2022
Mar
05
CAP 定理是指一個分散式系統 storage ，三個功能 Consistency / Availability / Partition Tolerance 只能滿足其中的兩項，不可能同時滿足全部。
這個定理只存在分散式系統，也就是你的機器數必須大於 1 ，且組成一個機器群，這一群機器之間會互相通訊，並同步資料。
- 第二個人也成功購買，但因為網路問題 Node B 的庫存量還是 5， 5 - 1 剩餘 4
- 第三個人也成功購買，Node A 的庫存量 4 - 1 剩餘 3
這個情況下 Node A 庫存量是 3 ， Node B 庫存量是 4 ，數據是不一致, 而且總共賣出了 3 件(超賣一件)，為了避免發生超賣的問題，購物系統 Storage 最好要選擇 CP 。
- CP: Redis / MongoDB
- AP: Dynamodb / Cassandra / Vespa-engine
- MySQL: master CA , slave AP
這個定理只存在分散式系統，也就是你的機器數必須大於 1 ，且組成一個機器群，這一群機器之間會互相通訊，並同步資料。
下面文章將使用 Node 代稱機器。
C: Consistency ， 所有的 Nodes 資料必須一致
A: Availability ，Always Success 所有的 Request 都能得到成功且正確的 Response ，不能 Timeout 或是 Error
P: Partition Tolerance，容錯，當 Nodes 之間的網路發生問題，所有 Nodes 仍然可以運作。
這個定理告訴我們只能滿足 CP or AP or CA 三取二，無法同時滿足網路有問題的情況下保證資料一致且得到成功的 Response， 而 CA 沒有 P 代表非分散式系統，不是 CAP 討論的範圍， CA 只有一個 Node ，討論 CA 也沒什麼意義。
滿足 CP 的情況
CP 是指網路有問題的情況下，維持資料一致性，但不保證成功得到 Response ，也就是 User 可能會拿到一個 Error，從圖中可以看出來 Node A 的資料已從 10 更新為 20 ，但因為網路斷掉無法將這個 update 傳送給 Node B，Node B 在不知道資料已更新的情況下，這時可以回傳 10 或 Error，如果回傳 10 就代表資料不一致，不滿足 Consistency 這個條件，最終 Node B 只能回傳 Error。
滿足 AP 的情況
AP 是指網路有問題的情況下，可以成功得到 Response ，但不保證資料是最新的，也就是 User 可能會拿到一個過期的資料，從圖中可以看出來 Node A 的資料已從 10 更新為 20 ，但因為網路斷掉無法將這個 update 傳送給 Node B，Node B 在不知道資料已更新的情況下，還是回傳舊的數值 10。
什麼時候要選用 CP 呢
如果你要開發一個購物系統，有商品資料庫及它的庫存量，若是庫存量的 Storage 選用 AP 會發生什麼事呢? 假設我的商品庫存量是 5 ，有 3 個人同時購買了這個商品，又剛好購買的當下 Node 間的網路出現狀況。
- 第一個人成功購買，Node A 庫存量 5 - 1 剩餘 4- 第二個人也成功購買，但因為網路問題 Node B 的庫存量還是 5， 5 - 1 剩餘 4
- 第三個人也成功購買，Node A 的庫存量 4 - 1 剩餘 3
這個情況下 Node A 庫存量是 3 ， Node B 庫存量是 4 ，數據是不一致, 而且總共賣出了 3 件(超賣一件)，為了避免發生超賣的問題，購物系統 Storage 最好要選擇 CP 。
各種 Storage CAP
- CA: Memcached- CP: Redis / MongoDB
- AP: Dynamodb / Cassandra / Vespa-engine
- MySQL: master CA , slave AP