标签：CAP理论解析：如何在大数据库中实现一致性、可用性和分区容错性？ (cap 大数据库)

在大型分布式系统中，容错性、可用性和一致性是极其重要的因素。这三个因素分别代表了系统的可靠性、响应能力以及数据的准确性。因此，工业界与学术界对这三者的研究和实践非常广泛。CAP理论便是这方面的重要成果之一。 一、CAP理论概述 CAP理论由Eric Brewer于2023年提出，CAP三个字母分别代表了一致性(Consistency)、可用性(Avlability)和分区容错性(Partition tolerance)。这三者在分布式系统中都是非常关键的因素，但无法同时全部实现，只能选择两个。 具体来说，如下图所示：  当分布式系统遇到网络分区（一部分节点失去与另一部分节点的联系）时，只能选择一致性和可用性之一。在分区情况下，有两个分区之间无法通信，因此存储在不同分区中的数据无法保证一致性，我们只能保证可用性或分区容错性。由于可用性是为了避免单点故障而提出的，那么希望分布式系统在网络分区后仍然能够对外提供服务，那么选择保证可用性和分区容错性。 二、CAP理论的证明 CAP理论的证明，可以根据PACELC定理进行理解。所谓PACELC定理，即：“在分布式计算机系统中，当一个分布式系统在遇到网络分区的时候，它只能同时满足以下三种需求中的两种：性能（P），数据的可用性（A）和一致性（C）。” 在这里增加了两项约束：“可靠性（E）”和“时限（L）”。“Consistency”被定义为所有读取操作都可以获取最新写入的值，而“Avlability”被定义为每个请求都会收到响应，没有出现错误的响应。而“Partition tolerance”则是指分批也能够保证数据一致性和可用性。 （1）正确性 正确性是指系统运行的结果是正确的，是满足业务需求、规则和约束的。在分布式系统中，分区容错性是至关重要的。分布式系统中的节点数量较多，分区是一种不可避免的情况。如果不能支持分区，那么系统可能会变得非常脆弱，无论网络故障的大小，都会瘫痪整个系统。 （2）可用性 在系统中，可用性表示可以在正常情况下保持对外服务能力的时间比例。我们期望一个系统24小时无休地提供服务，而且能够在很短的时间内响应请求。因此，可用性也是分布式系统极为重要的一个指标。 （3）一致性 在分布式计算中，一致性通常是指将多个相关变量的值维持在一致的状态，以保证系统的正确性。分布式中的一致性是指多个副本的数据应该在一个时间点上有一致性。如果分布式系统中的不同副本之间不能保证数据同步，可能会引起数据小格，破坏系统的正确性。 三、实现方案 CAP理论提供了理论支持，但如何在实际应用中应对这种不确定性是极其困难的。下面我们介绍两种常见的实现方案。 （1）基于时间戳的方案 分布式系统中的一种常见机制是使用时间戳来维护数据的一致性。在分布式系统中，不同的计算机节点可能不会完全同步，因此，我们需要一个机制来确保数据的一致性。时间戳是这种机制的一种。根据时间戳的值，可以轻松地找到最新的版本并确保一致性。 （2）基于副本的方案 另一种常用的实现方法是基于副本的方案。在这种方案中，系统中的数据拥有多个复制，每个节点都包含同样的数据。当某一个节点发生故障时，其他节点可以接管它的任务并保持系统可用性。通过这种方式，可以保证数据的一致性，同时也可以保证系统的可用性。 四、 CAP理论是分布式系统中重要的一种理论框架，它对于分布式系统的可靠性进行了量化和分析。通过选择其中任意两个，可以在实际应用中处理分布式系统的问题。在实际应用中，系统设计者需要根据不同的场景选择相应的方案。通过合理的架构设计和选择优化算法，可以有效地解决分布式系统中的一致性、可用性和分区容错性问题。以上介绍的是CAP理论及其实现方案，希望能帮助读者更好地理解和应用CAP理论。 相关问题拓展阅读： 如何正确理解CAP理论 大数据需要考什么证 如何正确理解CAP理论 这篇CAP的拦指兄博客写的不错，推荐逗凯一下 CAP定理简袭 常见的理解及分析 　　目前流行的、对CAP理论解释的情形是从同一数据在网络环境中的多个副本出发的。为了保证数据不会丢失，在企业级的汪尘数据管理方案中，一般必须考虑数据的冗余存储问题，而这应该是通过在网络上的其他独立物理存储节点上保留另一份、或多份数据副本来实现的（如附图所示）。