CAP一致性理论

CAP一致性理论

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: Availability）

• 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。

1. 一致性（C: Consistency）
   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。

2. 可用性（A: Avalibility）
   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。

3. 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

1. 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。
2. 进行Leader选举时集群都是不可用。

参考资料：https://www.bilibili.com/video/BV1to4y1C7gw