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令人迷惑的CAP与ACID用语

时间:2015-04-20 17:08:33      阅读:182      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:分布式   数据库   

令人迷惑的CAP与ACID用语

 

CAP和ACID共享相同的词汇表:原子性(Atomic)、一致性(Consistent),诸如此类。但内有玄机:这些词语虽一样,但它们的意思是完全不同的东西。CAP来自分布式系统理论,而ACID属于数据库系统。分布式数据库既使用CAP词汇,也使用ACID词汇,这显然造成许多混淆。当某人讲:“我们不能放弃一致性”,他谈到的一致性是什么?让我们来看一看Atomic-Consistent-Isolated-Durable】和Consistent-Available-Partition-tolerant】的定义。

 

ACID & CAP - 一个提醒

ACID属性在70年代被确定,然后术语ACID被创造于1983年:

·         A for Atomicity   : 原子性

·         C for Consistency : 一致性

·         I for for Isolation  : 隔离性

·         D for Durability  : 持久性

 

技术分享
 提醒:ACID特性定义于70年代的加利福尼亚

 

 

CAP由Eric Brewer猜想于2000年,由Seth Gilbert和Nancy Lynch证明于2002年:

·         C for Consistency : 一致性

·         A for Availability :可用性

·         P for Partition-tolerance. :分区容错性

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CAP and ACID 用语 - 迷惑概括

首先,让我们看下全画面

词语

数据库

CAP

迷惑?

事务

一组操作

不使用这个词语和概念

持久化

 

一旦事务成功,其对状态的更改,即使系统出现故障也不受影响” [D2]

不使用这个词语和概念

一致性

 

数据完整性约束 (数据类型, 关系, …)

对于CAP,一致性是“原子一致性”的简称。原子一致性是个一致性模型,稍后详述

同一个词

不同概念

隔离性

 

尽管多个事务并发执行,但看上去好象,对于每个事务T,其它事务要么在T之前、要么在T之后执行”. [D2]

CAP不使用这个词语,但ACID定义的隔离性在CAP词汇中是个一致性模型

不同的词

相同概念

原子性

所有更改要么发生,要么全部不发生

对于CAP,原子性是个一致性模型,在CAP证明中被使用

同一个词

不同概念

可用性

概念不经常使用,如果有,定义可能不同于CAP中的,即可用性也许不要求所有的非故障节点都响应

“被系统中非故障节点接收到的每个请求必须产生一个响应” [C2]

同一个词

相同概念

不同定义

分区容错性

概念不经常使用,如果有,定义与CAP中一致

两组节点被分区时,它们之间的所有消息都将丢失

 现在,让我们深入一些细节:我们将发现,有一些额外的迷惑源自分布式数据库。

 

事务(只存在于ACID)

一个事务是一组操作。这组操作的任何一个可以读写多个数据。ACID是给予这组操作相同的属性,就好像它是一个唯一的操作。这不是CAP的目标。CAP是关于多个操作使用相同数据的(可能的)属性,这个属性可能是复制。

 

持久化(只存在于ACID)

一旦事务成功,其对状态的更改,即使系统出现故障也不受影响”意思很清楚的,但把故障描述留给物理部署处理。主要取决于冗余:单节点多磁盘 及/或 多节点 及/或 多中心。 “幸免于”并不暗示任何可用性的概念: 它的意思是它至少可以稍后恢复数据。

 

CAP本身没有提及持久化。CAP中的持久化是隐式的:CAP是有关分区,而不是节点故障。

 

CAP中的可用性

在CAP中,可用性意味着,若系统被分区,所有的非故障节点继续服务于请求。许多分布式系统认为它们是具有可用性的,这些系统当出现分区时,一部分非故障节点继续服务于请求。这样的系统并非具有CAP中的可用性。

 

