如何正確理解CAP理論

常見的理解及分析

創(chuàng)新互聯(lián)專注于城步網(wǎng)站建設服務及定制，我們擁有豐富的企業(yè)做網(wǎng)站經(jīng)驗。 熱誠為您提供城步營銷型網(wǎng)站建設，城步網(wǎng)站制作、城步網(wǎng)頁設計、城步網(wǎng)站官網(wǎng)定制、微信平臺小程序開發(fā)服務，打造城步網(wǎng)絡公司原創(chuàng)品牌,更為您提供城步網(wǎng)站排名全網(wǎng)營銷落地服務。

目前流行的、對CAP理論解釋的情形是從同一數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡環(huán)境中的多個副本出發(fā)的。為了保證數(shù)據(jù)不會丟失，在企業(yè)級的數(shù)據(jù)管理方案中，一般必須考慮數(shù)據(jù)的冗余存儲問題，而這應該是通過在網(wǎng)絡上的其他獨立物理存儲節(jié)點上保留另一份、或多份數(shù)據(jù)副本來實現(xiàn)的（如附圖所示）。因為在同一個存儲節(jié)點上的數(shù)據(jù)冗余明顯不能解決單點故障問題，這與通過多節(jié)點集群來提供更好的計算可用性的道理是相同的。

附圖 CAP理論示意圖

其實，不用做嚴格的證明也可以想見，如附圖的情況，數(shù)據(jù)在節(jié)點A、B、C上保留了三份，如果對節(jié)點A上的數(shù)據(jù)進行了修改，然后再讓客戶端通過網(wǎng)絡對該數(shù)據(jù)進行讀取。那么，客戶端的讀取操作什么時候返回呢？

有這樣兩種情況：一種情況是要求節(jié)點A、B、C的三份數(shù)據(jù)完全一致后返回。也就是說，這時從任何一個網(wǎng)絡節(jié)點讀取的數(shù)據(jù)都是一樣的，這就是所謂的強一致性讀。很明顯，這時數(shù)據(jù)讀取的Latency要高一些（因為要等數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡中的復制），同時A、B、C三個節(jié)點中任何一個宕機，都會導致數(shù)據(jù)不可用。也就是說，要保證強一致性，網(wǎng)絡中的副本越多，數(shù)據(jù)的可用性就越差；

另一種情況是，允許讀操作立即返回，容忍B節(jié)點的讀取與A節(jié)點的讀取不一致的情況發(fā)生。這樣一來，可用性顯然得到了提高，網(wǎng)絡中的副本也可以多一些，唯一得不到保證的是數(shù)據(jù)一致性。當然，對寫操作同樣也有多個節(jié)點一致性的情況，在此不再贅述。

可以看出，上述對CAP理論的解釋主要是從網(wǎng)絡上多個節(jié)點之間的讀寫一致性出發(fā)考慮問題的。而這一點，對于關系型數(shù)據(jù)庫意味著什么呢？當然主要是指通常所說的Standby（關于分布式事務，涉及到更多考慮，隨后討論）情況。對此，在實踐中我們大多已經(jīng)采取了弱一致性的異步延時同步方案，以提高可用性。這種情況并不存在關系型數(shù)據(jù)庫為保證C、A而放棄P的情況；而對海量數(shù)據(jù)管理的需求，關系型數(shù)據(jù)庫擴展過程中所遇到的性能瓶頸，似乎也并不是CAP理論中所描述的那種原因造成的。那么，上述流行的說法中所描述的關系型數(shù)據(jù)庫為保證C、A而犧牲P到底是在指什么呢？

因此，如果根據(jù)現(xiàn)有的大多數(shù)資料對CAP理論的如上解釋，即只將其當作分布式系統(tǒng)中多個數(shù)據(jù)副本之間的讀寫一致性問題的通用理論對待，那么就可以得出結論：CAP既適用于NoSQL數(shù)據(jù)庫，也適用于關系型數(shù)據(jù)庫。它是NoSQL數(shù)據(jù)庫、關系型數(shù)據(jù)庫，乃至一切分布式系統(tǒng)在設計數(shù)據(jù)多個副本之間讀寫一致性問題時需要遵循的共同原則。

