以确保系统在不同场景下达到最佳可用性。
2.4 ACID事务模型
ACID属性是数据库事务的重要特征,其主要特性包括:无原子性破坏、确保数据一致性、提供数据隔离性机制以及保证数据持久性。数据库事务能够保证数据库操作的完整性、一致性和正确性,通常由BEGIN和COMMIT两个关键字控制。
2.5 时钟
在分布式系统中,时钟往往扮演着关键角色。在大多数情况下,当各个节点的时间误差较大或因网络延迟而存在差异时,系统往往会表现出不一致的行为。因此,时钟同步机制在分布式系统的设计中占据着核心地位。
2.6 共识算法
共识算法(consensus algorithm)是分布式系统中用于解决容错并保持数据一致性的关键机制。在分布式系统中,通过通信机制,多个节点协同协商以确定一致的值或状态,最终达成一致状态。目前主要采用的共识算法包括Paxos算法、Raft算法、Zookeeper协议以及Gossip协议等。
2.7 分布式锁
分布式锁(Distributed Locks)是一种用于实现分布式系统中进程同步访问的技术手段。通过分布式锁机制,系统可以在不同节点上的同一进程中实现对资源的独占访问,从而避免了同一资源被多个进程同时访问所带来的冲突问题,同时确保了各进程之间的同步协调。目前,基于数据库、ZooKeeper和Redis等的分布式锁方案仍然是应用中较为常见的选择。
2.8 分布式事务
分布式事务系统(Distributed Transaction)涉及多个数据源的事务处理,其操作行为需满足ACID特性中的完整性和一致性等要求。其特点在于在数据源之间进行操作,具有多步骤的复杂性,需要分布式协调多个节点共同完成事务。目前最主流的分布式事务方案包括XA规范、二阶段提交(2PC)、三阶段提交(3PC)以及基于消息队列的最终一致性方案等。
2.9 消息队列
在分布式系统中,消息队列系统扮演着关键角色。其主要功能是协助各模块独立运行,促进各模块间的解耦,减少模块间的耦合度,从而简化系统开发流程。通过削峰填谷优化整体性能,消息队列系统能够有效提升系统的整体效能。一个典型的消息队列系统由生产者、消费者及代理共同构成。
2.10 服务注册与发现
微服务架构中的服务注册与发现机制是实现服务间自动通信的重要组成部分。该机制通过服务注册中心完成服务信息的存储与管理,具体包括服务的IP地址、端口号、服务名称以及路由规则等内容。服务消费者通过调用服务名称获取对应的地址信息,从而实现服务间的高效通信。目前广泛采用的服务注册中心包括ZooKeeper、Consul和Eureka等。
3. 算法原理
3.1 Paxos算法
3.1.1 Paxos算法概述
Paxos算法在分布式系统中被用于解决容错问题以及保持数据一致性。该算法主要由三个关键角色组成,分别是Proposer、Acceptor和Learner。
- Proposer:生成提案(proposal),提出提案方案,通过接收来自Acceptor的反馈,在投票结果上达成一致意见。
- Acceptor:对Proposer的提案进行反馈,通过投票结果确认自己是否接受Proposer提出的方案,在准备阶段,对外表现为一个模拟选举流程。
- Learner:记录被Acceptor选举的提案,在接收到足够多的Acceptor选举消息后,完成共识,通知所有参与方。
3.1.2 Paxos算法流程图
在Prepare阶段,每个Proposer都会提交Prepare消息,以确认是否接受该编号的提案。在Accept阶段,若超过半数的Acceptor响应Yes,Proposer将把该编号的提案提交给Acceptor。在Promise阶段,当Acceptor收到一个Prepare消息后,如果尚未响应过任何Proposal,它将返回Promise消息,承诺只要Proposer之前的编号小于它的编号,即可接受其提案。在Accept阶段:当Proposer收到足够多的Promise消息后,才正式进入Accept阶段。若超过半数的Acceptor响应Yes,则Proposer将把编号为n的提案提交给Acceptor,并将其存入本地日志。在Learn阶段:当所有的Acceptor都已经知晓了一个确定的提案值时,大家就会开始学习这个值。如果Learner获得的信息不同,则利用日志恢复该提案的值。
3.1.3 Paxos算法简单实现
import random
class Node(object):
def __init__(self, id_):
self.id = id_
# (proposal number, proposal value)
self.proposals = {}
self.promises = {}
def receive_prepare(self, n):
if not isinstance(n, int):
raise ValueError("Invalid prepare message")
if n <= max([p[0] for p in self.promises]):
return None # Already promised a higher or equal numbered proposal
m = min([p for p in [k for k in self.promises]] + [-1]) + 1
self.promises[m] = []
for acceptor in range(len(nodes)):
if nodes[acceptor].id!= self.id:
self.send_promise(m, nodes[acceptor])
if len(self.promises[m]) > round(len(nodes)/2):
# Sufficient agreement, can commit the highest numbered proposal seen so far
chosen_n, chosen_val = sorted([(p[0], p[1]) for p in self.proposals])[0]
assert chosen_n == m
for acceptor in range(len(nodes)):
if nodes[acceptor].id!= self.id:
nodes[acceptor].send_accepted(chosen_n, chosen_val)
self.proposals = {i: v for i, (_, v) in enumerate(sorted((p for p in self.proposals), key=lambda x:x[0]))}
