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面对可能出现的网络延迟，不可预估的请求流量等情况，设计一个分布式系统，我们通常围绕系统高可用，数据一致性的目标去规划和实现，想要完全实现这个目标，却并非易事。由此，分布式系统领域诞生了一个基本定理，即 CAP 定理，用于指导分布式系统的设计，从系统高可用，数据一致性，网络容错三个角度将分布式系统的特性抽成一个分区容错一致性模型。这样一来，让系统设计者只需根据业务场景特点，进行权衡设计适合业务场景的分区容错一致性模型即可，很大程度简化了分布式系统设计的难度。 也因此，CAP 定理是架构师所必须要掌握的内容，它影响着架构师对分布式系统的技术选型，技术决策。既然如此重要，接下来，我们就一起学习下 CAP 定理吧。 什么是 CAP CAP 定理最初是由加州大学伯克利分校的计算机科学家埃里克·布鲁尔（Eric Brewer）在 2000 年的 ACM PODC 上提出的一个猜想，也因此被叫做布鲁尔定理。后来在 2002 年，麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特（Seth Gilbert）和南希·林奇（Nancy Lynch）发表了 CAP 定理的证明，让它成为分布式系统领域公认的一个定理。 CAP 定理指出了，在一个跨区域网络连接，共享数据的分布式系统中，一致性（Consistency），可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）

本文来源： http://blog.csdn.net/Linkthaha/article/details/100575651 最近，在对公司容器云的日志方案进行设计时，发现主流的 ELK 或者 EFK 比较重，再加上现阶段对于 ES 复杂的搜索功能很多都用不上，最终选择了 Grafana 开源的 Loki 日志系统，下面介绍下 Loki 的背景。 背景和动机 当我们的容器云运行的应用或者某个节点出现问题了，解决思路应该如下： 我们的监控使用的是基于 Prometheus 体系进行改造的，Prometheus 中比较重要的是 Metric 和 Alert。 Metric 是来说明当前或者历史达到了某个值，Alert 设置 Metric 达到某个特定的基数触发了告警，但是这些信息明显是不够的。 我们都知道，Kubernetes 的基本单位是 Pod，Pod 把日志输出到 stdout 和 stderr，平时有什么问题我们通常在界面或者通过命令查看相关的日志。 举个例子： 当我们的某个 Pod 的内存变得很大，触发了我们的 Alert，这个时候管理员，去页面查询确认是哪个 Pod 有问题，然后要确认 Pod 内存变大的原因。 我们还需要去查询 Pod 的日志，如果没有日志系统，那么我们就需要到页面或者使用命令进行查询了： 如果，这个时候应用突然挂了，这个时候我们就无法查到相关的日志了

面对可能出现的网络延迟，不可预估的请求流量等情况，设计一个分布式系统，我们通常围绕系统高可用，数据一致性的目标去规划和实现，想要完全实现这个目标，却并非易事。由此，分布式系统领域诞生了一个基本定理，即 CAP 定理，用于指导分布式系统的设计，从系统高可用，数据一致性，网络容错三个角度将分布式系统的特性抽成一个分区容错一致性模型。这样一来，让系统设计者只需根据业务场景特点，进行权衡设计适合业务场景的分区容错一致性模型即可，很大程度简化了分布式系统设计的难度。 也因此，CAP 定理是架构师所必须要掌握的内容，它影响着架构师对分布式系统的技术选型，技术决策。既然如此重要，接下来，我们就一起学习下 CAP 定理吧。 什么是 CAP CAP 定理最初是由加州大学伯克利分校的计算机科学家埃里克·布鲁尔（Eric Brewer）在 2000 年的 ACM PODC 上提出的一个猜想，也因此被叫做布鲁尔定理。后来在 2002 年，麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特（Seth Gilbert）和南希·林奇（Nancy Lynch）发表了 CAP 定理的证明，让它成为分布式系统领域公认的一个定理。 CAP 定理指出了，在一个跨区域网络连接，共享数据的分布式系统中，一致性（Consistency），可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）