更深入的探究：兩種重要的分布式場景

在本文中我們要說的重點與核心是：關于對CAP理論中一致性C的理解，除了上述數(shù)據(jù)副本之間的讀寫一致性以外，分布式環(huán)境中還有兩種非常重要的場景，如果不對它們進行認識與討論，就永遠無法全面地理解CAP，當然也就無法根據(jù)CAP做出正確的解釋。但可惜的是，目前為止卻很少有人提及這兩種場景：那就是事務與關聯(lián)。

先來看看分布式環(huán)境中的事務場景。我們知道，在關系型數(shù)據(jù)庫的事務操作遵循ACID原則，其中的一致性C，主要是指一個事務中相關聯(lián)的數(shù)據(jù)在事務操作結束后是一致的。所謂ACID原則，是指在寫入/異動資料的過程中，為保證交易正確可靠所必須具備的四個特性：即原子性（Atomicity，或稱不可分割性）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation，又稱獨立性）和持久性（Durability）。

例如銀行的一個存款交易事務，將導致交易流水表增加一條記錄。同時，必須導致賬戶表余額發(fā)生變化，這兩個操作必須是一個事務中全部完成，保證相關數(shù)據(jù)的一致性。而前文解釋的CAP理論中的C是指對一個數(shù)據(jù)多個備份的讀寫一致性。表面上看，這兩者不是一回事，但實際上，卻是本質基本相同的事物：數(shù)據(jù)請求會等待多個相關數(shù)據(jù)操作全部完成才返回。對分布式系統(tǒng)來講，這就是我們通常所說的分布式事務問題。

眾所周知，分布式事務一般采用兩階段提交策略來實現(xiàn)，這是一個非常耗時的復雜過程，會嚴重影響系統(tǒng)效率，在實踐中我們盡量避免使用它。在實踐過程中，如果我們?yōu)榱藬U展數(shù)據(jù)容量將數(shù)據(jù)分布式存儲，而事務的要求又完全不能降低。那么，系統(tǒng)的可用性一定會大大降低，在現(xiàn)實中我們一般都采用對這些數(shù)據(jù)不分散存儲的策略。

當然，我們也可以說，最常使用的關系型數(shù)據(jù)庫，因為這個原因，擴展性（分區(qū)可容忍性P）受到了限制，這是完全符合CAP理論的。但同時我們應該意識到，這對NoSQL數(shù)據(jù)庫也是一樣的。如果NoSQL數(shù)據(jù)庫也要求嚴格的分布式事務功能，情況并不會比關系型數(shù)據(jù)庫好多少。只是在NoSQL的設計中，我們往往會弱化甚至去除事務的功能，該問題才表現(xiàn)得不那么明顯而已。

因此，在擴展性問題上，如果要說關系型數(shù)據(jù)庫是為了保證C、A而犧牲P，在盡量避免分布式事務這一點上來看，應該是正確的。也就是說：關系型數(shù)據(jù)庫應該具有強大的事務功能，如果分區(qū)擴展，可用性就會降低；而NoSQL數(shù)據(jù)庫干脆弱化甚至去除了事務功能，因此，分區(qū)的可擴展性就大大增加了。

再來看看分布式環(huán)境中的關聯(lián)場景。初看起來，關系型數(shù)據(jù)庫中常用的多表關聯(lián)操作與CAP理論就更加不沾邊了。但仔細考慮，也可以用它來解釋數(shù)據(jù)庫分區(qū)擴展對關聯(lián)所帶來的影響。對一個數(shù)據(jù)庫來講，采用了分區(qū)擴展策略來擴充容量，數(shù)據(jù)分散存儲了，很顯然多表關聯(lián)的性能就會下降，因為我們必須在網(wǎng)絡上進行大量的數(shù)據(jù)遷移操作，這與CAP理論中數(shù)據(jù)副本之間的同步操作本質上也是相同的。

因此，如果要保證系統(tǒng)的高可用性，需要同時實現(xiàn)強大的多表關系操作的關系型數(shù)據(jù)庫在分區(qū)可擴展性上就遇到了極大的限制（即使是那些采用了各種優(yōu)秀解決方案的MPP架構的關系型數(shù)據(jù)庫，如TeraData，Netezza等，其水平可擴展性也是遠遠不如NoSQL數(shù)據(jù)庫的），而NoSQL數(shù)據(jù)庫則干脆在設計上弱化甚至去除了多表關聯(lián)操作。那么，從這一點上來理解“NoSQL數(shù)據(jù)庫是為了保證A與P，而犧牲C”的說法，也是可以講得通的。當然，我們應該理解，關聯(lián)問題在很多情況下不是并行處理的優(yōu)點所在，這在很大程度上與Amdahl定律相符合。

