大数据技术Kafka详解 ⑤ | Kafka中的CAP机制

1、分布式系统当中的CAP理论

1.1、CAP理论

1.2、Partitiontolerance

1.3、Consistency

1.4、Availability

2、Kafka中的CAP机制

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1、分布式系统当中的CAP理论

1.1、CAP理论

分布式系统(distributed system)正变得越来越重要，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。

为了解决各个节点之间的状态同步问题，在1998年，由加州大学的计算机科学家EricBrewer提出分布式系统的三个指标，分别是：

Consistency：一致性
Availability：可用性
Partitiontolerance：分区容错性

EricBrewer说，这三个指标不可能同时做到。最多只能同时满足其中两个条件，这个结论就叫做CAP定理。

CAP理论是指：分布式系统中，一致性、可用性和分区容忍性最多只能同时满足两个。

一致性:Consistency

通过某个节点的写操作结果对后面通过其它节点的读操作可见。
如果更新数据后，并发访问情况下后续读操作可立即感知该更新，称为强一致性
如果允许之后部分或者全部感知不到该更新，称为弱一致性。
若在之后的一段时间(通常该时间不固定)后，一定可以感知到该更新，称为最终一致性。

可用性:Availability

任何一个没有发生故障的节点必须在有限的时间内返回合理的结果。

分区容错性:Partitiontolerance

部分节点宕机或者无法与其它节点通信时，各分区间还可保持分布式系统的功能
一般而言，都要求保证分区容忍性。所以在CAP理论下，更多的是需要在可用性和一致性之间做权衡。

1.2、Partitiontolerance

先看Partitiontolerance，中文叫做"分区容错"。

大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区(partition)。分区容错的意思是，区间通信可能失败。比如，一台服务器放在中国，另一台服务器放在美国，这就是两个区，它们之间可能无法通信。

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可能无法收到。系统设计的时候，必须考虑到这种情况。

一般来说，分区容错无法避免，因此可以认为CAP的P总是存在的。即永远可能存在分区容错这个问题。

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