zookeeper和eureka的區(qū)別

zookeeper和eureka的區(qū)別：

讓客戶滿意是我們工作的目標(biāo)，不斷超越客戶的期望值來自于我們對這個行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術(shù)通過有效、簡單的方式提供給客戶，將通過不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價值的長期合作伙伴，公司提供的服務(wù)項目有：國際域名空間、虛擬主機、營銷軟件、網(wǎng)站建設(shè)、平羅網(wǎng)站維護、網(wǎng)站推廣。

CAP 原則又稱 CAP 定理，1998年，加州大學(xué)的計算機科學(xué)家 Eric Brewer 提出的，指的是在一個分布式系統(tǒng)中，Consistency（一致性）、?Availability（可用性）、Partition tolerance（分區(qū)容錯性），三者不可兼得（我們常說的魚和熊掌不可兼得）。CAP 原則也是 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的基石。

1、一致性（Consistency，C）：

在分布式系統(tǒng)中的所有數(shù)據(jù)備份，在同一時刻是否同樣的值。（等同于所有節(jié)點訪問同一份最新的數(shù)據(jù)副本）。

2、可用性（Availability，A）：

在一個分布式系統(tǒng)的集群中一部分節(jié)點故障后，該集群是否還能夠正常響應(yīng)客戶端的讀寫請求。（對數(shù)據(jù)更新具備高可用性）。

3、分區(qū)容錯性（Partition tolerance，P）：

大多數(shù)的分布式系統(tǒng)都分布在多個子網(wǎng)絡(luò)中，而每個子網(wǎng)絡(luò)就叫做一個區(qū)（partition）。分區(qū)容錯的意思是，區(qū)間通信可能失敗。

比如阿里巴巴的服務(wù)器，一臺服務(wù)器放在上海，另一臺服務(wù)器放在北京，這就是兩個區(qū)，它們之間可能存在無法通信的情況。在一個分布式系統(tǒng)中一般分區(qū)容錯是無法避免的，因此可以認(rèn)為 CAP 中的 P 總是成立的。CAP 理論告訴我們，在 C 和 A 之間是無法同時做到。

zookeeper和eureka的區(qū)別：

Spring Cloud Eureka? - AP

Spring Cloud Netflix 在設(shè)計 Eureka 時就緊遵AP原則。Eureka Server 也可以運行多個實例來構(gòu)建集群，解決單點問題，但不同于 ZooKeeper 的選舉 leader 的過程，Eureka Server 采用的是Peer to Peer 對等通信。

這是一種去中心化的架構(gòu)，無 master/slave 之分，每一個 Peer 都是對等的。在這種架構(gòu)風(fēng)格中，節(jié)點通過彼此互相注冊來提高可用性，每個節(jié)點需要添加一個或多個有效的 serviceUrl 指向其他節(jié)點。每個節(jié)點都可被視為其他節(jié)點的副本。

在集群環(huán)境中如果某臺 Eureka Server 宕機，Eureka Client 的請求會自動切換到新的 Eureka Server 節(jié)點上，當(dāng)宕機的服務(wù)器重新恢復(fù)后，Eureka 會再次將其納入到服務(wù)器集群管理之中。

當(dāng)節(jié)點開始接受客戶端請求時，所有的操作都會在節(jié)點間進行復(fù)制操作，將請求復(fù)制到該 Eureka Server 當(dāng)前所知的其它所有節(jié)點中。

當(dāng)一個新的 Eureka Server 節(jié)點啟動后，會首先嘗試從鄰近節(jié)點獲取所有注冊列表信息，并完成初始化。Eureka Server 通過 getEurekaServiceUrls方法獲取所有的節(jié)點，并且會通過心跳契約的方式定期更新。

默認(rèn)情況下，如果 Eureka Server 在一定時間內(nèi)沒有接收到某個服務(wù)實例的心跳，Eureka Server 將會注銷該實例。當(dāng) Eureka Server 節(jié)點在短時間內(nèi)丟失過多的心跳時，那么這個節(jié)點就會進入自我保護模式。