因为在同一个存储节点上的数据冗余明显不能解决单点故障问题，这与通过多节点集群来提供更好的计算可用性的道理是相同的。 附图 CAP理论示意图 　　其实，不用做严格的证明也可以想见，如附图的情况，数据在节点A、B、C上保留了三份，如果对节点A上的数据进行了修改，然后再让客户端通过网络对该数据进行读取。那么，客户端的读取操作什么时候返回呢？ 　　有这样两种情况：一种情况是要求节点A、B、C的三份数据完全一致后返回。也就是说，这时从任何一个网络节点读取的数据都是一样的，这就是所谓的强一致性读。很明显，这时数据读取的Latency要高一些（因为要等数据在网络中的复制），同时A、B、C三个节点中任何一个宕机，都会导致数据不可用。也就是说，要保证强一致性，网络中的副本越多，数据的可用性就越差； 　　另一种情况是，允许读操作立即返回，容忍B节点的读取与A节点的读取不一致的情况发生。这样一来，可用性显然得到了提高，网络中的副本也可以多一些，唯一得不到保证的是数据一致性。当然，对写操作同样也有多个节点一致性的情况，在此不再赘述。 　　可以看出，上述对CAP理论的解释主要是从网络上多个节点之间的读写一致性出发考虑问题的。而这一点，对于关系型数据库意味着什么呢？当然主要是指通常所说的Standby（关于分布式事务，涉及到更多考虑，随后讨论）情况。对此拆码，在实践中我们大多已经采取了弱一致性的异步延时同步方案，以提高可用性。这种情况并不存在关系型数据库为保证C、A而放弃P的情况；而对海量数据管理的需求，关系型数据库扩展过程中所遇到的性能瓶颈，似乎也并不是CAP理论中所描述的那种原因造成的。那么，上述流行的说法中所描述的关系型数据库为保证C、A而牺牲P到底是在指什么呢？ 　　因此，如果根据现有的大多数资料对CAP理论的如上解释，即只将其当作分布式系统中多个数据副本之间的读写一致性问题的通用理论对待，那么就可以得出结论：CAP既适用于NoSQL数据库，也适用于关系型数据库。它是NoSQL数据库、关系型数据库，乃至一切分布式系统在设计数据多个副本之间读写一致性问题时需要遵循的共同原则。 更深入的探究：两种重要的分布式场景 　　在本文中我们要说的重点与核心是：关于对CAP理论中一致性C的理解，除了上述数据副本之间的读写一致性以外，分布式环境中还有两种非常重要的场景，如果不对它们进行认识与讨论，就永远无法全面地理解CAP，当然也就无法根据CAP做出正确的解释。但可惜的是，目前为止却很少有人提及这两种场景：那就是事务与关联。 　　先来看看分布式环境中的事务场景。我们知道，在关系型数据库的事务操作遵循ACID原则，其中的一致性C，主要是指一个事务中相关联的数据在事务操作结束后是一致的。所谓ACID原则，是指在写入/异动资料的过程中，为保证交易正确可靠所必须具备的四个特性：即原子性（Atomicity，或称不可分割性）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation，又称独立性）和持久性（困御禅Durability）。 　　例如银行的一个存款交易事务，将导致交易流水表增加一条记录。同时，必须导致账户表余额发生变化，这两个操作必须是一个事务中全部完成，保证相关数据的一致性。而前文解释的CAP理论中的C是指对一个数据多个备份的读写一致性。表面上看，这两者不是一回事，但实际上，却是本质基本相同的事物：数据请求会等待多个相关数据操作全部完成才返回。对分布式系统来讲，这就是我们通常所说的分布式事务问题。 　　众所周知，分布式事务一般采用两阶段提交策略来实现，这是一个非常耗时的复杂过程，会严重影响系统效率，在实践中我们尽量避免使用它。在实践过程中，如果我们为了扩展数据容量将数据分布式存储，而事务的要求又完全不能降低。那么，系统的可用性一定会大大降低，在现实中我们一般都采用对这些数据不分散存储的策略。 　　当然，我们也可以说，最常使用的关系型数据库，因为这个原因，扩展性（分区可容忍性P）受到了限制，这是完全符合CAP理论的。但同时我们应该意识到，这对NoSQL数据库也是一样的。如果NoSQL数据库也要求严格的分布式事务功能，情况并不会比关系型数据库好多少。只是在NoSQL的设计中，我们往往会弱化甚至去除事务的功能，该问题才表现得不那么明显而已。 　　因此，在扩展性问题上，如果要说关系型数据库是为了保证C、A而牺牲P，在尽量避免分布式事务这一点上来看，应该是正确的。