CAP理论以及kafka当中的CAP机制

2259-马同学

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1.1、分布式系统当中的CAP理论

分布式系统(distributed system)正变得越来越重要,大型网站几乎都是分布式的。
分布式系统的最大难点,就是各个节点的状态如何同步。
为了解决各个节点之间的状态同步问题,在1998年,由加州大学的计算机科学家 Eric Brewer 提出分布式系统的三个指标,分别是
Consistency:一致性
Availability:可用性
Partition tolerance:分区容错性
CAP理论以及kafka当中的CAP机制
这三个指标不可能同时做到。这个结论就叫做 CAP 定理.

1.2、Partition tolerance

先看 Partition tolerance,中文叫做"分区容错"。
大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区(partition)。分区容错的意思是,区间通信可能失败。比如,一台服务器放在中国,另一台服务器放在美国,这就是两个区,它们之间可能无法通信。
一般来说,分区容错无法避免,因此可以认为 CAP 的 P 总是存在的。即永远可能存在分区容错这个问题。

1.3、Consistency

Consistency 中文叫做"一致性"。意思是,写操作之后的读操作,必须返回该值。举例来说,某条记录是 v0,用户向 G1 发起一个写操作,将其改为 v1。
接下来,用户的读操作就会得到 v1。这就叫一致性。
问题是,用户有可能向 G2 发起读操作,由于 G2 的值没有发生变化,因此返回的是 v0。
CAP理论以及kafka当中的CAP机制
G1 和 G2 读操作的结果不一致,这就不满足一致性了。
为了让 G2 也能变为 v1,就要在 G1 写操作的时候,让 G1 向 G2 发送一条消息,要求 G2 也改成 v1。
这样的话,用户向 G2 发起读操作,也能得到 v1。

1.4、Availability

Availability 中文叫做"可用性",意思是只要收到用户的请求,服务器就必须给出回应。
用户可以选择向 G1 或 G2 发起读操作。不管是哪台服务器,只要收到请求,就必须告诉用户,到底是 v0 还是 v1,否则就不满足可用性。

1.5、kafka当中的CAP应用

kafka是一个分布式的消息队列系统,既然是一个分布式的系统,那么就一定满足CAP定律,那么在kafka当中是如何遵循CAP定律的呢?kafka满足CAP定律当中的哪两个呢?
kafka满足的是CAP定律当中的CA,其中Partition tolerance通过的是一定的机制尽量的保证分区容错性。
其中C表示的是数据一致性。A表示数据可用性。

kafka首先将数据写入到不同的分区里面去,每个分区又可能有好多个副本,数据首先写入到leader分区里面去,读写的操作都是与leader分区进行通信,保证了数据的一致性原则,也就是满足了Consistency原则。然后kafka通过分区副本机制,来保证了kafka当中数据的可用性。但是也存在另外一个问题,就是副本分区当中的数据与leader当中的数据存在差别的问题如何解决,这个就是Partition tolerance的问题。

kafka为了解决Partition tolerance的问题,使用了ISR的同步策略,来尽最大可能减少
Partition tolerance的问题
每个leader会维护一个ISR(a set of in-sync replicas,基本同步)列表
ISR列表主要的作用就是决定哪些副本分区是可用的,也就是说可以将leader分区里面的数据同步到副本分区里面去,决定一个副本分区是否可用的条件有两个
replica.lag.time.max.ms=10000 副本分区与主分区心跳时间延迟
replica.lag.max.messages=4000 副本分区与主分区消息同步最大差

CAP理论以及kafka当中的CAP机制
CAP理论以及kafka当中的CAP机制

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原文地址:《CAP理论以及kafka当中的CAP机制》 发布于2022-01-25

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