Apache Zookeeper - CP

與 Eureka 有所不同，Apache Zookeeper 在設(shè)計時就緊遵CP原則，即任何時候?qū)ookeeper 的訪問請求能得到一致的數(shù)據(jù)結(jié)果，同時系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)分割具備容錯性，但是 Zookeeper 不能保證每次服務(wù)請求都是可達的。

從 Zookeeper 的實際應(yīng)用情況來看，在使用 Zookeeper 獲取服務(wù)列表時，如果此時的 Zookeeper 集群中的 Leader 宕機了，該集群就要進行 Leader 的選舉，又或者 Zookeeper 集群中半數(shù)以上服務(wù)器節(jié)點不可用，那么將無法處理該請求。所以說，Zookeeper 不能保證服務(wù)可用性。

當(dāng)然，在大多數(shù)分布式環(huán)境中，尤其是涉及到數(shù)據(jù)存儲的場景，數(shù)據(jù)一致性應(yīng)該是首先被保證的，這也是 Zookeeper 設(shè)計緊遵CP原則的另一個原因。

但是對于服務(wù)發(fā)現(xiàn)來說，情況就不太一樣了，針對同一個服務(wù)，即使注冊中心的不同節(jié)點保存的服務(wù)提供者信息不盡相同，也并不會造成災(zāi)難性的后果。

因為對于服務(wù)消費者來說，能消費才是最重要的，消費者雖然拿到可能不正確的服務(wù)實例信息后嘗試消費一下，也要勝過因為無法獲取實例信息而不去消費，導(dǎo)致系統(tǒng)異常要好

CAP原則的與NoSQL的關(guān)系

傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在功能支持上通常很寬泛，從簡單的鍵值查詢，到復(fù)雜的多表聯(lián)合查詢再到事務(wù)機制的支持。而與之不同的是，NoSQL系統(tǒng)通常注重性能和擴展性，而非事務(wù)機制（事務(wù)就是強一致性的體現(xiàn)） 。傳統(tǒng)的SQL數(shù)據(jù)庫的事務(wù)通常都是支持ACID的強事務(wù)機制。A代表原子性，即在事務(wù)中執(zhí)行多個操作是原子性的，要么事務(wù)中的操作全部執(zhí)行，要么一個都不執(zhí)行;C代表一致性，即保證進行事務(wù)的過程中整個數(shù)據(jù)加的狀態(tài)是一致的，不會出現(xiàn)數(shù)據(jù)花掉的情況;I代表隔離性，即兩個事務(wù)不會相互影響，覆蓋彼此數(shù)據(jù)等;D表示持久化，即事務(wù)一量完成，那么數(shù)據(jù)應(yīng)該是被寫到安全的，持久化存儲的設(shè)備上（比如磁盤）。NoSQL系統(tǒng)僅提供對行級別的原子性保證，也就是說同時對同一個Key下的數(shù)據(jù)進行的兩個操作，在實際執(zhí)行的時候是會串行的執(zhí)行，保證了每一個Key-Value對不會被破壞。

什么是CAP原理

分布式領(lǐng)域CAP理論，

Consistency(一致性), 數(shù)據(jù)一致更新，所有數(shù)據(jù)變動都是同步的

Availability(可用性), 好的響應(yīng)性能

Partition tolerance(分區(qū)容錯性) 可靠性

定理：任何分布式系統(tǒng)只可同時滿足二點，沒法三者兼顧。

忠告：架構(gòu)師不要將精力浪費在如何設(shè)計能滿足三者的完美分布式系統(tǒng)，而是應(yīng)該進行取舍。

關(guān)系數(shù)據(jù)庫的ACID模型擁有 高一致性 + 可用性 很難進行分區(qū)：

Atomicity原子性：一個事務(wù)中所有操作都必須全部完成，要么全部不完成。

Consistency一致性. 在事務(wù)開始或結(jié)束時，數(shù)據(jù)庫應(yīng)該在一致狀態(tài)。

Isolation隔離層. 事務(wù)將假定只有它自己在操作數(shù)據(jù)庫，彼此不知曉。

Durability. 一旦事務(wù)完成，就不能返回。

跨數(shù)據(jù)庫事務(wù)：2PC (two-phase commit)， 2PC is the anti-scalability pattern (Pat Helland) 是反可伸縮模式的，JavaEE中的JTA事務(wù)可以支持2PC。因為2PC是反模式，盡量不要使用2PC，使用BASE來回避。

