ZooKeeper和CAP理论及一致性原则

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一、CAP理论概述
　　分布式领域中存在CAP理论，且该理论已被证明：任何分布式系统只可同时满足两点，无法三者兼顾。
　　①C：Consistency，一致性，数据一致更新，所有数据变动都是同步的。
　　②A：Availability，可用性，系统具有好的响应性能。
　　③P：Partition tolerance，分区容错性。
因此，将精力浪费在思考如何设计能满足三者的完美系统上是愚钝的，应该根据应用场景进行适当取舍。
　　（1）一致性
　　一致性是指从系统外部读取系统内部的数据时，在一定约束条件下相同，即数据变动在系统内部各节点应该是同步的。根据一致性的强弱程度不同，可以将一致性级别分为如下几种：
　　　　①强一致性（strong consistency）。任何时刻，任何用户都能读取到最近一次成功更新的数据。
　　②单调一致性（monotonic consistency）。任何时刻，任何用户一旦读到某个数据在某次更新后的值，那么就不会再读到比这个值更旧的值。也就是说，可　　获取的数据顺序必是单调递增的。
　　③会话一致性（session consistency）。任何用户在某次会话中，一旦读到某个数据在某次更新后的值，那么在本次会话中就不会再读到比这值更旧的值　　 会话一致性是在单调一致性的基础上进一步放松约束，只保证单个用户单个会话内的单调性，在不同用户或同一用户不同会话间则没有保障。示例case：php的　　session概念。
　　④ 最终一致性（eventual consistency）。用户只能读到某次更新后的值，但系统保证数据将最终达到完全一致的状态，只是所需时间不能保障。
　　⑥弱一致性（weak consistency）。用户无法在确定时间内读到最新更新的值。
二、ZooKeeper提供的一致性服务
　　很多文章和博客里提到，zookeeper是一种提供强一致性的服务，在分区容错性和可用性上做了一定折中，这和CAP理论是吻合的。但实际上zookeeper提供的只是单调一致性。
原因：
　　1. 假设有2n+1个server，在同步流程中，leader向follower同步数据，当同步完成的follower数量大于 n+1时同步流程结束，系统可接受client的连接请求。如果client连接的并非同步完成的follower，那么得到的并非最新数据，但可以保证单调性。
　　2. follower接收写请求后，转发给leader处理；leader完成两阶段提交的机制。向所有server发起提案，当提案获得超过半数（n+1）的server认同后，将对整个集群进行同步，超过半数（n+1）的server同步完成后，该写请求完成。如果client连接的并非同步完成follower，那么得到的并非最新数据，但可以保证单调性。
　　用分布式系统的CAP原则来分析Zookeeper：
（1）C: Zookeeper保证了最终一致性,在十几秒可以Sync到各个节点.
（2）A: Zookeeper保证了可用性,数据总是可用的,没有锁.并且有一大半的节点所拥有的数据是最新的,实时的. 如果想保证取得是数据一定是最新的,需要手工调用Sync()
（2）P: 有2点需要分析的.
    ① 节点多了会导致写数据延时非常大,因为需要多个节点同步.
    ② 节点多了Leader选举非常耗时, 就会放大网络的问题. 可以通过引入 observer节点缓解这个问题.

 

 

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