所以，從事務與關聯(lián)的角度來關系型數(shù)據(jù)庫的分區(qū)可擴展性為什么受限的原因是最為清楚的。而NoSQL數(shù)據(jù)庫也正是因為弱化，甚至去除了像事務與關聯(lián)（全面地講，其實還有索引等特性）等在分布式環(huán)境中會嚴重影響系統(tǒng)可用性的功能，才獲得了更好的水平可擴展性。

那么，如果將事務與關聯(lián)也納入CAP理論中一致性C的范疇的話，問題就很清楚了：關于“關系型數(shù)據(jù)庫為了保證一致性C與可用性A，而不得不犧牲分區(qū)可容忍性P”的說法便是正確的了。但關于“NoSQL選擇了C與P，或者A與P”的說法則是錯誤的，所有的NoSQL數(shù)據(jù)庫在設計策略的大方向上都是選擇了A與P（雖然對同一數(shù)據(jù)多個副本的讀寫一致性問題的設計各有不同），從來沒有完全選擇C與P的情況存在。

結論

現(xiàn)在看來，如果理解CAP理論只是指多個數(shù)據(jù)副本之間讀寫一致性的問題，那么它對關系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL數(shù)據(jù)庫來講是完全一樣的，它只是運行在分布式環(huán)境中的數(shù)據(jù)管理設施在設計讀寫一致性問題時需要遵循的一個原則而已，卻并不是NoSQL數(shù)據(jù)庫具有優(yōu)秀的水平可擴展性的真正原因。而如果將CAP理論中的一致性C理解為讀寫一致性、事務與關聯(lián)操作的綜合，則可以認為關系型數(shù)據(jù)庫選擇了C與A，而NoSQL數(shù)據(jù)庫則全都是選擇了A與P，但并沒有選擇C與P的情況存在。這才是用CAP理論來支持NoSQL數(shù)據(jù)庫設計正確認識。

其實，這種認識正好與被廣泛認同的NoSQL的另一個理論基礎相吻合，即與ACID對著干的BASE（基本可用性、軟狀態(tài)與最終一致性）。因為BASE的含義正好是指“NoSQL數(shù)據(jù)庫設計可以通過犧牲一定的數(shù)據(jù)一致性和容錯性來換取高性能的保持甚至提高”，即NoSQL數(shù)據(jù)庫都應該是犧牲C來換取P，而不是犧牲A。可用性A正好是所有NoSQL數(shù)據(jù)庫都普遍追求的特性。

創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫的五個屬性

創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫的五個屬性：比如學生表存學號，姓名、年齡、性別、班級等。

選擇開始菜單中→程序→【Management SQL Server 2008】→【SQL Server Management Studio】命令，打開【SQL Server Management Studio】窗口，并使用Windows或 SQL Server身份驗證建立連接。

在【對象資源管理器】窗口中展開服務器，然后選擇【數(shù)據(jù)庫】節(jié)點，右鍵單擊【數(shù)據(jù)庫】節(jié)點，從彈出來的快捷菜單中選擇【新建數(shù)據(jù)庫】命令。

非關系型數(shù)據(jù)庫：

隨著近些年技術方向的不斷拓展，大量的NoSql數(shù)據(jù)庫如MongoDB、Redis、Memcache出于簡化數(shù)據(jù)庫結構、避免冗余、影響性能的表連接、摒棄復雜分布式的目的被設計。

指的是分布式的、非關系型的、不保證遵循ACID原則的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)。NoSQL數(shù)據(jù)庫技術與CAP理論、一致性哈希算法有密切關系。所謂CAP理論，簡單來說就是一個分布式系統(tǒng)不可能滿足可用性、一致性與分區(qū)容錯性這三個要求。

以上內容參考：百度百科-數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)庫主要分為哪兩種類型？

數(shù)據(jù)庫主要分為關系數(shù)據(jù)庫和非關系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）。