# Apply the chosen value locally here...
print "Chosen proposal:", chosen_n, chosen_val
return chosen_n, chosen_val
else:
# Insufficent agreement, do nothing yet
return None
def send_promise(self, m, other):
self.promises[m].append(other.id)
other.receive_promise(m)
def receive_promise(self, m):
pass
def send_accepted(self, m, val):
self.proposals[(m, val)] = True
for learner in learners:
learner.learn()
def receive_accepted(self, m, val):
pass
def learn():
pass
nodes = [Node(i+1) for i in range(5)]
for node in nodes:
node.start()
learners = [node for node in nodes if node.role == 'LEARNER']
for i in range(10):
proposers = [random.choice(nodes) for _ in range(3)]
n = proposers[0].propose('value'+str(i))
for propser in proposers:
res = propser.wait_for_quorum(n)
if res is not None:
break
print [(node.id, node.proposals) for node in nodes]
代码解读
3.2 Raft算法
3.2.1 Raft算法概述
Raft算法是一种基于分布式共识的算法。该算法由Leader、Follower和Candidate三个角色类别组成。
- Leader:主要负责处理客户端的读写请求,并在必要时选出新的Leader。
- Follower:在服务器出现故障后,跟随Leader保持日志同步,并在故障恢复时选出新Leader。
- Candidate:从Follower晋升为Leader的过程,此期间不会处理客户端的请求。
Raft算法基于拜占庭将军问题这一假设。拜占庭将军问题描述了一种系统性情境:在一个由多台机器组成的系统中,初始状态是随机分布的。为了对系统进行调整,管理员必须在不破坏系统运行的前提下达成一致。这要求管理员能够容忍部分机器继续正常运行,但必须确保整个系统的机器不会全部失效。从而,Raft算法的设计目标是能够容忍一定比例(约1/3)的机器发生故障。
Raft算法专为高可靠性、快速响应能力、高并发的分布式系统设计,例如etcd、consul、raft-http等。
3.2.2 Raft算法流程图
Raft共识算法由以下几个阶段组成:
在选举阶段,选举领导者。每个节点在启动时都处于follower状态。随后,各节点向其他节点发送初始消息,以收集选票。选票分为两类:一类是竞选成为leader,另一类是竞选成为follower。具体流程如下:
第一次选举:所有节点将term设置为1,并向其他节点发送请求选票的消息,要求其他节点投票给自己。若选举成功,则该节点将被选为leader。若选举未获成功,则继续进行下一轮选举。
第二次选举:若第一轮选举未获成功,则term加1,重启选举流程。若第一轮选举获成功,则各节点将自己累积的选票记录发送给领导者。
当领导者出现故障时,该节点将term减一,成为candidate,并向其他节点发送请求选票的消息,要求赢得选票。赢得选票的节点将被选为新的领导者。
- 心跳阶段:每个节点都会发送周期性心跳(heartbeat)消息给其他节点,告诉它们自己还活着。如果leader发现一个follower长期没有发送心跳消息,则将其剔除出当前集群。
- 日志复制阶段:集群中的leader负责维护集群中所有机器的日志。每当一个客户端写入或者读取日志时,都会在leader节点上执行。日志复制完成之后,客户端就可以读取刚刚提交的日志。
- 安全性阶段:Raft算法保证系统的一致性。也就是说,在系统存在网络分区或节点故障的情况下依然能够保持一致性。具体地,Raft算法保证了以下性质:
- 领导者拥有整个系统的最新信息。
- 只要大多数节点工作正常,则系统能继续运行。
- 如果两个节点同时提出一个命令,那么只有一个节点可以真正执行。
3.2.3 Raft算法实现
安装raft相关库
安装go语言并配置好go环境,然后安装必要的库:
brew install go --cross-compile-common
go get github.com/hashicorp/raft
代码解读
创建raft集群
生成一个main.go文件,引入raft库,生成Node实例,配置本地IP地址和端口配置,启动raft集群服务:
package main
import (
raft "github.com/hashicorp/raft"
"fmt"
"time"
)
type Config struct{}
func (c *Config) ServerAddress() string {
// 设置自己的ip地址和端口号
return "localhost:8000"
}
func main() {
config := &Config{}
addr := fmt.Sprintf("%s:%d", config.ServerAddress(), 8000)
peers := []string{"localhost:8001", "localhost:8002"}
store := raft.NewInmemStore()
fsm := NewFSM()
transport := raft.NewNetworkTransport(addr,peers,store)
raftLog := raft.NewLog(raft.GetLastIndex(store),[]raft.LogEntry{{Term:0, Index:0}})
hs := NewRaftServer(config,transport,fsm,store,raftLog)
server := make(chan bool)
go func() {
time.Sleep(time.Second*3)
fmt.Println(hs.Start())
server <- true
}()
<-server
}
代码解读
添加节点
将另一个节点的ip地址添加到集群的配置文件中:
name: node2
listen_addr: localhost:8001
advertise_addr: localhost:8001
代码解读
再创建另外一个节点对象,加入到集群中:
// node2
conf2 := &Config{
Name: "node2",
ListenAddr: ":8001",
AdvertiseAddr: "localhost:8001",
}
addrs2 := append(peers, conf2.ServerAddress())
hs2 := NewRaftServer(conf2,transport,fsm,store,raftLog)
go func() {
time.Sleep(time.Second*3)
hs2.Start()
}()
// start the cluster
if err := hs.JoinCluster(addrs2); err!= nil {
log.Fatalln(err)
}
代码解读
