分布Erlang与CAP定理

Question

通过盖定理，分布式Erlang系统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(节点故障并不妨碍幸存者继续操作)
• 分区容忍度(尽管有任意消息丢失，系统仍继续运行)

分布式Erlang系统可以支持零、一或两个保证。

使用Erlang和OTP，如何实现每个保证？大多数分布式Erlang应用程序为更高层次的A和P做出了实际的选择，并满足于“最终的一致性”。看起来Erlang本身就是为了支持分布式(P)、容错(A)、软实时、不间断的应用程序而设计的.

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；我如何完成定义的分布式容错应用程序的三项工作？。

Answer 1

我发现的一个很好的例子是里克，这是一个基于亚马逊的Dynamo的分布式键值商店，它使用Erlang和OTP构建。可调CAP控件允许您动态地“选择”您的一致性和可用性级别；它选择关注CAP的A和P，这使其最终一致。Riak是开源的，网上有很多关于它的实现的好文章.

另一个很好的例子是戴诺密，PowerSet的发电机--Erlang克隆。虽然这个项目已经死了一段时间了，但它还是一个关于如何构建Dynamo克隆的有用的功能设计文档。

这两个项目本身都是基于亚马逊的迪纳摩，这是一个渐进的、高度可用的键值存储系统。该技术旨在使用户在保持高可用性的同时，能够降低成本、一致性、耐用性和性能。这份报纸读得很好。

Answer 2

为清晰起见编辑的

它取决于应用程序的设计，而不是实现它的平台。您可以使用任何语言或平台组合来实现任何2种保证。

Answer 3

Erlangs的优势应该是选择A&P，但与任何系统一样，可以选择任何两种或更少的。这在一定程度上是由于erlangs编程模型通过消息传递实现了所有通信。如果您使用良好的Erlang样式，则不使用共享内存在进程之间进行通信。