1、關系數(shù)據(jù)庫

關系型數(shù)據(jù)庫，存儲的格式可以直觀地反映實體間的關系。關系型數(shù)據(jù)庫和常見的表格比較相似，關系型數(shù)據(jù)庫中表與表之間是有很多復雜的關聯(lián)關系的。

常見的關系型數(shù)據(jù)庫有Mysql，SqlServer等。在輕量或者小型的應用中，使用不同的關系型數(shù)據(jù)庫對系統(tǒng)的性能影響不大，但是在構建大型應用時，則需要根據(jù)應用的業(yè)務需求和性能需求，選擇合適的關系型數(shù)據(jù)庫。

2、非關系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）

指分布式的、非關系型的、不保證遵循ACID原則的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)。NoSQL數(shù)據(jù)庫技術與CAP理論、一致性哈希算法有密切關系。NoSQL數(shù)據(jù)庫適合追求速度和可擴展性、業(yè)務多變的應用場景。

擴展資料

關系數(shù)據(jù)庫分為兩類：一類是桌面數(shù)據(jù)庫，例如Access、FoxPro和dBase等；另一類是客戶/服務器數(shù)據(jù)庫，例如SQL Server、Oracle和Sybase等。桌面數(shù)據(jù)庫用于小型的、單機的應用程序，它不需要網(wǎng)絡和服務器，實現(xiàn)起來比較方便，但它只提供數(shù)據(jù)的存取功能。

客戶/服務器數(shù)據(jù)庫主要適用于大型的、多用戶的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，應用程序包括兩部分：一部分駐留在客戶機上，用于向用戶顯示信息及實現(xiàn)與用戶的交互；另一部分駐留在服務器中，主要用來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫的操作和對數(shù)據(jù)的計算處理。

參考資料來源：百度百科-關系數(shù)據(jù)庫

參考資料來源：百度百科-數(shù)據(jù)庫

關于NewSQL數(shù)據(jù)庫對于CAP的再解釋

作者 石默研

關于CAP的討論已經(jīng)很多，包括作者的另一篇文章“對CAP的初步解釋”，基本已經(jīng)即定思維的理解就是：分布式系統(tǒng)必須遵循CAP，一個分布式系統(tǒng)的設計只能同時滿足其中兩個，不可能同時滿足；傳統(tǒng)關系數(shù)據(jù)庫選擇A與C，代表了互聯(lián)網(wǎng)新興技術的NoSQL數(shù)據(jù)庫則選擇A與P（或者C與P，雖然這種情況其實需要詳細討論）。

但是，近年來，新興的NewSQL數(shù)據(jù)庫（TiDB或者OceanBase），則是一種在分布式環(huán)境下，保證的ACID強事務特征的強一致性數(shù)據(jù)庫，并且很顯然，它同時也滿足了高可用性與優(yōu)秀的分區(qū)可容忍性（很好的可擴展特性便是其一個層面的證明），似乎看起來，C、A、P都同時保證了，這不是違反了已經(jīng)經(jīng)過嚴格證明的CAP理論嗎？

這個問題初看起來，似乎是比較神奇，但仔細分析，其實答案是很明顯的。

首先，需要讀者區(qū)分“分布式”與CAP中所提到的分區(qū)可容忍性Paritition Tolerance并不是一回事。分區(qū)可容忍性P是指以下兩種分布式的情況：

. 同一份數(shù)據(jù)的多個副本的可分布性

. 有相互關聯(lián)的數(shù)據(jù)的可分布性（操作中表現(xiàn)為保證ACID的強分布式事務）

即使是分庫分表，如果不存在以上兩種情況，只是獨立數(shù)據(jù)在同一個節(jié)點上的情況，雖然也是分布式，但跟CAP中的P沒有半毛錢關系。

那么，還是回到上面的問題，NewSQL數(shù)據(jù)庫，確實也是在保證了同一份數(shù)據(jù)多副本的強讀寫一致性、以及強分布式事務特性這樣的C的情況下，同時保證了A與P呀！事實確實如此，但這還是要仔細分析：

