分布式应用：从CAP理论到PACELC理论

1、CAP理论简介

CAP是分布式应用的基础理论，讨论的是分布式如何满足一致性、可用性、网络分区的问题。
C（Consistency）：一致性，要求所有节点同一时刻保持数据一致。
A（Availability）：可用性，要求应用在某些节点发生异常时，应用本身是可用的。
P（Partition Tolerance）：网络分区容错，分布式应用会有多个节点，节点之间需要进行网络通信，有可能发生网络中断或超时。

2、CAP可以三选二？

CAP理论最大的误解就是三个因素是同等地位的，其实不然，分布式系统下，P（网络分区）是必然的，所以只能在AP之间权衡，所以，实际应用中，大多是支持CP或AP。CP追求一致性，牺牲了可用性，如zk。AP追求可用性，牺牲了一致性，比如主从复制。
为什么P是必选的？因为要保证高可用性必然会进行冗余，单机应用也谈不上A和P，冗余就会带来分区的问题，所以P是必然存在的，不能通过牺牲A或C换取P。

3、强一致性存在吗？

3.1节点通信需要时间

我们常说的CP是追求强一致性，可是强一致性真的存在吗？只要有P（网络分区）就会有节点之间的通信，假设节点之间通信正常，那么通信就需要时间。虽然计算机世界处理速度都是毫秒或微秒或纳秒级的，但处理再快这个时间也是个非0数字。

3.2唯一不变的是变化

信息世界一直在变化，即便此刻通信正常，下一刻就可能发生变化。比如消费者从CP注册中心获取到服务提供者可用列表，经过负载选出来一个地址发起调用。这时依然存在这个地址对应的节点已经挂掉的可能。所以，此刻看到的信息可能是下一刻过时的信息。

4、PACELC理论

根据上面的讨论，其实完全的强一致性是不存在的，也就是节点之间同步会存在延迟，所以有了PACELC理论。PAC还是上述的CAP，E是else，L是latency延迟，C还是Consistency。简单理解就是当发生网络分区异常时，需要在A和C之间做权衡，当没有出现网络分区异常时，需要在L和C之间做权衡。

5、典型案例

5.1 mysql主从复制

mysql主从复制带来了高可用，但即使在网络通信正常的情况下，主从同步还是存在延迟，所以此时就需要权衡是否可以接受延迟，如果不接受可以直接去读主库。当然，主从同步发生异常时，并不影响从库数据的读取，即从库是可用的。
5.2 zk分布式锁

使用zk的临时节点可以实现分布式锁，zk和客户端通过heartbeat保持live连接，如连接失效，则自动删除临时节点从而释放锁。但是这个连接保持就存在很多情况，如果因为网络超时或应用假死，那么就会存在两个进程获取到锁，导致分布式锁失效，redis分布式锁也存在类似的问题，所以使用分布式锁一定要小心。

小记：

在构建分布式应用时应该全局着眼，细节着手。通常在满足AP的条件下，根据实际情况做好C的把控，才能构建出鲁棒的应用。