一貫性、可用性、およびパーティション寛容が、実際には、生産分散システムにおいて何を意味するかについての最下位に進みましょう。 私はしばらく投稿していない、私は知っている、私は知っている。仕事、人生、そして通常の「誰かがこれを読んでいるか?」疑問のスパイラル、私はこのブログが塵を集めることを許します。 ランダムなトピックに関するスポラディックな投稿の代わりに、私はキャリアの早い段階でよりよく理解したことを望む基本的な概念の深いシリーズに取り組んでいます。 このCAP理論の4つのシリーズは、私が計画した多くの深いダイビングの最初のシリーズです. あなたが理論的に分散システムを「得る」と感じたことがあるが、実践でその知識を適用するために苦労している場合は、このシリーズはあなたのためにです。 ありがとうございます(あるいはこのブログを発見してくださっただけです)。 全4部シリーズを直接あなたのインボックスに取得してください。 
 
 これは、CAP理論と分散システムの妥協に関する4つのシリーズの第1部です。 これは、CAP理論と分散システムの妥協に関する4つのシリーズの第1部です。 あなたが過去10年間に中部または上級レベルのエンジニアリングの役割のためにインタビューした場合、あなたは最終的にCAP理論のいくつかのバージョンにつながるシステム設計の質問を聞かれた可能性があります。 それは技術的に正しいが、その背後にある考えは、グロテスク的に過度に単純化されている。その過度の単純化は、分散データストアがなぜ崩壊したのかをバグリングしているときにあなたを噛みつけるために戻ってくる。 私の目標は、CAP理論が私たちに言っていることを解明し、生産システムがこの「選択2」クローゼットを回避する方法を説明することです。 CAP理論とは? 世紀の転換期に戻り、2000年。 その後、Inktomi Corporationを運営し、ACMのPODCシンポジウムのポジウムに立って、数十年にわたって開発者を悩ませる声明を発表しました:分散データストアは、以下の3つのうち最大で2つを保証することができます:一貫性、可用性、およびパーティション寛容性。 エリック・ブライヤー 数年後、ブライヤーの理論は、セス・ギルバートとナンシー・リンチによって証拠として公式化された。理論、その背後にあるアイデア、すべては真実であるが、過去20年間のどこかで、ホワイトボードのセッションの間で、その色合いは失われた。 みなさんは、推測の「選択2」部分を覚えていますが、ほとんど常に最も重要な文脈を省略します。 . you only have to pick two   a network partition 期間中 期間中 ネットワークが健全であるとき、あなたはすべての3つを持っていることができます。理論は、物事が失敗するときにのみガイドラインを提供します - ネットワークパッケージを失い始める時、またはスイッチが失敗するとき、またはブドウがファイバーラインを噛むとき (これは実際にはAmazonで起こりました)。 CAP理論: Consistency, Availability, and Partition Tolerance Defined C、A、Pが実際に何であるか、そしてそれらが何を意味するかについて、極めて正確に考えてみましょう、なぜなら、偶然の定義には少しの微妙さが欠けているからです。 CAP理論における一貫性とは?(Linearizability) CAP理論が一貫性について話すとき、それは最高の一貫性の形について話している。 あなたがデータベースの背景から来ている場合、あなたは弱いと強力な一貫性について聞いたことがある。原子の一貫性は強力な一貫性の上にわずか一歩です。 . 原子の一貫性 線形化 線形化 Linearizability is when all operations execute すべての操作が実行される場合 例えば、オペレーションAがオペレーションBが始まる前に完了する場合、オペレーションBはオペレーションAの後で論理的に効果を生むべきである。 原子力 現実世界の例を使用して、このアイデアを説明するのに役立ちます。銀行口座の残高をチェックしていると、5000ドルが見えます。アカウントから1000ドルを転送しているとします。 $4000 (またはエラー) ですが、再び $5000 を返すことはありません. 転送は起こったか、またはありません. 新しい値が書き込まれた後、古い値が表示される状況はありません。 保証 保証 サイン今 こちらは 「すべてのノードが最終的に同じデータを見る」より強力です。 and IT CAP理論が何を語っているのか。 a lot 可能な一貫性 is NOT なぜこれが重要なのか? なぜなら、より弱い一貫性モデルを提供する多くのシステムがあるため、例えば:単調な読書、読み書き、および因果関係の一貫性は非常に有用であるが、それらのすべてのモデルは線形化性よりも弱い、つまりシステムが残ることができる。 CAP理論は、これらのモデルを使用するシステムを制限しません。 高度可用性 CAP Theoremの可用性とは? CAPの可用性の定義も非常に正確で、「失敗しないノードへのすべてのリクエスト 返事を受け取る」。 モス これは以下のいずれも言わないことに注意してください: 
 
 
 
