听闻AWS打破了数据库CAP原则，其它厂商怎么看？

HaHa

昨天看到一篇文章，写的是AWS re:Invent 2024大会上，亚马逊云科技正式宣布推出Amazon Aurora DSQL和Amazon DynamoDB global tables新功能，能够满足一些特殊工作负载对跨区域运行、强一致性、低延迟、高可用性的严苛需求。


通俗地讲，就是能突破数据库一直以来的CAP原则，一个值得庆贺的消息。
CAP定理，相信了解数据库行业的朋友都不陌生，指的是在一个分布式系统中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition tolerance），这三个要素最多只能同时实现两点，不可能三者兼顾。
CAP原则带来的后果就是，数据库系统要么AP，要么CP，要么AC，但是不存在CAP。CAP原则使得用户在进行分布式架构设计时，必须做出取舍。至于如何取舍，则需要根据业务来抉择。比如金融系统肯定要优先保证数据一致性；而社交媒体则考虑优先保证分区容错性。
由此不难理解为什么数据库有那么多不同类型的产品，因为场景很多。比如：
在一些传统的关系型数据库系统中，一致性和可用性被认为是首要考虑的。在网络分区发生时，系统会选择阻塞请求以保持数据的一致性，确保所有节点看到的数据是相同的。典型代表如MySQL和PostgreSQL‌，这就是CA系统。
在一些分布式数据库系统中，一致性和分区容错性被认为是首要考虑的。系统将优先保持数据的一致性和容错性，但可能会在网络分区时牺牲一部分可用性。典型代表如Google Bigtable和HBase‌，这就是CP系统。
至于AP系统‌：许多大规模互联网应用程序更倾向于追求可用性和分区容错性，而在一致性方面可能做出一些妥协。这种系统在高并发场景下表现更好，但可能会面临数据一致性的挑战‌。
过去尽管很多数据库厂商一直在这三个维度努力，但始终没有进一步的突破。此次AWS可以说是另辟蹊径了。
从原理来说，很简单。如今云计算的应用，默认其实就是AP系统，缺失的主要是C、一致性，解决一致性问题，核心是降低延迟，只要存在副本，一定存在延迟，无非是延迟多少。
所以，AWS主要解决的也是延迟问题。其通过并行处理命令，类似于现在政府提倡的一次办结、只跑一次，大大降低了频繁交互带来的延迟，再通过时间戳，解决时间漂移的问题，把命令顺序捋顺了，以保证结果一致。
接下来，相信很多数据库产品都能跟进了。有时候问题的解决就是如此简单，当然，AWS产品还需要市场进一步验证，毕竟产品刚上市，但其无疑为数据库发展开创了新的思维。

AWS，厉害。

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