微服务Springcloud超详细教程+实战（十二）

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CAP

CAP原则：CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中，Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可兼得

分区容错性

大多数分布式系统都分布在多个子网络。每个子网络就叫做一个区（partition）。分区容错的意思是，区间通信可能失败。比如，一台服务器放在中国，另一台服务器放在美国，这就是两个区，它们之间可能无法通信。
在这里插入图片描述
上图中，G1 和 G2 是两台跨区的服务器。G1 向 G2 发送一条消息，G2 可能无法收到。系统设计的时候，必须考虑到这种情况。

一般来说，分区容错无法避免，因此可以认为 CAP 的 P 总是成立。CAP 定理告诉我们，剩下的 C 和 A 无法同时做到。

一致性

Consistency 中文叫做"一致性"。意思是，写操作之后的读操作，必须返回该值。举例来说，某条记录是 v0，用户向 G1 发起一个写操作，将其改为 v1。
在这里插入图片描述
接下来，用户的读操作就会得到 v1。这就叫一致性。

问题是，用户有可能向 G2 发起读操作，由于 G2 的值没有来得及发生变化，因此返回的是 v0。G1 和 G2 读操作的结果不一致，这就不满足一致性了。

为了让 G2 也能变为 v1，就要在 G1 写操作的时候，让 G1 向 G2 发送一条消息，要求 G2 也改成 v1。
在这里插入图片描述
这样的话，用户向 G2 发起读操作，也能得到 v1。

可用性

Availability 中文叫做"可用性"，意思是只要收到用户的请求，服务器就必须给出回应。

用户可以选择向 G1 或 G2 发起读操作。不管是哪台服务器，只要收到请求，就必须告诉用户，到底是 v0 还是 v1，否则就不满足可用性。

一致性和可用性的矛盾

一致性和可用性，为什么不可能同时成立？答案很简单，因为可能通信失败（即出现分区容错）。

如果保证 G2 的一致性，那么 G1 必须在写操作时，锁定 G2 的读操作和写操作。只有数据同步后，才能重新开放读写。锁定期间，G2 不能读写，没有可用性。

如果保证 G2 的可用性，那么势必不能锁定 G2，所以一致性不成立。

综上所述，G2 无法同时做到一致性和可用性。系统设计时只能选择一个目标。如果追求一致性，那么无法保证所有节点的可用性；如果追求所有节点的可用性，那就没法做到一致性。

总结：

分区容错性/可靠性P：不同地区的同一个系统的集群，集群间的通信可能失败（必然事件）
一致性C：同一时间请求集群中任何一个节点，返回的数据一致
可用性A：集群中的每个节点，任何时候都是可用的

CP：一致性+分区容错性/可靠性-------->zookeeper,淘宝

AP：可用性+分区容错性/可靠性--------->SpringCloud

重试机制

Eureka的服务治理强调了CAP原则中的AP，即可用性和可靠性。它与Zookeeper这一类强调CP（一致性，分区容错）的服务治理框架最大的区别在于：Eureka为了实现更高的服务可用性，牺牲了一定的一致性，极端情况下它宁愿接收故障实例也不愿丢掉健康实例，正如我们上面所说的自我保护机制。

但是，此时如果我们调用了这些不正常的服务，调用就会失败，从而导致其它服务不能正常工作！这显然不是我们愿意看到的。

我们现在关闭一个user-service实例：
在这里插入图片描述
因为服务剔除的延迟，consumer并不会立即得到最新的服务列表，此时再次访问你会得到错误提示：

但是此时，8081服务其实是正常的。

因此Spring Cloud 整合了Spring Retry 来增强RestTemplate的重试能力，当一次服务调用失败后，不会立即抛出异常，而是再次重试另一个服务。

只需要（user-consumer）简单配置即可实现Ribbon的重试：

spring:
  cloud:
    loadbalancer:
      retry:
        enabled: true # 开启Spring Cloud的重试功能
user-service:
  ribbon:
    ConnectTimeout: 250 # Ribbon的连接超时时间
    ReadTimeout: 1000 # Ribbon的数据读取超时时间
    OkToRetryOnAllOperations: true # 是否对所有操作都进行重试
    MaxAutoRetriesNextServer: 1 # 切换实例的重试次数
    MaxAutoRetries: 1 # 对当前实例的重试次数

根据如上配置，当访问到某个服务超时后，它会再次尝试访问下一个服务实例，如果不行就再换一个实例，如果不行，则返回失败。切换次数取决于MaxAutoRetriesNextServer参数的值

引入spring-retry依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.retry</groupId>
    <artifactId>spring-retry</artifactId>
</dependency>

我们重启user-consumer-demo，测试，发现即使user-service2宕机，也能通过另一台服务实例获取到结果！
在这里插入图片描述