BASE模型反ACID模型，完全不同ACID模型，犧牲高一致性，獲得可用性或可靠性：

Basically Available基本可用。支持分區(qū)失敗(e.g. sharding碎片劃分?jǐn)?shù)據(jù)庫)

Soft state軟狀態(tài) 狀態(tài)可以有一段時間不同步，異步。

Eventually consistent最終一致，最終數(shù)據(jù)是一致的就可以了，而不是時時高一致。

BASE思想的主要實現(xiàn)有

1.按功能劃分?jǐn)?shù)據(jù)庫

2.sharding碎片

BASE思想主要強調(diào)基本的可用性，如果你需要High 可用性，也就是純粹的高性能，那么就要以一致性或容錯性為犧牲，BASE思想的方案在性能上還是有潛力可挖的。

現(xiàn)在NoSQL運動豐富了拓展了BASE思想，可按照具體情況定制特別方案，比如忽視一致性，獲得高可用性等等，NOSQL應(yīng)該有下面兩個流派：

1. Key-Value存儲，如Amaze Dynamo等，可根據(jù)CAP三原則靈活選擇不同傾向的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。

2. 領(lǐng)域模型 + 分布式緩存 + 存儲 （Qi4j和NoSQL運動），可根據(jù)CAP三原則結(jié)合自己項目定制靈活的分布式方案，難度高。

這兩者共同點：都是關(guān)系數(shù)據(jù)庫SQL以外的可選方案，邏輯隨著數(shù)據(jù)分布，任何模型都可以自己持久化，將數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)存儲分離，將讀和寫分離，存儲可以是異步或同步，取決于對一致性的要求程度。

不同點：NOSQL之類的Key-Value存儲產(chǎn)品是和關(guān)系數(shù)據(jù)庫頭碰頭的產(chǎn)品BOX，可以適合非Java如PHP RUBY等領(lǐng)域，是一種可以拿來就用的產(chǎn)品，而領(lǐng)域模型 + 分布式緩存 + 存儲是一種復(fù)雜的架構(gòu)解決方案，不是產(chǎn)品，但這種方式更靈活，更應(yīng)該是架構(gòu)師必須掌握的。

關(guān)于NewSQL數(shù)據(jù)庫對于CAP的再解釋

作者 石默研

關(guān)于CAP的討論已經(jīng)很多，包括作者的另一篇文章“對CAP的初步解釋”，基本已經(jīng)即定思維的理解就是：分布式系統(tǒng)必須遵循CAP，一個分布式系統(tǒng)的設(shè)計只能同時滿足其中兩個，不可能同時滿足；傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫選擇A與C，代表了互聯(lián)網(wǎng)新興技術(shù)的NoSQL數(shù)據(jù)庫則選擇A與P（或者C與P，雖然這種情況其實需要詳細討論）。

但是，近年來，新興的NewSQL數(shù)據(jù)庫（TiDB或者OceanBase），則是一種在分布式環(huán)境下，保證的ACID強事務(wù)特征的強一致性數(shù)據(jù)庫，并且很顯然，它同時也滿足了高可用性與優(yōu)秀的分區(qū)可容忍性（很好的可擴展特性便是其一個層面的證明），似乎看起來，C、A、P都同時保證了，這不是違反了已經(jīng)經(jīng)過嚴(yán)格證明的CAP理論嗎？

這個問題初看起來，似乎是比較神奇，但仔細分析，其實答案是很明顯的。

首先，需要讀者區(qū)分“分布式”與CAP中所提到的分區(qū)可容忍性Paritition Tolerance并不是一回事。分區(qū)可容忍性P是指以下兩種分布式的情況：

