開頭

Netty 作為當前流行的 NIO 框架，在游戲、大數(shù)據(jù)通訊，云計算、物聯(lián)網(wǎng)等領域都有廣泛的應用，大家熟知的 Dubbo，底層用的就是 Netty。尤其在高性能 RPC 方面，Netty 更是必不可少。然而，想要將 Netty 真正掌握并精通難度卻不小。一些學習者可能會遇到這些問題：

• 多線程編程、Socket 通信、TCP/IP 協(xié)議棧等知識掌握不扎實，學習過程比較吃力；
• 學習了不少理論知識，但真正跟具體項目結合在一起，解決實際問題時，又感覺比較棘手；
• 調用過程中遇到問題，不會定位，基本靠網(wǎng)上搜索，效率很低。

因此，如果沒有一個好的學習方法，抓不住重點，只靠閱讀源碼，既耗時又很難吃透，很容易半途而廢。

什么是 CAP

CAP 定理最初是由加州大學伯克利分校的計算機科學家埃里克·布魯爾（Eric Brewer）在 2000 年的 ACM PODC 上提出的一個猜想，也因此被叫做布魯爾定理。后來在 2002 年，麻省理工學院的賽斯·吉爾伯特（Seth Gilbert）和南希·林奇（Nancy Lynch）發(fā)表了 CAP 定理的證明，讓它成為分布式系統(tǒng)領域公認的一個定理。

CAP 定理指出了，在一個跨區(qū)域網(wǎng)絡連接，共享數(shù)據(jù)的分布式系統(tǒng)中，一致性（Consistency），可用性（Availability）和分區(qū)容錯性（Partition Tolerance） 這三個約束屬性最終只能同時滿足二個。

下面是關于這三個屬性的簡單描述：

• 一致性：客戶端進行讀操作得到的數(shù)據(jù)永遠是最近一次寫入的數(shù)據(jù)，要求了對數(shù)據(jù)讀寫的強一致性。
• 可用性：客戶端的請求在限定時間內總能從非故障的系統(tǒng)節(jié)點得到正常的響應，其中不能有超時，不能出錯如 502之類。
• 分區(qū)容錯性：就是出現(xiàn)網(wǎng)絡分區(qū)現(xiàn)象，即節(jié)點間無法正常通信，數(shù)據(jù)同步出現(xiàn)延時等情況時，系統(tǒng)仍能繼續(xù)提供服務。

需要注意的是，CAP 描述了一個常規(guī)的分布式系統(tǒng)場景：有網(wǎng)絡連接，且數(shù)據(jù)跨節(jié)點進行共享。如果在整個系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)只有一份，并且其他節(jié)點沒有對應的副本，也不需要進行跨節(jié)點的數(shù)據(jù)共享，這樣分布式系統(tǒng)就不是 CAP 關心的對象了，也談不上結合 CAP 定理去設計和實施。

深入認識 CAP

了解 CAP 基本概念之后，我們再來分別對 C，A，P 三個屬性進一步學習下，加深對 CAP 的理解。

C：一致性

這里的一致性從不同角度有著各自的描述方式，在分布式系統(tǒng)中表現(xiàn)是每個節(jié)點的數(shù)據(jù)是相同；而對于客戶端，表現(xiàn)是讀操作所得到的結果永遠是最新寫入的。其中需要明確的是，對于分布式系統(tǒng)節(jié)點來說，是可能出現(xiàn)某個時刻擁有不同的數(shù)據(jù)的情況：如果在某個節(jié)點執(zhí)行原子性操作時，對于執(zhí)行過程中的節(jié)點數(shù)據(jù)跟其他節(jié)點就并不完全一致，只有原子性操作執(zhí)行完成后，節(jié)點的數(shù)據(jù)才會繼續(xù)保持同步。比如常見的事務操作，只有事務提交后，客戶端才能讀取到事務寫入的數(shù)據(jù)，失敗則回滾為舊的數(shù)據(jù)，不會出現(xiàn)讀取事務中間寫入數(shù)據(jù)的情況。

一致性要求了在分布式環(huán)境下的操作要就像在單機上完成的一樣，當客戶端發(fā)起寫請求時，收到寫請求的節(jié)點會及時響應，并將更新的數(shù)據(jù)同步到另一個節(jié)點，保證數(shù)據(jù)一致性。具體的工作流程，如下所示：