CAP中的一致性与CAP中的原子性

CAP中的一致性是原子一致性的简称。原子一致性是一个一致性模型。一致性模型描述系统中各操作以什么样的顺序执行。有哪些操作因系统而异,例如,若要定义一个事务处理系统的一致性模型,那么“commit”就应是操作之一。用于证明CAP理论的分布式共享内存模型(Lynch定义于[V6]),使用的操作有read、write、ack。

 

选择一个一致性模型远不那么简单。有很多的一致性模型,因为存在许多可能的权衡:

·         一致性模型易用性如何。这也取决于应用本身:某些一致性模型可能对一些应用是易用的,而对其它应用就不易用。

·         内存模型的实现是否高效。这也取决于硬件和物理部署。

 

用于ACID与CAP的一致性模型其实是简单的:

·         顺序一致性,由Lamport定义[V9]:“程序的行为好像是,所有处理器的内存访问是交叉的,然而是按顺序执行的。

·         原子一致性(也被称为线性一致性)是顺序一致性加上实时约束:“与顺序一致性不同,线性一致性假设在所有处理器之间存在全局时间的概念。各操作被间隔所建模,间隔是由调用和响应之间一段时间组成,每个操作假定是在间隔内的某点瞬间生效。”[V7]

 

一致性“是原子一致性:它只是个简称。CAP中的原子性(操作顺序执行)与ACID中的原子性(全部完成或什么都不做)根本就不是一件事。

 

ACID中的一致性

ACID中的一致性与数据完整性相关。例如:通常可能在SQL数据库中实现这样的规则:

·         字段不能为空值

·         字段必须是数字型

·         字段是对另外一张表中字段的引用

 

数据库不允许提交违反约束的事务。这就是ACID中的一致性约束。定义与CAP的不相同。

 

重要的是要记住,一个数据库(SQL或非SQL),并未实现所有的一致性约束。

 

ACID中的原子性

?"全部完成-或者-什么都没有”的行为十分直观:例如,有这样个事务,用伪代码模拟两账号间转账:

 

begin

   val1 = read(account1)

   val2 = read(account2)

   newVal1 = val1 - 100

   newVal2 = val2 + 100

   write(account1, newVal1)

   write(account2, newVal2)

commit

 

原子性是说两账号都被更新或者没有一个被更新。如果写入账号1成功,然后写入账号2失败,这两个写入操作将被回滚。

 

然而,ACID中的原子性并不说明这个事务隔离于其他事务。换句话讲,你可以宣称自己达成ACID中的原子性,甚至当:

·         在事务提交前,写入的值能被其它事务所见。

·         读到的值可能是被其它事务正修改的。若多次读取同一个值,可能会得到不同的结果。

 

例如,使用上面提到的事务,你能预期很多SQL数据库的行为:

·         开始,账户1有1000,账户2是0

·         同时并行两笔转账(如上面代码)

·         当你预期账户1是800、账户2是200时,你却从账户1上看到是900。

 

这是因为在ACID中,原子性不同于隔离性:原子性/全部完成-或-什么都不做,不代表是被隔离的。

 

Isolation隔离性

Gray和Reuter在[D2]中给出的隔离性定义是:“虽然多个事务并发执行,但看上去好象:对于每个事务T,其它事务是在T之前或在T之后执行”。这定义了一个一致性模型,就如CAP的一致性。有了这个定义,任何事务都是完全隔离的。很容易理解与使用。

 

技术分享
 


理论上的隔离性:由于可序列化属性,开发人员什么都不用做

然而,这是难以高效实现的,所以各数据库已经放松了限制。做为结果,数据库中的隔离性带有几个程度,即“可序列化(serializable)”, “可重复读(repeatable read)”, “读取已提交数据(read committed)”和“读取未提交数据(read uncommitted)”。

 

经常被默认使用的是“读取已提交数据”:一个事务只看到已经被(其它事务)提交的数据。

 

虽然看起来简单,但有几点隐情:

