CAP原則的與NoSQL的關(guān)系

傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫在功能支持上通常很寬泛，從簡單的鍵值查詢，到復(fù)雜的多表聯(lián)合查詢再到事務(wù)機(jī)制的支持。而與之不同的是，NoSQL系統(tǒng)通常注重性能和擴(kuò)展性，而非事務(wù)機(jī)制（事務(wù)就是強(qiáng)一致性的體現(xiàn)） 。傳統(tǒng)的SQL數(shù)據(jù)庫的事務(wù)通常都是支持ACID的強(qiáng)事務(wù)機(jī)制。A代表原子性，即在事務(wù)中執(zhí)行多個(gè)操作是原子性的，要么事務(wù)中的操作全部執(zhí)行，要么一個(gè)都不執(zhí)行;C代表一致性，即保證進(jìn)行事務(wù)的過程中整個(gè)數(shù)據(jù)加的狀態(tài)是一致的，不會出現(xiàn)數(shù)據(jù)花掉的情況;I代表隔離性，即兩個(gè)事務(wù)不會相互影響，覆蓋彼此數(shù)據(jù)等;D表示持久化，即事務(wù)一量完成，那么數(shù)據(jù)應(yīng)該是被寫到安全的，持久化存儲的設(shè)備上（比如磁盤）。NoSQL系統(tǒng)僅提供對行級別的原子性保證，也就是說同時(shí)對同一個(gè)Key下的數(shù)據(jù)進(jìn)行的兩個(gè)操作，在實(shí)際執(zhí)行的時(shí)候是會串行的執(zhí)行，保證了每一個(gè)Key-Value對不會被破壞。

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什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫？

2. 什么是NoSQL？

2.1 NoSQL 概述

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，

泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動(dòng)態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點(diǎn)得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重?cái)?shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題，包括超大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲。

（例如谷歌或Facebook每天為他們的用戶收集萬億比特的數(shù)據(jù)）。這些類型的數(shù)據(jù)存儲不需要固定的模式，無需多余操作就可以橫向擴(kuò)展。

2.2 NoSQL代表

MongDB、 Redis、Memcache

3. 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與NoSQL的區(qū)別？

3.1 RDBMS

高度組織化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

結(jié)構(gòu)化查詢語言（SQL）

數(shù)據(jù)和關(guān)系都存儲在單獨(dú)的表中。

數(shù)據(jù)操縱語言，數(shù)據(jù)定義語言

嚴(yán)格的一致性

基礎(chǔ)事務(wù)

ACID

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫遵循ACID規(guī)則

事務(wù)在英文中是transaction，和現(xiàn)實(shí)世界中的交易很類似，它有如下四個(gè)特性：

A (Atomicity) 原子性

原子性很容易理解，也就是說事務(wù)里的所有操作要么全部做完，要么都不做，事務(wù)成功的條件是事務(wù)里的所有操作都成功，只要有一個(gè)操作失敗，整個(gè)事務(wù)就失敗，需要回滾。比如銀行轉(zhuǎn)賬，從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，分為兩個(gè)步驟：1）從A賬戶取100元；2）存入100元至B賬戶。這兩步要么一起完成，要么一起不完成，如果只完成第一步，第二步失敗，錢會莫名其妙少了100元。

C (Consistency) 一致性

一致性也比較容易理解，也就是說數(shù)據(jù)庫要一直處于一致的狀態(tài)，事務(wù)的運(yùn)行不會改變數(shù)據(jù)庫原本的一致性約束。

I (Isolation) 獨(dú)立性

所謂的獨(dú)立性是指并發(fā)的事務(wù)之間不會互相影響，如果一個(gè)事務(wù)要訪問的數(shù)據(jù)正在被另外一個(gè)事務(wù)修改，只要另外一個(gè)事務(wù)未提交，它所訪問的數(shù)據(jù)就不受未提交事務(wù)的影響。比如現(xiàn)有有個(gè)交易是從A賬戶轉(zhuǎn)100元至B賬戶，在這個(gè)交易還未完成的情況下，如果此時(shí)B查詢自己的賬戶，是看不到新增加的100元的

D (Durability) 持久性

持久性是指一旦事務(wù)提交后，它所做的修改將會永久的保存在數(shù)據(jù)庫上，即使出現(xiàn)宕機(jī)也不會丟失。

3.2 NoSQL

代表著不僅僅是SQL

沒有聲明性查詢語言

沒有預(yù)定義的模式

鍵 - 值對存儲，列存儲，文檔存儲，圖形數(shù)據(jù)庫

最終一致性，而非ACID屬性

非結(jié)構(gòu)化和不可預(yù)知的數(shù)據(jù)