無論是TiDB，還是OceanBase，其在保證數(shù)據(jù)多副本的強一致性時，都采用了Paxos協(xié)議或者Raft，它們簡單來講就是多數(shù)選舉的原則，即寫不需要全部副本都完成，就能保證讀的強一致性，反過來也是一樣。因此，其在分布式情況下，保證數(shù)據(jù)讀寫強一致性的效率還是很高的，就是說，在同一個數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡環(huán)境下，雖然這種分布可容忍性的滿足理論上講也會比單節(jié)點多一點點效率損失，但實際上是可以忽略不計的。但需要指出的是，在跨數(shù)據(jù)中心、跨城市的分布式情況下，如果要保證數(shù)據(jù)多副本的強一致性，即保證分區(qū)可容忍性，對效率（實際上是可用性A）的影響那還是不可忽略的。因此，在這種情況下，CAP理論依然成立。

再來看相互關聯(lián)數(shù)據(jù)的可分布性，這就涉及到了分布式事務。現(xiàn)有的NewSQL數(shù)據(jù)庫，即使在同一數(shù)據(jù)中心，為了保證強的分布式事務，對效率的折衷都是不可忽略的，所謂的樂觀事務，只是因為客觀問題本身沖突就少，并不改變沖突很多時效率明顯受影響的現(xiàn)實。因此，NewSQL數(shù)據(jù)庫雖然提供強分布式事務的能力，但在現(xiàn)實應用中，都是提倡盡量避免大量的分布式事務出現(xiàn)。如果你所遇到的應用場景是確實需要大量的分布式事務執(zhí)行，又不做應用優(yōu)化全交給數(shù)據(jù)庫執(zhí)行，那么，現(xiàn)有的NewSQL分布式數(shù)據(jù)庫，依然會遇到明顯的性能問題，其實就是可用性A降低了。同學仔細去研究應用中的實際情況就會發(fā)現(xiàn)，很多互聯(lián)網(wǎng)應用，當其所需要的QPS很高很高，而對讀寫一致性與強分布式事務的要求又不那很高時候，其實，NewSQL數(shù)據(jù)庫還是不能滿足他們的需求的，他們仍然需要根據(jù)自己的情況改造或者選用NoSQL數(shù)據(jù)庫，這也是CAP理論并沒有被NewSQL打破的現(xiàn)實證明。

因此，總結來講，NewSQL數(shù)據(jù)庫，也是遵循CAP理論的，只不過，在同中心數(shù)據(jù)多副本情況下，保證P的同時對A的影響微乎其微；而在分布式事務的情況下，又采用了與應用特性相關的策略（其實樂觀、悲觀事務本質上就有根本應用特性區(qū)分的意思）來保證性能而已。當然，隨著網(wǎng)絡與計算機性能的提高，CAP三個特征中，保證其中兩個，折衷另外一個，所帶來的影響也會逐漸變小，但其理論依然是正確的。

CAP原則的與NoSQL的關系

傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫在功能支持上通常很寬泛，從簡單的鍵值查詢，到復雜的多表聯(lián)合查詢再到事務機制的支持。而與之不同的是，NoSQL系統(tǒng)通常注重性能和擴展性，而非事務機制（事務就是強一致性的體現(xiàn)） 。傳統(tǒng)的SQL數(shù)據(jù)庫的事務通常都是支持ACID的強事務機制。A代表原子性，即在事務中執(zhí)行多個操作是原子性的，要么事務中的操作全部執(zhí)行，要么一個都不執(zhí)行;C代表一致性，即保證進行事務的過程中整個數(shù)據(jù)加的狀態(tài)是一致的，不會出現(xiàn)數(shù)據(jù)花掉的情況;I代表隔離性，即兩個事務不會相互影響，覆蓋彼此數(shù)據(jù)等;D表示持久化，即事務一量完成，那么數(shù)據(jù)應該是被寫到安全的，持久化存儲的設備上（比如磁盤）。NoSQL系統(tǒng)僅提供對行級別的原子性保證，也就是說同時對同一個Key下的數(shù)據(jù)進行的兩個操作，在實際執(zhí)行的時候是會串行的執(zhí)行，保證了每一個Key-Value對不會被破壞。

分享標題：nosql與cap的關系,簡述nosql中cap的含義
URL標題：http://www.chinadenli.net/article2/dscoiic.html

成都網(wǎng)站建設公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供App開發(fā)、網(wǎng)站設計、網(wǎng)站排名、全網(wǎng)營銷推廣、品牌網(wǎng)站制作、建站公司

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內容未經(jīng)允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)