. 同一份數(shù)據(jù)的多個副本的可分布性

. 有相互關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)的可分布性（操作中表現(xiàn)為保證ACID的強分布式事務(wù)）

即使是分庫分表，如果不存在以上兩種情況，只是獨立數(shù)據(jù)在同一個節(jié)點上的情況，雖然也是分布式，但跟CAP中的P沒有半毛錢關(guān)系。

那么，還是回到上面的問題，NewSQL數(shù)據(jù)庫，確實也是在保證了同一份數(shù)據(jù)多副本的強讀寫一致性、以及強分布式事務(wù)特性這樣的C的情況下，同時保證了A與P呀！事實確實如此，但這還是要仔細分析：

無論是TiDB，還是OceanBase，其在保證數(shù)據(jù)多副本的強一致性時，都采用了Paxos協(xié)議或者Raft，它們簡單來講就是多數(shù)選舉的原則，即寫不需要全部副本都完成，就能保證讀的強一致性，反過來也是一樣。因此，其在分布式情況下，保證數(shù)據(jù)讀寫強一致性的效率還是很高的，就是說，在同一個數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，雖然這種分布可容忍性的滿足理論上講也會比單節(jié)點多一點點效率損失，但實際上是可以忽略不計的。但需要指出的是，在跨數(shù)據(jù)中心、跨城市的分布式情況下，如果要保證數(shù)據(jù)多副本的強一致性，即保證分區(qū)可容忍性，對效率（實際上是可用性A）的影響那還是不可忽略的。因此，在這種情況下，CAP理論依然成立。

再來看相互關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的可分布性，這就涉及到了分布式事務(wù)。現(xiàn)有的NewSQL數(shù)據(jù)庫，即使在同一數(shù)據(jù)中心，為了保證強的分布式事務(wù)，對效率的折衷都是不可忽略的，所謂的樂觀事務(wù)，只是因為客觀問題本身沖突就少，并不改變沖突很多時效率明顯受影響的現(xiàn)實。因此，NewSQL數(shù)據(jù)庫雖然提供強分布式事務(wù)的能力，但在現(xiàn)實應(yīng)用中，都是提倡盡量避免大量的分布式事務(wù)出現(xiàn)。如果你所遇到的應(yīng)用場景是確實需要大量的分布式事務(wù)執(zhí)行，又不做應(yīng)用優(yōu)化全交給數(shù)據(jù)庫執(zhí)行，那么，現(xiàn)有的NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫，依然會遇到明顯的性能問題，其實就是可用性A降低了。同學(xué)仔細去研究應(yīng)用中的實際情況就會發(fā)現(xiàn)，很多互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，當(dāng)其所需要的QPS很高很高，而對讀寫一致性與強分布式事務(wù)的要求又不那很高時候，其實，NewSQL數(shù)據(jù)庫還是不能滿足他們的需求的，他們?nèi)匀恍枰鶕?jù)自己的情況改造或者選用NoSQL數(shù)據(jù)庫，這也是CAP理論并沒有被NewSQL打破的現(xiàn)實證明。

因此，總結(jié)來講，NewSQL數(shù)據(jù)庫，也是遵循CAP理論的，只不過，在同中心數(shù)據(jù)多副本情況下，保證P的同時對A的影響微乎其微；而在分布式事務(wù)的情況下，又采用了與應(yīng)用特性相關(guān)的策略（其實樂觀、悲觀事務(wù)本質(zhì)上就有根本應(yīng)用特性區(qū)分的意思）來保證性能而已。當(dāng)然，隨著網(wǎng)絡(luò)與計算機性能的提高，CAP三個特征中，保證其中兩個，折衷另外一個，所帶來的影響也會逐漸變小，但其理論依然是正確的。

什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫？

2. 什么是NoSQL？

2.1 NoSQL 概述

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，

泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題，包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲。

（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數(shù)據(jù)）。這些類型的數(shù)據(jù)存儲不需要固定的模式，無需多余操作就可以橫向擴展。