CAP定理

高性能，高可用性和可伸縮性

分布式數(shù)據(jù)庫中的CAP原理(了解)

CAP定理：

Consistency(一致性), 數(shù)據(jù)一致更新，所有數(shù)據(jù)變動(dòng)都是同步的

Availability(可用性), 好的響應(yīng)性能

Partition tolerance(分區(qū)容錯(cuò)性) 可靠性

P: 系統(tǒng)中任意信息的丟失或失敗不會影響系統(tǒng)的繼續(xù)運(yùn)作。

定理：任何分布式系統(tǒng)只可同時(shí)滿足二點(diǎn)，沒法三者兼顧。

CAP理論的核心是：一個(gè)分布式系統(tǒng)不可能同時(shí)很好的滿足一致性，可用性和分區(qū)容錯(cuò)性這三個(gè)需求，

因此，根據(jù) CAP 原理將 NoSQL 數(shù)據(jù)庫分成了滿足 CA 原則、滿足 CP 原則和滿足 AP 原則三 大類：

CA - 單點(diǎn)集群，滿足一致性，可用性的系統(tǒng)，通常在可擴(kuò)展性上不太強(qiáng)大。

CP - 滿足一致性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通常性能不是特別高。

AP - 滿足可用性，分區(qū)容忍性的系統(tǒng)，通常可能對一致性要求低一些。

CAP理論就是說在分布式存儲系統(tǒng)中，最多只能實(shí)現(xiàn)上面的兩點(diǎn)。

而由于當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)硬件肯定會出現(xiàn)延遲丟包等問題，所以分區(qū)容忍性是我們必須需要實(shí)現(xiàn)的。

所以我們只能在一致性和可用性之間進(jìn)行權(quán)衡，沒有NoSQL系統(tǒng)能同時(shí)保證這三點(diǎn)。

說明：C：強(qiáng)一致性 A：高可用性 P：分布式容忍性

舉例：

CA：傳統(tǒng)Oracle數(shù)據(jù)庫

AP：大多數(shù)網(wǎng)站架構(gòu)的選擇

CP：Redis、Mongodb

注意：分布式架構(gòu)的時(shí)候必須做出取舍。

一致性和可用性之間取一個(gè)平衡。多余大多數(shù)web應(yīng)用，其實(shí)并不需要強(qiáng)一致性。

因此犧牲C換取P，這是目前分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的方向。

4. 當(dāng)下NoSQL的經(jīng)典應(yīng)用

當(dāng)下的應(yīng)用是 SQL 與 NoSQL 一起使用的。

代表項(xiàng)目：阿里巴巴商品信息的存放。

去 IOE 化。

ps：I 是指 IBM 的小型機(jī)，很貴的，好像好幾萬一臺；O 是指 Oracle 數(shù)據(jù)庫，也很貴的，好幾萬呢；M 是指 EMC 的存儲設(shè)備，也很貴的。

難點(diǎn)：

數(shù)據(jù)類型多樣性。

數(shù)據(jù)源多樣性和變化重構(gòu)。

數(shù)據(jù)源改造而服務(wù)平臺不需要大面積重構(gòu)。

zookeeper和eureka的區(qū)別

zookeeper和eureka的區(qū)別：

CAP 原則又稱 CAP 定理，1998年，加州大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家 Eric Brewer 提出的，指的是在一個(gè)分布式系統(tǒng)中，Consistency（一致性）、?Availability（可用性）、Partition tolerance（分區(qū)容錯(cuò)性），三者不可兼得（我們常說的魚和熊掌不可兼得）。CAP 原則也是 NoSQL 數(shù)據(jù)庫的基石。

1、一致性（Consistency，C）：

在分布式系統(tǒng)中的所有數(shù)據(jù)備份，在同一時(shí)刻是否同樣的值。（等同于所有節(jié)點(diǎn)訪問同一份最新的數(shù)據(jù)副本）。

2、可用性（Availability，A）：

在一個(gè)分布式系統(tǒng)的集群中一部分節(jié)點(diǎn)故障后，該集群是否還能夠正常響應(yīng)客戶端的讀寫請求。（對數(shù)據(jù)更新具備高可用性）。

3、分區(qū)容錯(cuò)性（Partition tolerance，P）：

大多數(shù)的分布式系統(tǒng)都分布在多個(gè)子網(wǎng)絡(luò)中，而每個(gè)子網(wǎng)絡(luò)就叫做一個(gè)區(qū)（partition）。分區(qū)容錯(cuò)的意思是，區(qū)間通信可能失敗。