客戶端向節(jié)點 1 發(fā)送寫操作，將數(shù)據(jù) X 更新為 1 ，

更新操作成功，系統(tǒng)將更新的數(shù)據(jù)從節(jié)點 1 同步到節(jié)點 2，將節(jié)點 2 的舊數(shù)據(jù) X 也更新為 1。

客戶端再向節(jié)點 2 發(fā)送讀操作獲取數(shù)據(jù) X 時，就會得到 X 最新的值：1。

一致性強調了數(shù)據(jù)的強一致，這一點要求對于一些系統(tǒng)可以說是十分重要的。比如電商系統(tǒng)的庫存扣減，金融系統(tǒng)的轉賬扣款等場景，任何出現(xiàn)一致性的問題，都可能會造成很嚴重的后果。

A：可用性

介紹完一致性，再來看下可用性，雖然可用性概念相對簡單，但重要程度跟一致性一樣。要讓系統(tǒng)滿足可用性，就是要保證無論除了所有節(jié)點出現(xiàn)故障的情況外，系統(tǒng)都能返回有效的響應，允許響應給客戶端是舊的數(shù)據(jù)，但不能出現(xiàn)響應失敗，超時的情況。

可用性強調的是服務可用，但不保證數(shù)據(jù)的正確性。用一個簡單的例子來描述分布式系統(tǒng)的可用性如下：允許客戶端向節(jié)點 1 或者節(jié)點 2 發(fā)起讀操作，當其中某一個節(jié)點故障了，不管節(jié)點間數(shù)據(jù)是否一致，只要有節(jié)點服務能收到請求，就響應 X 的值，這樣就說明這兩個節(jié)點服務是滿足可用性。

在可用性的描述，還值得一提的是關于什么算有效的響應。要返回有效的響應，不能超時，也不能出錯，結果不一定是正確的，比如返回了舊數(shù)據(jù)，但是客戶端接收到后是能進行正常業(yè)務處理的。

P：分區(qū)容錯性

講完 C 和 A 之后，最后再講一下 P： 分區(qū)容錯性。由于分布式系統(tǒng)多個節(jié)點往往部署在多個網(wǎng)絡環(huán)境下進行相互通信，就難免出現(xiàn)一些網(wǎng)絡故障，如網(wǎng)絡丟包，網(wǎng)絡消息延遲，網(wǎng)絡中斷等情況，會導致節(jié)點間的通信出現(xiàn)問題，數(shù)據(jù)同步操作無法完成，分區(qū)容錯性就要求了系統(tǒng)即使在網(wǎng)絡分區(qū)出現(xiàn)的情況下，能仍繼續(xù)對客戶端提供服務。

因為分布式系統(tǒng)與單機不同，它涉及到了多節(jié)點間的通信和數(shù)據(jù)交互，避免不了網(wǎng)絡問題，如果沒有分區(qū)容錯性，就意味著系統(tǒng)不允許出現(xiàn)節(jié)點間的通信出現(xiàn)任何錯誤，錯誤就意味著系統(tǒng)不可用，這在絕大數(shù)系統(tǒng)中無法接受的。因此對節(jié)點間的分區(qū)故障容錯是必須要考慮的，也是 CAP 定理中分區(qū)容錯性通常首先要保證的原因。

如何應用 CAP 定理

了解完 CAP 定理的一致性（C），可用性（A）和分區(qū)容錯性（P）之后，我們再來看下如何使用這個定理。CAP 定理指明了 C，A，P三個屬性無法同時滿足，而在必有網(wǎng)絡交互和數(shù)據(jù)同步的情況下，就一定會有延遲和數(shù)據(jù)丟失的情況，對于這種情況我們又必須接受且保證系統(tǒng)不能掛掉。所以分區(qū)容錯性是必須要保證的，剩下的就是在一致性 （C）和可用性（A）之間做選擇了。選擇了一致性，保證數(shù)據(jù)正確性，但也意味系統(tǒng)可能存在不可用的情況；而選擇可用性，保證服務的高可用，但也意味數(shù)據(jù)可能出現(xiàn)不一致性的情況。接下來就探討下應用采用 CP 架構，AP 架構所各自的特點，以及如何根據(jù)不同的分布式場景選擇適合的架構策略。