2.2 NoSQL代表

MongDB、 Redis、Memcache

3. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL的區(qū)別？

3.1 RDBMS

高度組織化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

結(jié)構(gòu)化查詢語言（SQL）

數(shù)據(jù)和關(guān)系都存儲在單獨的表中。

數(shù)據(jù)操縱語言，數(shù)據(jù)定義語言

嚴(yán)格的一致性

基礎(chǔ)事務(wù)

ACID

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫遵循ACID規(guī)則

事務(wù)在英文中是transaction，和現(xiàn)實世界中的交易很類似，它有如下四個特性：

A (Atomicity) 原子性

原子性很容易理解，也就是說事務(wù)里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務(wù)成功的條件是事務(wù)里的所有操作都成功，只要有一個操作失敗，整個事務(wù)就失敗，需要回滾。比如銀行轉(zhuǎn)賬，從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，分為兩個步驟：1）從A賬戶取100元；2）存入100元至B賬戶。這兩步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失敗，錢會莫名其妙少了100元。

C (Consistency) 一致性

一致性也比較容易理解，也就是說數(shù)據(jù)庫要一直處于一致的狀態(tài)，事務(wù)的運行不會改變數(shù)據(jù)庫原本的一致性約束。

I (Isolation) 獨立性

所謂的獨立性是指并發(fā)的事務(wù)之間不會互相影響，如果一個事務(wù)要訪問的數(shù)據(jù)正在被另外一個事務(wù)修改，只要另外一個事務(wù)未提交，它所訪問的數(shù)據(jù)就不受未提交事務(wù)的影響。比如現(xiàn)有有個交易是從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，在這個交易還未完成的情況下，如果此時B查詢自己的賬戶，是看不到新增加的100元的

D (Durability) 持久性

持久性是指一旦事務(wù)提交后，它所做的修改將會永久的保存在數(shù)據(jù)庫上，即使出現(xiàn)宕機也不會丟失。

3.2 NoSQL

代表著不僅僅是SQL

沒有聲明性查詢語言

沒有預(yù)定義的模式

鍵 - 值對存儲，列存儲，文檔存儲，圖形數(shù)據(jù)庫

最終一致性，而非ACID屬性

非結(jié)構(gòu)化和不可預(yù)知的數(shù)據(jù)

CAP定理

高性能，高可用性和可伸縮性

分布式數(shù)據(jù)庫中的CAP原理(了解)

CAP定理：

Consistency(一致性), 數(shù)據(jù)一致更新，所有數(shù)據(jù)變動都是同步的

Availability(可用性), 好的響應(yīng)性能

Partition tolerance(分區(qū)容錯性) 可靠性

P: 系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會影響系統(tǒng)的繼續(xù)運作。

定理：任何分布式系統(tǒng)只可同時滿足二點，沒法三者兼顧。

CAP理論的核心是：一個分布式系統(tǒng)不可能同時很好的滿足一致性，可用性和分區(qū)容錯性這三個需求，

因此，根據(jù) CAP 原理將 NoSQL 數(shù)據(jù)庫分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類：

CA - 單點集群，滿足一致性，可用性的系統(tǒng)，通常在可擴展性上不太強大。

CP - 滿足一致性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通常性能不是特別高。

AP - 滿足可用性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通?？赡軐σ恢滦砸蟮鸵恍?/p>

CAP理論就是說在分布式存儲系統(tǒng)中，最多只能實現(xiàn)上面的兩點。

而由于當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)硬件肯定會出現(xiàn)延遲丟包等問題，所以分區(qū)容忍性是我們必須需要實現(xiàn)的。

