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微服务架构中的CAP原理是什么

发布时间:2021-12-03 15:14:32 来源:亿速云 阅读:184 作者:柒染 栏目:大数据

本篇文章给大家分享的是有关微服务架构中的CAP原理是什么,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。

什么是分布式 CAP 原理,什么是分区容错性,zookeeper 和 eureka 的 CAP 区别是什么,还有作为公司的架构师你们是怎么做的,那些分布式系统设计成了 CP、AP,为什么这样设计等等一系列问题。

分布式系统 CAP 到底指什么
  • C(Consistency):一致性,即数据一致性,特指分布式系统中的数据一致性。

  • A(Availability):可用性,即服务的高可用,特指分布式系统中服务的高可用,某个服务瘫痪不影响整个分布式系统的正常运行。

  • P(Partition Tolerance):分区容错性(也有的叫分区耐受性),即网络故障,特指分布式系统中服务之间出现了网络故障,整个分布式系统仍然保持可用性和一致性。


微服务架构中的CAP原理是什么

一句话概括 CAP在分布式系统中,网络故障,服务瘫痪,整个系统的数据仍然保持一致性

上面的表述可能不容易理解,举一个通俗的例子讲讲什么是分布式 CAP 原理。

微服务架构中的CAP原理是什么

大白话描述案例:

如上图所示,小张在京东商城准备购买几本微服务实战相关的书籍,订单总金额共 200 元,他刚好有一张满 200 减 100 元的优惠劵。 

这时分 3 种情况说明分布式系统的 CAP 如下:

  1. 数据一致性体现

    • 使用 100 元优惠劵扣减,实付 100 元,优惠劵用完。

    • 使用 100 元优惠劵失败,实付 200 元,优惠劵还在。

  2. 系统可用性体现

    • 小张下订单时,订单服务或是 PLUS 会员服务挂了,此时不应该影响小张下单。

  3. 系统分区容错性体现

    • 小张下订单时,订单服务和 PLUS 会员服务之间网络不通也不能影响小张下单。

什么是分区容错性

CAP 定理中最难理解的概念是 P,分区容错性,画个图大家就理解了。

微服务架构中的CAP原理是什么

在断网的情况下,2 台服务器变成了独立网络,彼此无法通信,这个情况就是分区。在分区的情况下,分布式系统如果要保证数据一致性和可用性的话,那就满足分区容错性了。

CAP 技术实现的难度,下面一一解惑

目前大部分互联网企业都是微服务架构,即分布式系统。 
现在某电商微服务架构,假设出现网络故障(P),服务挂掉(A),整个系统的数据仍然保持一致。这是无法做到的。

相对可以实现的方案: 
业界的做法是 CAP 三选其二,即

  • CP

  • AP

  • CA(请思考?后面叙述)


当服务之间出现网络故障的情况下:

微服务架构中的CAP原理是什么

问题:

  1. 如何保证订单服务和 PLUS 会员服务高可用?

  2. 下订单同时扣除 100 元优惠劵如何实现?


分布式系统的解决方案:

  1. CAP 牺牲一致性(AP):保证高可用,即保证订单服务可以正常访问,保证 PLUS 会员服务可以正常访问,牺牲了数据的一致性。

    小张去京东商城下订单(但是没有扣除 100 元优惠劵),这种情况下,小张订单提交成功后,再去查看 100 元优惠劵还在,居然没有扣除成功,但是实付金额是 100 元,很纳闷(心里窃喜)。

    • 怎么办呢?如何解决这种问题? 
      一般的做法是,当网络恢复正常的情况下,订单服务重试请求 PLUS 会员服务,再扣除 100 元优惠劵。


  2. CAP 牺牲可用性(CP):保证数据一致性。

    当小张去京东商城下单时,提示:“网络异常,请稍后再试”。

    • 怎么办呢?如何解决这种问题? 
      只能等网络恢复正常后,小张才可以成功下单。


  3. CAP 牺牲分区容错性(CA):不要P分区,即不允许出现网络故障,这是不可能实现的。 
    所以在分布式系统中,是不存在 CA 的。即使传统单体系统也做不到CA,因为单体系统也会出现单一故障。


通过小张在京东商城下订单的案例,小伙伴应该都弄明白了吧。

下面分析两个微服务架构中常用的服务注册中心 —— zookeeper & eureka 的 CAP 原理

1)图解 zookeeper 的 CAP 原理 
注:此处不介绍 zookeeper 底层原理和实现 
zookeeper 作为微服务注册中心是 CP 原理,即保证了数据的一致性,牺牲了可用性。如下图所示:

微服务架构中的CAP原理是什么

  • zookeeper 的数据同步原理: 
    Client1 客户端向 zk Server1 注册,zk Server1 同步信息给 zk Server2,zk Server2 是注册中心的 leader 节点,该节点负责把消息广播同步给其他 follower 的 zk 节点,为了保证数据的一致性,只有等整个注册中心信息同步完成,Client1客户端才能收到注册成功的消息。

微服务架构中的CAP原理是什么

  • 如上图所示,当注册中心 leader 重启或是出现网络故障的情况下,整个 zk 集群重新选举 leader 节点,在选举期间,Client 客户端无法注册,即此时 zookeeper 服务不可用,所以牺牲了系统的可用性。

微服务架构中的CAP原理是什么

  • 如上图所示,只有等到整个系统选举出 leader 节点,系统才能恢复注册,故 zookeeper 为了保证数据一致性,牺牲了系统的可用性。

  • CP 有一个致命的缺点,就是在大型分布式系统中,网络非常复杂,leader 节点出现故障的频率特别高,而且很容易引起雪崩。所以这是很多大型分布式系统都不选择 zookeeper 作为注册中心的原因


2)图解 Eureka 的 CAP 原理 
如下图所示:

微服务架构中的CAP原理是什么

  • eureka 是 AP 原理,即保证了系统的可用性,却牺牲了系统的一致性。

  • eureka 的数据同步原理: 
    第一步,Client1 客户端注册到 eureka Server1 服务中; 
    第二步,eureka Server1 直接告诉 Client1 注册成功。 
    第三步,eureka Server1 把 Client1 的注册信息同步给 Server2,为了保证服务的可用性,eureka Server 之间是异步同步的。

通过以上的案例描述和图形解读,相信大家对于微服务(分布式系统)架构中 CAP 原理有了一定的了解。比如知道了什么是 CAP 原理,什么是分区容错性,zookeeper 和 eureka 作为注册中心的 CAP 区别是什么。同时希望对今后你们公司的系统架构设计有所帮助,系统设计是遵循 CP 还是 AP。

以上就是微服务架构中的CAP原理是什么,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注亿速云行业资讯频道。

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