CP

對于 CP 架構的分布式系統(tǒng)來說，為了保證一致性，當出現(xiàn)網(wǎng)絡分區(qū)后，如果節(jié)點 1 上數(shù)據(jù) X 已經(jīng)更新為 2，但由于節(jié)點 間數(shù)據(jù)同步的通道已經(jīng)中斷，節(jié)點 1 數(shù)據(jù)無法同步到節(jié)點 2，節(jié)點 2 上的數(shù)據(jù) X 還是 1。此時如果客戶端訪問節(jié)點 2 的數(shù)據(jù) X，節(jié)點 2 就需要返回錯誤，提示系統(tǒng)發(fā)生了錯誤，直到節(jié)點間的數(shù)據(jù)保持同步。當然這樣的處理方式明顯違背了可用性的要求，因此在 CAP 定理只能滿足 CP。

如果一個分布式場景需要很強的一致性，或者能容忍系統(tǒng)長時間無響應但是數(shù)據(jù)要保持一致的情況，就比較適合使用 CP 架構設計對應的分布式系統(tǒng)。這樣的系統(tǒng)一旦發(fā)生網(wǎng)絡分區(qū)會導致數(shù)據(jù)無法同步情況，就要犧牲系統(tǒng)的可用性，直到節(jié)點數(shù)據(jù)達到一致后再響應。在開源社區(qū)中采用 CP 架構的應用不少，比如 Redis，HBase，MongoDB，ZooKeeper，Etcd，Consul 等都是放棄了一定可用性而選擇 CP 屬性。

AP

如果采用 AP 架構設計的分布式系統(tǒng)，為了保證可用性，當網(wǎng)絡分區(qū)發(fā)生后，同樣節(jié)點 1 上數(shù)據(jù) X 已經(jīng)更新為 2，但由于節(jié)點間數(shù)據(jù)同步的通道已經(jīng)中斷，節(jié)點 1 數(shù)據(jù)無法同步到節(jié)點 2，節(jié)點 2 上的數(shù)據(jù) X 還是 1。這是客戶端訪問節(jié)點 2 獲取數(shù)據(jù) X 時，收到是正常的響應，舊數(shù)據(jù) X = 1，而實際上當前最新的數(shù)據(jù) X 已經(jīng)是 2 了，這里就不滿足一致性的要求了，因此在 CAP 定理只能滿足 AP。

同樣適合 AP 的場景有很多，比如一些查詢系統(tǒng)，電商系統(tǒng)的商品查詢等，大多數(shù)為了保證系統(tǒng)的可用性，而犧牲一定的數(shù)據(jù)一致性，這樣也保證了用戶體驗，在開源界中采用 AP 模型的典型應用有 Eurka，Cassandra。

必須三選二嗎

提到了 CAP 定理，大多數(shù)人都認為無論什么情況，分布式系統(tǒng)只能在 C 和 A 中選擇一個。但這里的前提是系統(tǒng)發(fā)生了網(wǎng)絡分區(qū)情況，如果系統(tǒng)沒有發(fā)生網(wǎng)絡分區(qū)的情況，也就是說 P 不存在的時候，我們就沒有必要放棄 C 或者 A，因此進行架構設計時也應該考慮沒有分區(qū)情況下如何保證 CA。除此之外，一個分布式系統(tǒng)不一定只能從 AP 與 CP 中做選擇，內部不同模塊所應對的場景也不同，完全有可能是一個模塊采用 AP 架構，另一個模塊采用 CP 架構。作為優(yōu)秀的架構師，不應該受到大多數(shù)人對 CAP 定理所認識的局限，設計出符合自身業(yè)務場景的分布式系統(tǒng)才是重中之重。

總結

雖然我個人也經(jīng)常自嘲，十年之后要去成為外賣專員，但實際上依靠自身的努力，是能夠減少三十五歲之后的焦慮的，畢竟好的架構師并不多。

架構師，是我們大部分技術人的職業(yè)目標，一名好的架構師來源于機遇(公司)、個人努力(吃得苦、肯鉆研)、天分(真的熱愛)的三者協(xié)作的結果，實踐+機遇+努力才能助你成為優(yōu)秀的架構師。

如果你也想成為一名好的架構師，那或許這份Java成長筆記你需要閱讀閱讀，希望能夠對你的職業(yè)發(fā)展有所幫助。

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式：戳這里免費下載](https://docs.qq.com/doc/DSmxTbFJ1cmN1R2dB)**

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總結

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