所以我們只能在一致性和可用性之間進行權(quán)衡，沒有NoSQL系統(tǒng)能同時保證這三點。

說明：C：強一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性

舉例：

CA：傳統(tǒng)Oracle數(shù)據(jù)庫

AP：大多數(shù)網(wǎng)站架構(gòu)的選擇

CP：Redis、Mongodb

注意：分布式架構(gòu)的時候必須做出取舍。

一致性和可用性之間取一個平衡。多余大多數(shù)web應(yīng)用，其實并不需要強一致性。

因此犧牲C換取P，這是目前分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的方向。

4. 當(dāng)下NoSQL的經(jīng)典應(yīng)用

當(dāng)下的應(yīng)用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。

代表項目：阿里巴巴商品信息的存放。

去 IOE 化。

ps：I 是指 IBM 的小型機，很貴的，好像好幾萬一臺；O 是指 Oracle 數(shù)據(jù)庫，也很貴的，好幾萬呢；M 是指 EMC 的存儲設(shè)備，也很貴的。

難點：

數(shù)據(jù)類型多樣性。

數(shù)據(jù)源多樣性和變化重構(gòu)。

數(shù)據(jù)源改造而服務(wù)平臺不需要大面積重構(gòu)。

如何正確理解CAP理論

常見的理解及分析

目前流行的、對CAP理論解釋的情形是從同一數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的多個副本出發(fā)的。為了保證數(shù)據(jù)不會丟失，在企業(yè)級的數(shù)據(jù)管理方案中，一般必須考慮數(shù)據(jù)的冗余存儲問題，而這應(yīng)該是通過在網(wǎng)絡(luò)上的其他獨立物理存儲節(jié)點上保留另一份、或多份數(shù)據(jù)副本來實現(xiàn)的（如附圖所示）。因為在同一個存儲節(jié)點上的數(shù)據(jù)冗余明顯不能解決單點故障問題，這與通過多節(jié)點集群來提供更好的計算可用性的道理是相同的。

附圖 CAP理論示意圖

其實，不用做嚴(yán)格的證明也可以想見，如附圖的情況，數(shù)據(jù)在節(jié)點A、B、C上保留了三份，如果對節(jié)點A上的數(shù)據(jù)進行了修改，然后再讓客戶端通過網(wǎng)絡(luò)對該數(shù)據(jù)進行讀取。那么，客戶端的讀取操作什么時候返回呢？

有這樣兩種情況：一種情況是要求節(jié)點A、B、C的三份數(shù)據(jù)完全一致后返回。也就是說，這時從任何一個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點讀取的數(shù)據(jù)都是一樣的，這就是所謂的強一致性讀。很明顯，這時數(shù)據(jù)讀取的Latency要高一些（因為要等數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的復(fù)制），同時A、B、C三個節(jié)點中任何一個宕機，都會導(dǎo)致數(shù)據(jù)不可用。也就是說，要保證強一致性，網(wǎng)絡(luò)中的副本越多，數(shù)據(jù)的可用性就越差；

另一種情況是，允許讀操作立即返回，容忍B節(jié)點的讀取與A節(jié)點的讀取不一致的情況發(fā)生。這樣一來，可用性顯然得到了提高，網(wǎng)絡(luò)中的副本也可以多一些，唯一得不到保證的是數(shù)據(jù)一致性。當(dāng)然，對寫操作同樣也有多個節(jié)點一致性的情況，在此不再贅述。

可以看出，上述對CAP理論的解釋主要是從網(wǎng)絡(luò)上多個節(jié)點之間的讀寫一致性出發(fā)考慮問題的。而這一點，對于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫意味著什么呢？當(dāng)然主要是指通常所說的Standby（關(guān)于分布式事務(wù)，涉及到更多考慮，隨后討論）情況。對此，在實踐中我們大多已經(jīng)采取了弱一致性的異步延時同步方案，以提高可用性。這種情況并不存在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為保證C、A而放棄P的情況；而對海量數(shù)據(jù)管理的需求，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫擴展過程中所遇到的性能瓶頸，似乎也并不是CAP理論中所描述的那種原因造成的。那么，上述流行的說法中所描述的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為保證C、A而犧牲P到底是在指什么呢？