 反応は迅速でなければならないということです。 答えは正しくなければならないということです。 ほとんどのノウハウが答えなければなりません。 たとえば、あなたが 10 ノードのクラスターを持っており、そのノードの 4 つが分割されている場合、その 4 つのノードは CAPの「可用性」の定義の下で「利用可能」とみなされる要求にまだ応答します。この場合、4xxエラーまたは静止した読み取りは依然として「利用可能」とみなされます。 must 実際の世界の例:ネットワークパーティションの間に、すべての二次複製にアクセスできないMongoDBの主な複製セットは「ステップダウン」し、書き込みを完全に拒否します。 MongoDB プロセスは予想通りに動いています。 unavailability Partition Toleranceとは?(そしてなぜそれを避けることができないのか) そこに「Pick Two」が登場する。 Partition tolerance は、ネットワークがノードをコミュニケーションできないグループに分割した場合でも、システムが広告通りに動作し続けることを意味します。 ネットワークパーティションは、分散システムでの生活の事実です。私たちが日々頼りにしているインターネット、私たちのアプリケーションをサービスするデータセンターは、すべてこの特性を持っています。スイッチが失敗し、ファイバーが切断され、クラウドプロバイダーは可用性ゾーンが停止し、パッケージが落とされ、データセンター内でさえ、一時的なネットワークの問題があります。 現実は、 あなたはC、A、Pの間を選ぶのではなく、Pが必然的に起こるときにCとAの間を選ぶのです。 partition tolerance is absolutely mandatory 本物のトレードオフ ネットワークが最終的に失敗したときに何が起こるか見ていきましょう。 そうする前に、PARTITION TOLERANCE(P)が絶対に必須であることを考慮して、CAP理論とその選択肢を再定義しましょう。 
 
 
 一貫性: 遅れたデータを返す可能性のあるリクエストを拒否する(可用性を犠牲にする) 可用性:データが遅れている場合でもすべてのリクエストに答える(一貫性を犠牲にする) 再び、前提条件に留意してください。 ネットワークがうまくいかない場合、「ネットワークがうまくいけば、一貫性と可用性の両方を持つことができます。パーティションがない場合?両方持つことができます。銀行のモバイルアプリは、ネットワークがうまく機能しているため、ほとんどの場合、正確かつ最新のバランスを表示します。 いつ CAP理論があなたに課すべき質問は次のとおりです。 What should your system do when the network eventually fails? コアコンパクト:パーティション中に、CPシステムは間違ったデータを見るのを防ぎ、利用できないようにします。APシステムは、潜在的にステーブルデータを提供することによって、ダウンタイムからあなたを保護します。 CP Systems: Choosing Consistency Over Availability(CPシステム:可用性より一貫性を選択) CP システムは、ネットワーク パーティションの期間中に、時代遅れのデータを返すリスクよりも、リクエストを拒否することを決定します。 では、いつその意味があるのでしょうか。 
 
 
 銀行:ユーザーが取引を行う場合は、少し下がるのが好ましいですか、または取引が2回起こるリスクがありますか? おそらく前者でしょう?我々は絶対に取引が成功しなかったときに取引が成功したことを顧客に伝えたくありません。 倉庫管理:商品が在庫しているかどうかが不確実な場合は、サービスを非公開するか、または過剰販売の可能性を許可する方が良いですか? たぶん不具合で大丈夫です。 現実世界のシステムを分析し、 彼ら自身のウェブサイトから、「etcdは強く一貫して分散されたキー価値ストア...ネットワークパーティションの間でリーダー選挙を優雅に処理し、リーダーノードでさえマシンの故障を許すことができます。 etcd Kubernetes は、すべてのクラスター構成のバックアップストアとして etcd を使用しています。 トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > トップ > ( ラインナビリティ(Linearizability)について kubectl kubectl AP Systems: Choosing Availability Over Consistency(APシステム:一貫性より可用性を選択) APシステムは、ネットワークパーティション中に、要求を拒否するのではなく、遅れたデータを提供するリスクがあることを決定します。 これが適用されるいくつかのシステム: 
 
 
 ソーシャルメディアフィード:ユーザーは、アプリが完全に利用できないよりも、古い/古いコンテンツを提供することを好むでしょう。それに加えて、ユーザーが数秒間彼らの投稿に反応を見ない場合は本当に重要ですか? 実際にはそうではありません。 ショッピングカート:この非常に有名な例は、実際には彼らのショッピングカートの問題に対処し始めたアマゾンのDynamoDBであり、それは「常にオン」の経験です。 現実世界のAPシステムでは、最も純粋なAPシステムはDNS自体以外の何ものでもありません。DNS、ドメインネームシステムは、APシステムの完璧な例であり、私たちは1日に何百回もそれを知らずに使用しています。 DNS レコードが更新された場合、更新プログラムは世界中のすべての DNS サーバーに直ちに拡散されません。 , DNS は決して「利用できない」ことはありません。 それは常にあなたに答えを与えるでしょう、たとえその応答が停滞している場合でも。 これがまさに DNS 更新が時間がかかる理由であり、いくつかのサイトが更新を通過するときにいくつかの人に利用できないように見える理由です。 DNS の場合、最終的な一貫性はインターネットを殺すような停滞時よりも絶対に良いです。 however 次へ:一貫性の選択の隠れたコスト このシリーズの次の部分では、ネットワークの故障時に一貫性を可用性に優先するデータベースやサービスであるCPシステムに深く浸透します。 
 
 
 
 これらのCPシステムがどのように強力な一貫性を実装するか。 連携のコスト 可用性より一貫性を選ぶときには、意味があります。 「選択2」は、実際の現実がより柔軟であるとき、システムの全生涯にわたってあなたの選択に閉じ込められているという幻想を与えます。 Part 2 をダウンロードしてからダウンロードします。 また、この記事をお気に入りいただきありがとうございます! 続ける自信があるので、ぜひご登録ください。 アリ 参照 
 
 
 
 エリック・ブライヤー2000 PODCプレゼンテーション Brewer's Conjecture and the Feasibility of Consistent, Available, Partition-Tolerant Web Services ナンシー・リンチとセス・ギルバート etcd

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