Redis 可用性和 CAP 定理答案

【问题标题】：Redis availability and CAP theoremRedis 可用性和 CAP 定理
【发布时间】：2019-12-28 13:22:00
【问题描述】：

在 CAP 定理中，Redis 被指定为缺乏可用性（具有分区容错性和一致性）的数据库。

但有很多地方将 Redis 视为高可用性键值存储。

什么是对的？如果您能提供深入的答案，我将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： redis nosql high-availability key-value-store consistency

【解决方案1】：

我首先要说没有“CA”类别。大多数系统在没有网络分区的情况下都是 CA。

CAP 定理适用于分布式数据存储，并在网络分区 (P) 发生时生效。它表示当 (P) 发生时，分布式数据存储必须在一致性 (C) 或可用性 (A) 之间进行选择。

即当 P 发生时，它将是 PA 或 PC。

RDBMS 曾经是 PC，但随着时间的推移，它们也开始支持 PA。

具体到 Redis，高可用性不仅仅是分区容错。 Redis 具有 Master Slave 架构，如果 Master 失败，Redis Sentinel 会将 Slave 提升为新的 Master，从而使整个解决方案具有高可用性。由于多种原因（例如内存不足），主服务器可能会失败（或变得不可用），这不一定是由于网络分区。

然后是网络分区（P）的情况，如果（P）发生，那么Redis在少数分区中变得不可用。这就是为什么从 CAP 的角度来看，Redis 是 CP，因为它在少数分区中变得不可用。请注意，它在多数分区中仍然可用。

您可以阅读有关Redis High Availability here 的更多信息。有关分区的详细信息，请参阅标题为“分区下的一致性”的段落。

Redis 也被称为最终一致，因为当 (P) 发生时，少数分区仍然可用几秒钟，并且在此期间对少数分区所做的任何写入最终都会被丢弃。

【讨论】：

用你的话说“Redis 在少数分区中变得不可用”，你说的少数分区是什么意思？
假设发生网络分区，在一个分区中您有 1 个 Master 和 1 个 Sentinel，而在另一个分区中，您有 2 个 Slave 和 2 个 Sentinel。那么前者是少数派。
@Alex 希望它澄清。
啊，我明白了，我通过您的链接阅读了“分区下的一致性”部分，看看您现在的意思，谢谢

【解决方案2】：

根据《Redis Essentials》一书第170页：

由于 Redis Sentinel 和 Redis Cluster 是分布式系统，使用 CAP 定理分析它们是公平的。网络分区在分布式系统中是不可避免的，因此它应该确保一致性或可用性；也就是说，它应该是CP或AP。

理论上，Redis Sentinel 和 Redis Cluster 在网络分区下既不一致也不可用。但是，有一些配置可以最大限度地减少一致性和可用性问题。它们无法提供可用性，因为有一个法定人数需要就主选举达成一致，并且根据法定人数的决定，系统的一部分可能会变得不可用。

它们无法在网络分区下提供一致性，例如，当两个或多个分区同时接受写入时。当网络恢复并加入分区时，其中一些写入将丢失（冲突不会自动解决，也不会暴露给客户端）。

希望对你有所帮助。在线书籍：（https://subscription.packtpub.com/book/big_data_and_business_intelligence/9781784392451/9/ch09lvl1sec52/the-cap-theorem）

【讨论】：