分布式Erlang和CAP定理

Question

CAP theorem distributed Erlang system不可能同时提供以下三种保证：

• 一致性（所有Erlang运行时或节点，同时查看相同的数据）
• 可用性（节点故障不会阻止幸存者继续运行）
• 分区容差（尽管任意消息丢失，系统仍继续运行）

分布式Erlang系统可以支持零，一个或两个保证。

使用Erlang和OTP，如何实现每项保证？大多数分布式Erlang应用程序为更高级别的A和P做出实际选择，并满足“最终一致性”。似乎Erlang本身旨在支持分布式（P），容错（A），软实时，不间断的应用程序。

编程语言（Erlang），运行时系统（ERTS）和库集（OTP）是为构建分布式容错应用程序而设计的;我如何做定义分布式容错应用程序的三件事？

Answer 1

为清晰起见而已编辑

这取决于您的应用程序的设计，而不是您实现它的平台。您可以使用几乎任何语言或平台组合来实现任何2个保证。

Answer 2

我发现的一个非常好的例子是Riak，一个基于亚马逊Dynamo并使用Erlang和OTP构建的分布式键值存储。 tunable CAP controls允许您动态“选择”您的一致性和可用性级别;它选择关注CAP的A和P，这使它最终保持一致。 Riak是开源的，在线上有很多关于其实现的好文章。

另一个很好的例子是Dynomite，PowerSet的Dynamo-clone-in-Erlang。尽管该项目已经停止了一段时间，但它仍然是如何构建Dynamo克隆的有用功能设计文档。

这两个项目本身基于亚马逊的Dynamo，这是一个可递增扩展，高可用性的键值存储系统。该技术旨在为用户提供折衷成本，一致性，耐用性和性能的能力，同时保持高可用性。这篇论文很好读。

Answer 3

Erlangs的力量应该是选择A＆amp; P，但与任何系统一样，可以选择任意两个或更少。这部分是由于erlang编程模型与通过消息传递的所有通信。如果您使用良好的Erlang样式，则不要使用共享内存在进程之间进行通信。

Answer 4

我认为这个定理应该仅考虑一层。什么是图层？它类似于OSI-ISO层，但适用于数据库：应用程序/数据库，操作系统，磁盘/硬件。在一层中不能满足所有CAP条件。 Erlang / OTP在应用层运行，所以用Erlang覆盖其中2个（你可以选择，因为Erlang的灵活性），最后一个覆盖OS（即文件系统）或硬件层（raid）。