也就是说：关系型数据库应该具有强大的事务功能，如果分区扩展，可用性就会降低；而NoSQL数据库干脆弱化甚至去除了事务功能，因此，分区的可扩展性就大大增加了。 　　再来看看分布式环境中的关联场景。初看起来，关系型数据库中常用的多表关联操作与CAP理论就更加不沾边了。但仔细考虑，也可以用它来解释数据库分区扩展对关联所带来的影响。对一个数据库来讲，采用了分区扩展策略来扩充容量，数据分散存储了，很显然多表关联的性能就会下降，因为我们必须在网络上进行大量的数据迁移操作，这与CAP理论中数据副本之间的同步操作本质上也是相同的。 　　因此，如果要保证系统的高可用性，需要同时实现强大的多表关系操作的关系型数据库在分区可扩展性上就遇到了极大的限制（即使是那些采用了各种优秀解决方案的MPP架构的关系型数据库，如TeraData，Netezza等，其水平可扩展性也是远远不如NoSQL数据库的），而NoSQL数据库则干脆在设计上弱化甚至去除了多表关联操作。那么，从这一点上来理解“NoSQL数据库是为了保证A与P，而牺牲C”的说法，也是可以讲得通的。当然，我们应该理解，关联问题在很多情况下不是并行处理的优点所在，这在很大程度上与Amdahl定律相符合。 　　所以，从事务与关联的角度来关系型数据库的分区可扩展性为什么受限的原因是最为清楚的。而NoSQL数据库也正是因为弱化，甚至去除了像事务与关联（全面地讲，其实还有索引等特性）等在分布式环境中会严重影响系统可用性的功能，才获得了更好的水平可扩展性。 　　那么，如果将事务与关联也纳入CAP理论中一致性C的范畴的话，问题就很清楚了：关于“关系型数据库为了保证一致性C与可用性A，而不得不牺牲分区可容忍性P”的说法便是正确的了。但关于“NoSQL选择了C与P，或者A与P”的说法则是错误的，所有的NoSQL数据库在设计策略的大方向上都是选择了A与P（虽然对同一数据多个副本的读写一致性问题的设计各有不同），从来没有完全选择C与P的情况存在。 结论 　　现在看来，如果理解CAP理论只是指多个数据副本之间读写一致性的问题，那么它对关系型数据库与NoSQL数据库来讲是完全一样的，它只是运行在分布式环境中的数据管理设施在设计读写一致性问题时需要遵循的一个原则而已，却并不是NoSQL数据库具有优秀的水平可扩展性的真正原因。而如果将CAP理论中的一致性C理解为读写一致性、事务与关联操作的综合，则可以认为关系型数据库选择了C与A，而NoSQL数据库则全都是选择了A与P，但并没有选择C与P的情况存在。这才是用CAP理论来支持NoSQL数据库设计正确认识。 　　其实，这种认识正好与被广泛认同的NoSQL的另一个理论基础相吻合，即与ACID对着干的BASE（基本可用性、软状态与最终一致性）。因为BASE的含义正好是指“NoSQL数据库设计可以通过牺牲一定的数据一致性和容错性来换取高性能的保持甚至提高”，即NoSQL数据库都应该是牺牲C来换取P，而不是牺牲A。可用性A正好是所有NoSQL数据库都普遍追求的特性。 大数据需要考什么证 大数据需要考专业人员分析认证；数据科学专业成就认证；工程方面分析和优化（CPEE）证书；挖掘大规模数据集研究生证书；优化大数据分析证书；EMC数据科学家助理（EMCDSA）；Cloudera认证专家。 大数据需要学习的证书： 1、专业人员分析认证-INFORMS CAP认证是一个严格的通用分析认证。它证明了对分析过程的端到端理解，从构建业务和分析问题到获取数据，方法，模型构建，部署和模型生命周期管理。它需要完成CAP考试（这个考试可以在100多个国家的700多个计算机的测试中心进行）和遵守CAP的道德规范。 2、数据科学专业成就认证-Columbia University 这个数据科学认证是由TheFU基金会工程与应用科学学院和哥伦比亚大学艺术与科学研究生院联合提供的。该计划包括四个课程：数据科学算法（CS/IEOR），概率与统计（STATS），机器学习数据科学（CS）和探索性丛蠢数据分析和可视化（STATS）。 3、工程方面分析和优化（CPEE）证书–INSOFE 这个密集的18周课程，其中包括10个课程（讲座和实验室）为学习者分析的各个方面，包括使用大数据使用Hadoop。它专注于R和Hadoop技能，以及统计建模，数据分析，机器学习，文本挖掘和优化技能。