因此，如果根據(jù)現(xiàn)有的大多數(shù)資料對CAP理論的如上解釋，即只將其當(dāng)作分布式系統(tǒng)中多個數(shù)據(jù)副本之間的讀寫一致性問題的通用理論對待，那么就可以得出結(jié)論：CAP既適用于NoSQL數(shù)據(jù)庫，也適用于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。它是NoSQL數(shù)據(jù)庫、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，乃至一切分布式系統(tǒng)在設(shè)計數(shù)據(jù)多個副本之間讀寫一致性問題時需要遵循的共同原則。

更深入的探究：兩種重要的分布式場景

在本文中我們要說的重點與核心是：關(guān)于對CAP理論中一致性C的理解，除了上述數(shù)據(jù)副本之間的讀寫一致性以外，分布式環(huán)境中還有兩種非常重要的場景，如果不對它們進行認(rèn)識與討論，就永遠無法全面地理解CAP，當(dāng)然也就無法根據(jù)CAP做出正確的解釋。但可惜的是，目前為止卻很少有人提及這兩種場景：那就是事務(wù)與關(guān)聯(lián)。

先來看看分布式環(huán)境中的事務(wù)場景。我們知道，在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的事務(wù)操作遵循ACID原則，其中的一致性C，主要是指一個事務(wù)中相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)在事務(wù)操作結(jié)束后是一致的。所謂ACID原則，是指在寫入/異動資料的過程中，為保證交易正確可靠所必須具備的四個特性：即原子性（Atomicity，或稱不可分割性）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation，又稱獨立性）和持久性（Durability）。

例如銀行的一個存款交易事務(wù)，將導(dǎo)致交易流水表增加一條記錄。同時，必須導(dǎo)致賬戶表余額發(fā)生變化，這兩個操作必須是一個事務(wù)中全部完成，保證相關(guān)數(shù)據(jù)的一致性。而前文解釋的CAP理論中的C是指對一個數(shù)據(jù)多個備份的讀寫一致性。表面上看，這兩者不是一回事，但實際上，卻是本質(zhì)基本相同的事物：數(shù)據(jù)請求會等待多個相關(guān)數(shù)據(jù)操作全部完成才返回。對分布式系統(tǒng)來講，這就是我們通常所說的分布式事務(wù)問題。

眾所周知，分布式事務(wù)一般采用兩階段提交策略來實現(xiàn)，這是一個非常耗時的復(fù)雜過程，會嚴(yán)重影響系統(tǒng)效率，在實踐中我們盡量避免使用它。在實踐過程中，如果我們?yōu)榱藬U展數(shù)據(jù)容量將數(shù)據(jù)分布式存儲，而事務(wù)的要求又完全不能降低。那么，系統(tǒng)的可用性一定會大大降低，在現(xiàn)實中我們一般都采用對這些數(shù)據(jù)不分散存儲的策略。

當(dāng)然，我們也可以說，最常使用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，因為這個原因，擴展性（分區(qū)可容忍性P）受到了限制，這是完全符合CAP理論的。但同時我們應(yīng)該意識到，這對NoSQL數(shù)據(jù)庫也是一樣的。如果NoSQL數(shù)據(jù)庫也要求嚴(yán)格的分布式事務(wù)功能，情況并不會比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫好多少。只是在NoSQL的設(shè)計中，我們往往會弱化甚至去除事務(wù)的功能，該問題才表現(xiàn)得不那么明顯而已。

因此，在擴展性問題上，如果要說關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是為了保證C、A而犧牲P，在盡量避免分布式事務(wù)這一點上來看，應(yīng)該是正確的。也就是說：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫應(yīng)該具有強大的事務(wù)功能，如果分區(qū)擴展，可用性就會降低；而NoSQL數(shù)據(jù)庫干脆弱化甚至去除了事務(wù)功能，因此，分區(qū)的可擴展性就大大增加了。

再來看看分布式環(huán)境中的關(guān)聯(lián)場景。初看起來，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中常用的多表關(guān)聯(lián)操作與CAP理論就更加不沾邊了。但仔細考慮，也可以用它來解釋數(shù)據(jù)庫分區(qū)擴展對關(guān)聯(lián)所帶來的影響。對一個數(shù)據(jù)庫來講，采用了分區(qū)擴展策略來擴充容量，數(shù)據(jù)分散存儲了，很顯然多表關(guān)聯(lián)的性能就會下降，因為我們必須在網(wǎng)絡(luò)上進行大量的數(shù)據(jù)遷移操作，這與CAP理論中數(shù)據(jù)副本之間的同步操作本質(zhì)上也是相同的。