1.     正如Hellerstein、Stonebraker和Hamilton所说[D1] : “全以微妙的方式依赖于一个假设:有一个用于并发控制的锁机制,而不是一个乐观锁或多版本并发机制。这意味着提出的语义是不明确的。

2.     对于一个给定的隔离度,所有的数据库不一定有相同的行为。这点由Martin Kleppmann解释于[D4]。

3.     隔离性不仅影响功能正确性,也影响技术正确性: 大多数据库在后台使用锁。并发执行时可能会产生死锁:独立事务间意料之外的或者不受控的依赖产生一种情况,所有事务均需其它事务释放占用的资源。 在这种情况下,其中一个事务会被数据库引擎终止并且失败, 即使这个事务其功能与语法都是正确的。

 

数据库用户需要了解的远远超过数据库一致性模型:他们需要了解他们所用数据库的引擎实际上如何实现它。

 

让我们再看下上面的那个例子。如果在“读已经提交数据”(通常是默认的)数据库上运行,我们可能会得到一个不正确的结果。我们实际上可能生成钱(多出钱来)。可通过显式锁定数据来修正,伪代码如下:

 

begin

   val1 = readAndLock(account1)

   val2 = readAndLock(account2)

   newVal1 = val1 - 100

   newVal2 = val2 + 100

   write(account1, newVal1)

   write(account2, newVal2)

commit // release all locks

 

随之到来的复杂性,已经在并发编程语言中遇到过,比如:Java。数据库实际上增加了一个额外的复杂度,就是锁的范围可以扩大(页、表、......),并能被数据库引擎动态调整(升级)。此外,死锁或者性能要求可能导致某些使用“读取未提交数据”隔离度,它假定读取的都是不可变数据。这也许会引出复杂问题,如果系统运行时,有人在某个地方(比如:客户网站上的专业服务专家)修改了理论上的不可变数据。

 

我们看到CAP的‘C‘与ACID的‘I‘十分相似。但CAP是应用到模型的一个理论,而性能限制迫使数据库中添加多个级别的参数,并迫使数据库用户了解隔离度如何实际执行。

 

结论

四个字母缩写的ACID,其中有3个有着与CAP中不同的含义,难怪这是令人迷惑的。而且,迷惑不仅来自于用语上的重叠, 也来自于探究实现细节去理解现实中并发应用上的不同。在实践中,这是导致许多人(包括我)看“NoSQL”世界的难点之一。

 

参考

[C2] Gilbert and Lynch. Brewer’s conjecture and the feasibility of consistent, available, partition-tolerant web services. ACM SIGACT News (2002)

[C6] Michael Stonebraker, Clarifications on the CAP Theorem and Data-Related Errors, 2010

[D1] J. M. Hellerstein, M. Stonebraker, J. Hamilton, Architecture of a Database System, Foundations and Trends in Databases Vol. 1, No. 2 (2007) 141–259

[D2] J. Gray and A. Reuter, Transaction Processing: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann, 1993.

[D4] M. Kleppmann, “Hermitage: Testing the “I” in ACID”, blog post, 2014

[V6] Nancy Lynch, Distributed Algorithms, Morgan Kaufmann, 1996

[V7] Kourosh Gharachorloo, “Memory Consistency Models for Shared-Memory Multiprocessors,” Stanford Technical Report, 1995

[V8] M. Herlihy, J. Wing “Linearizability: A Correctness Condition for Concurrent Objects”, ACM, 1990

[V9]Leslie Lamport, "How to Make a Multiprocessor Computer That Correctly Executes Multiprocess Programs", IEEE Trans. Comput. C-28,9 (Sept. 1979), 690-691.

 

原文链接: http://blog.thislongrun.com/2015/03/the-confusing-cap-and-acid-wording.html

 

令人迷惑的CAP与ACID用语

标签:分布式   数据库   

原文地址:http://blog.csdn.net/jj_tyro/article/details/45150285

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