学习者将在一个真实世界的顶点项目中实施一系列的测试评估。 4、挖掘大规模数据集研究生证书-Stanford University 为软件工首核程师，统计学家，预测建模师，市场研究人员，分析专业人员，以及数据挖掘者设计，此认证需要四个课程，并演示掌握高效和强大的技术和算法，从大型数据集，如Web，社交，网络图和大型文档存储库等。这个证书通常需要一到两年的时间才能获得。 5、分析证书：优化大数据-University of Delaware 主要面向商业，营销和运营经理，数据分析师和专业人士，金融业专业人士和小企业主本科课程。该计划汇集了统计，分析，书面和口头沟通技巧。它向学习者介绍了分析大数据集所需的工具，涵盖了将数据导入分析软件包，探索性图形和数据分析，构建分析模型，找到更佳模型以解释变量之间的相关性等主题。 6、EMC数据科学家助理（EMCDSA）)-EMC EMCDSA认证表明个人作为数据科学团队成员参与和贡献大数据项目的能力。它的内容：部署数据分析生命周期，将业务挑战重构为分析挑战，应用分析技术和工具来者郑掘分析大数据并创建统计模型，选择适当的数据可视化等。 7、Cloudera认证专家：数据科学家（CCP：DS）-Cloudera CCP：DS证书展示了精英层面使用大数据的技能。它需要通过一个评估基础数据科学主题知识的书面考试。他们还必须在数据科学挑战中，通过设计和开发同行评估的生产就绪的数据科学解决方案，并在真实条件下证明他们的能力。这个挑战必须在完成笔试后24个月内通过，并且每年中的每隔一个季度提供两次机会。 8、Cloudera Apache Hadoop认证开发人员（CCDH）-Cloudera CCDH认证演示了开发人员写入，维护和优化Apache Hadoop开发项目的技术知识，技能和能力。获得这个认证需要通过90分钟时限的50到55个活动问题的笔试。每个测试包括至少五个未评分的实验问题。 9、Cloudera Apache Hadoop认证管理员（CCAH）-Cloudera CCAH认证演示管理员的技术知识，技能和能力配置，部署，维护和保护Apache Hadoop集群和构成Cloudera企业数据中心的生态系统项目。获得认证需要通过90分钟时限的60个问题的书面考试。 10、Cloudera Apache HBase（CCSHB）认证专家-Cloudera CCSHB认证演示了使用Apache HBase的技术知识，技能和能力，包括核心HBase概念，数据模型，架构，模式设计，API和管理。获得认证需要通过90分钟时间限制的45个问题的书面考试。 11、Revolution REnterprise Professional–Revolution Analytics 主要内容：此认证证明了对高级分析项目使用R统计语言的能力，包括分析大数据，数据分析生命周期，高级分析的理论和方法以及统计建模的战略和实践方面。该认证要求通过包含60个选择题和90分钟时间限制的tt笔考试。 12、Vertica大数据解决方案V1-HP 此认证验证可以让学习者部署和管理Vertica Analytics Platform，帮助组织优化和利用大数据分析获利。其验证学习者可以：识别和描述Vertica架构的关键功能，安装平台，识别字符和确定Vertica中使用的投影的特征，描述如何将数据加载到Vertica，阐述Vertica集群管理概念，描述备份/恢复和资源管理，并确定如何监视和故障排除。此认证需要在90分钟内通过包含50个选择题的考试。 13、Vertica大数据解决方案管理员V1-HP 此认证证实学习者可以管理Vertica Analytics Platform，并验证其是否可以执行高级管理任务，包括：手动投影设计，诊断，高级故障排除和数据库调优。该认证要求在100分钟内通过包含60个选择题的考试。 14、IBM认证的数据架构师-大数据 IBM认证数据架构师-大数据IBM专业认证计划。 15、IBM认证的数据工程师-大数据 IBM认证的数据工程师-大数据IBM专业认证计划。 16、大数据专业人员的SAS认证 SAS认证的大数据专业数据科学。 关于cap 大数据库的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。