因此，如果要保證系統(tǒng)的高可用性，需要同時實現(xiàn)強大的多表關(guān)系操作的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在分區(qū)可擴展性上就遇到了極大的限制（即使是那些采用了各種優(yōu)秀解決方案的MPP架構(gòu)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如TeraData，Netezza等，其水平可擴展性也是遠遠不如NoSQL數(shù)據(jù)庫的），而NoSQL數(shù)據(jù)庫則干脆在設(shè)計上弱化甚至去除了多表關(guān)聯(lián)操作。那么，從這一點上來理解“NoSQL數(shù)據(jù)庫是為了保證A與P，而犧牲C”的說法，也是可以講得通的。當(dāng)然，我們應(yīng)該理解，關(guān)聯(lián)問題在很多情況下不是并行處理的優(yōu)點所在，這在很大程度上與Amdahl定律相符合。

所以，從事務(wù)與關(guān)聯(lián)的角度來關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的分區(qū)可擴展性為什么受限的原因是最為清楚的。而NoSQL數(shù)據(jù)庫也正是因為弱化，甚至去除了像事務(wù)與關(guān)聯(lián)（全面地講，其實還有索引等特性）等在分布式環(huán)境中會嚴(yán)重影響系統(tǒng)可用性的功能，才獲得了更好的水平可擴展性。

那么，如果將事務(wù)與關(guān)聯(lián)也納入CAP理論中一致性C的范疇的話，問題就很清楚了：關(guān)于“關(guān)系型數(shù)據(jù)庫為了保證一致性C與可用性A，而不得不犧牲分區(qū)可容忍性P”的說法便是正確的了。但關(guān)于“NoSQL選擇了C與P，或者A與P”的說法則是錯誤的，所有的NoSQL數(shù)據(jù)庫在設(shè)計策略的大方向上都是選擇了A與P（雖然對同一數(shù)據(jù)多個副本的讀寫一致性問題的設(shè)計各有不同），從來沒有完全選擇C與P的情況存在。

結(jié)論

現(xiàn)在看來，如果理解CAP理論只是指多個數(shù)據(jù)副本之間讀寫一致性的問題，那么它對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL數(shù)據(jù)庫來講是完全一樣的，它只是運行在分布式環(huán)境中的數(shù)據(jù)管理設(shè)施在設(shè)計讀寫一致性問題時需要遵循的一個原則而已，卻并不是NoSQL數(shù)據(jù)庫具有優(yōu)秀的水平可擴展性的真正原因。而如果將CAP理論中的一致性C理解為讀寫一致性、事務(wù)與關(guān)聯(lián)操作的綜合，則可以認(rèn)為關(guān)系型數(shù)據(jù)庫選擇了C與A，而NoSQL數(shù)據(jù)庫則全都是選擇了A與P，但并沒有選擇C與P的情況存在。這才是用CAP理論來支持NoSQL數(shù)據(jù)庫設(shè)計正確認(rèn)識。

其實，這種認(rèn)識正好與被廣泛認(rèn)同的NoSQL的另一個理論基礎(chǔ)相吻合，即與ACID對著干的BASE（基本可用性、軟狀態(tài)與最終一致性）。因為BASE的含義正好是指“NoSQL數(shù)據(jù)庫設(shè)計可以通過犧牲一定的數(shù)據(jù)一致性和容錯性來換取高性能的保持甚至提高”，即NoSQL數(shù)據(jù)庫都應(yīng)該是犧牲C來換取P，而不是犧牲A?？捎眯訟正好是所有NoSQL數(shù)據(jù)庫都普遍追求的特性。

本文題目：nosqlcap原則,nosql cap理論
標(biāo)題URL：http://sd-ha.com/article8/dssgoip.html

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