diff --git a/README.md b/README.md index 9cfabc72..aec6f64d 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -224,17 +224,17 @@ 如果你没有接触过 Java Web 开发的话，可以先看一下我总结的 [《J2EE 基础知识》](docs/java/J2EE基础知识.md) 。虽然，这篇文章中的很多内容已经淘汰，但是可以让你对 Java 后台技术发展有更深的认识。 -#### Spring/SpringBoot +#### Spring/SpringBoot (必看 :+1:) -**知识点/面试题:** (必看 :+1:) +**知识点/面试题:** 1. **[Spring 常见问题总结](docs/system-design/framework/spring/SpringInterviewQuestions.md)** 2. **[SpringBoot 指南/常见面试题总结](https://github.com/Snailclimb/springboot-guide)** **重要知识点详解：** -1. **[Spring/Spring 常用注解总结！安排！](./docs/system-design/framework/spring/SpringBoot+Spring常用注解总结.md)** (必看 :+1:) -2. **[Spring 事务总结](docs/system-design/framework/spring/spring-transaction.md)** (必看 :+1:) +1. **[Spring/Spring 常用注解总结！安排！](./docs/system-design/framework/spring/SpringBoot+Spring常用注解总结.md)** +2. **[Spring 事务总结](docs/system-design/framework/spring/spring-transaction.md)** 3. [Spring 中都用到了那些设计模式?](docs/system-design/framework/spring/Spring-Design-Patterns.md) #### MyBatis @@ -332,12 +332,16 @@ RPC 让调用远程服务调用像调用本地方法那样简单。 ### 高可用 -高可用描述的是一个系统在大部分时间都是可用的，可以为我们提供服务的。高可用代表系统即使在发生硬件故障或者系统升级的时候，服务仍然是可用的 。相关阅读： **《[如何设计一个高可用系统？要考虑哪些地方？](docs/system-design/website-architecture/如何设计一个高可用系统？要考虑哪些地方？.md)》** 。 +高可用描述的是一个系统在大部分时间都是可用的，可以为我们提供服务的。高可用代表系统即使在发生硬件故障或者系统升级的时候，服务仍然是可用的 。 + +相关阅读： **《[如何设计一个高可用系统？要考虑哪些地方？](docs/system-design/high-availability/如何设计一个高可用系统？要考虑哪些地方？.md)》** 。 #### CAP 理论 CAP 也就是 Consistency（一致性）、Availability（可用性）、Partition Tolerance（分区容错性） 这三个单词首字母组合。 +关于 CAP 的详细解读请看：[《CAP理论解读》](docs/system-design/high-availability/CAP理论.md)。 + #### BASE 理论 **BASE** 是 **Basically Available（基本可用）** 、**Soft-state（软状态）** 和 **Eventually Consistent（最终一致性）** 三个短语的缩写。BASE 理论是对 CAP 中一致性和可用性权衡的结果，其来源于对大规模互联网系统分布式实践的总结，是基于 CAP 定理逐步演化而来的，它大大降低了我们对系统的要求。 diff --git a/docs/system-design/high-availability/BASE理论.md b/docs/system-design/high-availability/BASE理论.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/docs/system-design/high-availability/CAP理论.md b/docs/system-design/high-availability/CAP理论.md new file mode 100644 index 00000000..381cda57 --- /dev/null +++ b/docs/system-design/high-availability/CAP理论.md @@ -0,0 +1,59 @@ +![](images/cap/cap.png) + +## 简介 + +**CAP** 也就是 **Consistency（一致性）**、**Availability（可用性）**、**Partition Tolerance（分区容错性）** 这三个单词首字母组合。 + +CAP 理论的提出者布鲁尔在提出 CAP 猜想的时候，并没有详细定义 Consistency、Availability、Partition Tolerance 三个单词的明确定义。 + +因此，对于 CAP 的民间解读有很多，一般比较被大家推荐的是下面 👇 这种版本的解。 + +在理论计算机科学中，CAP 定理（CAP theorem），又被称作 **布鲁尔定理（Brewer’s theorem）**，它指出对于一个分布式系统来说，当设计读写操作时，只能能同时满足以下三点中的两个： + +- **一致性（Consistence）** : 所有节点访问同一份最新的数据副本 +- **可用性（Availability）**: 非故障的节点在合理的时间内返回合理的响应（不是错误和超时的响应）。 +- **分区容错性（Partition tolerance）** : 分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候，仍然能够对外提供服务。 + +CAP 仅适用于原子读写的 NOSQL 场景中，并不适合数据库系统。现在的分布式系统具有更多特性比如扩展性、可用性等等，在进行系统设计和开发时，我们不应该仅仅局限在 CAP 问题上。 + +## 不是所谓的“3 选 2” + +大部分人解释这一定律时，常常简单的表述为：“一致性、可用性、分区容忍性三者你只能同时达到其中两个，不可能同时达到”。实际上这是一个非常具有误导性质的说法，而且在 CAP 理论诞生 12 年之后，CAP 之父也在 2012 年重写了之前的论文。 + +> **当发生网络分区的时候，如果我们要继续服务，那么强一致性和可用性只能 2 选 1。也就是说当网络分区之后 P 是前提，决定了 P 之后才有 C 和 A 的选择。也就是说分区容错性（Partition tolerance）我们是必须要实现的。** + +因此，**分布式系统理论上不可能选择 CA 架构，只能选择 CP 或者 AP 架构。** + +**为啥无同时保证 CA 呢？** + +举个例子：若系统出现“分区”，系统中的某个节点在进行写操作。为了保证 C， 必须要禁止其他节点的读写操作，这就和 A 发生冲突了。如果为了保证 A，其他节点的读写操作正常的话，那就和 C 发生冲突了。 + +**选择的关键在于当前的业务场景，没有定论，比如对于需要确保强一致性的场景如银行一般会选择保证 CP 。** + +## CAP 实际应用案例 + +我这里以注册中心来探讨一下 CAP 的实际应用。考虑到很多小伙伴不知道注册中心是干嘛的，这里简单以 Dubbo 为例说一说。 + +下图是 Dubbo 的架构图。**注册中心 Registry 在其中扮演了什么角色呢？提供了什么服务呢？** + +注册中心负责服务地址的注册与查找，相当于目录服务，服务提供者和消费者只在启动时与注册中心交互，注册中心不转发请求，压力较小。 + +Dubbo Architecture + +常见的可以作为注册中心的组件有：ZooKeeper、Eureka、Nacos...。 + +1. **ZooKeeper 保证的是 CP。** 任何时刻对 ZooKeeper 的读请求都能得到一致性的结果，但是， ZooKeeper 不保证每次请求的可用性比如在 Leader 选举过程中或者半数以上的机器不可用的时候服务就是不可用的。 +2. **Eureka 保证的则是 AP。** Eureka 在设计的时候就是优先保证 A （可用性）。在 Eureka 中不存在什么 Leader 节点，每个节点都是一样的、平等的。因此 Eureka 不会像 ZooKeeper 那样出现选举过程中或者半数以上的机器不可用的时候服务就是不可用的情况。 Eureka 保证即使大部分节点挂掉也不会影响正常提供服务，只要有一个节点是可用的就行了。只不过这个节点上的数据可能并不是最新的。 +3. **Nacos 不仅支持 CP 也支持 AP。** + +## 总结 + +在系统发生“分区”的情况下，CAP 理论只能满足 CP 或者 AP。要注意的是，这里的前提是系统发生了“分区” + +如果系统没有发生“分区”的话，节点间的网络连接通信正常的话，也就不存在 P 了。这个时候，我们就可以同时保证 C 和 A 了。因此，**如果系统发生“分区”，我们要考虑选择 CP 还是 AP。如果系统没有发生“分区”的话，我们要思考如何保证 CA 。** + +## 推荐阅读 + +1. [CAP 定理简化](https://medium.com/@ravindraprasad/cap-theorem-simplified-28499a67eab4) （英文，有趣的案例） +2. [神一样的 CAP 理论被应用在何方](https://juejin.im/post/6844903936718012430) （中文，列举了很多实际的例子） +3. [请停止呼叫数据库 CP 或 AP ](https://martin.kleppmann.com/2015/05/11/please-stop-calling-databases-cp-or-ap.html) （英文，带给你不一样的思考） \ No newline at end of file diff --git a/docs/system-design/high-availability/images/cap/cap.png b/docs/system-design/high-availability/images/cap/cap.png new file mode 100644 index 00000000..4ac6504d Binary files /dev/null and b/docs/system-design/high-availability/images/cap/cap.png differ diff --git a/docs/system-design/high-availability/images/cap/dubbo-architecture.png b/docs/system-design/high-availability/images/cap/dubbo-architecture.png new file mode 100644 index 00000000..530fd53f Binary files /dev/null and b/docs/system-design/high-availability/images/cap/dubbo-architecture.png differ diff --git a/docs/system-design/website-architecture/如何设计一个高可用系统？要考虑哪些地方？.md b/docs/system-design/high-availability/如何设计一个高可用系统？要考虑哪些地方？.md similarity index 100% rename from docs/system-design/website-architecture/如何设计一个高可用系统？要考虑哪些地方？.md rename to docs/system-design/high-availability/如何设计一个高可用系统？要考虑哪些地方？.md