概念

CAP 原则又称 CAP 定理，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），三者不可得兼。

总结

CAP理论告诉我们，一个分布式系统不可能同时满足以下三种：

  • 一致性（C:Consistency）
  • 可用性（A:Available）
  • 分区容错性（P:Partition Tolerance）

这三个基本需求，最多只能同时满足其中的两项，因为P是必须的，因此往往选择就在CP或者AP中。

一致性（C:Consistency）

  1. 在分布式环境中，一致性是指**数据在多个副本之间是否能够保持数据一致的特性**。在一致性的需求下，当一个系统在数据一致的状态下执行更新操作后，应该保证系统的数据仍然处于一致的状态。<br />在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）

可用性（A:Available）

可用性是指系统提供的服务必须一直处于可用的状态，对于用户的每一个操作请求总是能够在有限的时间内返回结果。<br />在集群中一部分节点故障后，集群整体是否还能响应客户端的读写请求。（对数据更新具备高可用性）

分区容错性（P:Partition Tolerance）

分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务，除非是整个网络环境都发生了故障。

ZooKeeper保证的是CP

  • ZooKeeper不能保证每次服务请求的可用性。（注：在极端环境下，ZooKeeper可能会丢弃一些请求，消费者程序需要重新请求才能获得结果）。所以说，ZooKeeper不能保证服务可用性。
  • 进行Leader选举时集群都是不可用。