比如阿里巴巴的服務(wù)器，一臺服務(wù)器放在上海，另一臺服務(wù)器放在北京，這就是兩個(gè)區(qū)，它們之間可能存在無法通信的情況。在一個(gè)分布式系統(tǒng)中一般分區(qū)容錯(cuò)是無法避免的，因此可以認(rèn)為 CAP 中的 P 總是成立的。CAP 理論告訴我們，在 C 和 A 之間是無法同時(shí)做到。

zookeeper和eureka的區(qū)別：

Spring Cloud Eureka? - AP

Spring Cloud Netflix 在設(shè)計(jì) Eureka 時(shí)就緊遵AP原則。Eureka Server 也可以運(yùn)行多個(gè)實(shí)例來構(gòu)建集群，解決單點(diǎn)問題，但不同于 ZooKeeper 的選舉 leader 的過程，Eureka Server 采用的是Peer to Peer 對等通信。

這是一種去中心化的架構(gòu)，無 master/slave 之分，每一個(gè) Peer 都是對等的。在這種架構(gòu)風(fēng)格中，節(jié)點(diǎn)通過彼此互相注冊來提高可用性，每個(gè)節(jié)點(diǎn)需要添加一個(gè)或多個(gè)有效的 serviceUrl 指向其他節(jié)點(diǎn)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)都可被視為其他節(jié)點(diǎn)的副本。

在集群環(huán)境中如果某臺 Eureka Server 宕機(jī)，Eureka Client 的請求會自動(dòng)切換到新的 Eureka Server 節(jié)點(diǎn)上，當(dāng)宕機(jī)的服務(wù)器重新恢復(fù)后，Eureka 會再次將其納入到服務(wù)器集群管理之中。

當(dāng)節(jié)點(diǎn)開始接受客戶端請求時(shí)，所有的操作都會在節(jié)點(diǎn)間進(jìn)行復(fù)制操作，將請求復(fù)制到該 Eureka Server 當(dāng)前所知的其它所有節(jié)點(diǎn)中。

當(dāng)一個(gè)新的 Eureka Server 節(jié)點(diǎn)啟動(dòng)后，會首先嘗試從鄰近節(jié)點(diǎn)獲取所有注冊列表信息，并完成初始化。Eureka Server 通過 getEurekaServiceUrls方法獲取所有的節(jié)點(diǎn)，并且會通過心跳契約的方式定期更新。

默認(rèn)情況下，如果 Eureka Server 在一定時(shí)間內(nèi)沒有接收到某個(gè)服務(wù)實(shí)例的心跳，Eureka Server 將會注銷該實(shí)例。當(dāng) Eureka Server 節(jié)點(diǎn)在短時(shí)間內(nèi)丟失過多的心跳時(shí)，那么這個(gè)節(jié)點(diǎn)就會進(jìn)入自我保護(hù)模式。

Apache Zookeeper - CP

與 Eureka 有所不同，Apache Zookeeper 在設(shè)計(jì)時(shí)就緊遵CP原則，即任何時(shí)候?qū)ookeeper 的訪問請求能得到一致的數(shù)據(jù)結(jié)果，同時(shí)系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)分割具備容錯(cuò)性，但是 Zookeeper 不能保證每次服務(wù)請求都是可達(dá)的。

從 Zookeeper 的實(shí)際應(yīng)用情況來看，在使用 Zookeeper 獲取服務(wù)列表時(shí)，如果此時(shí)的 Zookeeper 集群中的 Leader 宕機(jī)了，該集群就要進(jìn)行 Leader 的選舉，又或者 Zookeeper 集群中半數(shù)以上服務(wù)器節(jié)點(diǎn)不可用，那么將無法處理該請求。所以說，Zookeeper 不能保證服務(wù)可用性。

當(dāng)然，在大多數(shù)分布式環(huán)境中，尤其是涉及到數(shù)據(jù)存儲的場景，數(shù)據(jù)一致性應(yīng)該是首先被保證的，這也是 Zookeeper 設(shè)計(jì)緊遵CP原則的另一個(gè)原因。

但是對于服務(wù)發(fā)現(xiàn)來說，情況就不太一樣了，針對同一個(gè)服務(wù)，即使注冊中心的不同節(jié)點(diǎn)保存的服務(wù)提供者信息不盡相同，也并不會造成災(zāi)難性的后果。

因?yàn)閷τ诜?wù)消費(fèi)者來說，能消費(fèi)才是最重要的，消費(fèi)者雖然拿到可能不正確的服務(wù)實(shí)例信息后嘗試消費(fèi)一下，也要?jiǎng)龠^因?yàn)闊o法獲取實(shí)例信息而不去消費(fèi)，導(dǎo)致系統(tǒng)異常要好

網(wǎng)站名稱：cap原則與nosql,cap原則 數(shù)據(jù)庫
文章鏈接：http://jinyejixie.com/article6/dssdjig.html

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