CAP理论与分布式系统
CAP理论指的是分布式系统通常难以同时达成Consistency一致性（任意规则读写均返回最新数据）、Availability可用性（一个节点挂了不影响其余部分正常服务）和Partition Tolerance可分区性（即使集群被网络切割开来，仍然能正常工作）三个特性。其原因大约可以归纳如下：
- CA系统：缺少P，相当于完全不允许节点间出现短时（如网络延迟）或长时（如网络中断）导致的不一致性，与现实条件相悖；
- CP系统：缺少A，摆烂，炸了就是炸了，以可用性为代价允许对系统分区（但是通信必须正常以保证一致性）；
- AP系统：缺少C，还是摆烂，各个节点仅提供尽力服务，不保证数据是最新的。
基于CAP理论，业界主流产品都有自己的设计考量，产生了如下主流副本读写方案：
- Quorum(NRW)：正如其名，三个参数，一共N个副本，客户端读取时指定R个副本，写入时指定W个副本，只有这些读写操作成功完成才能算读写操作成功。代表产品为DynamoDB、Cassandra，优点为读写并行、延迟较低，缺点为读开销大（R份全部读取成功才行），属于AP系统，容错级别为2F+1（为了容忍F个错误，需要2F+1个副本）；
- Raft/类Paxos：写leader节点和一定数量的Quorum，如果出错则根据一致性协议重新选举，直至完成写操作。代表产品为Zookeeper、PolarDB，优点为客户端读写流量相对较少，缺点为串行写延迟较高（leader去写Quorum），属于AP系统，容错级别为2F+1；
- Replicate：客户端写leader（master），leader把所有副本写完后才算写成功。代表产品为Hadoop、Ceph等，优点为容错级别较高（F+1），缺点为副本完全落盘带来的木板效应，可能由于某个副本延迟过高或者失效而导致客户端卡写IO，显然属于CP系统。
参考：