CAP原则 和BASE
● 一致性(C):在分布式系统中的所有数据备份,在同一时刻是否同样的值。(等同于所有节点访问同一份最新的数据副本)
- 数据库事务一致性需求
很多web实时系统并不要求严格的数据库事务,对读一致性的要求很低,有些场合对写一致性要求并不高。允许实现最终一致性。 - 数据库的写实时性和读实时性需求
对关系数据库来说,插入一条数据之后立刻查询,是肯定可以读出来这条数据的,但是对于很多web应用来说,并不要求这么高的实时性,比方说发一条消息之 后,过几秒乃至十几秒之后,我的订阅者才看到这条动态是完全可以接受的。 - 对复杂的SQL查询,特别是多表关联查询的需求
任何大数据量的web系统,都非常忌讳多个大表的关联查询,以及复杂的数据分析类型的报表查询,特别是SNS类型的网站,从需求以及产品设计角 度,就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询,以及单表的简单条件分页查询,SQL的功能被极大的弱化了。
与BASE的关系
- 基本可用(Basically Available)
- 软状态(Soft state)
- 最终一致(Eventually consistent)
- 目前最快的KV数据库,10W次/S, 满足了高可用性。
- Redis的k-v上的v可以是普通的值(基本操作:get/set/del) v可以是数值(除了基本操作之外还可以支持数值的计算) v可以是数据结构比如基于链表存储的双向循环list(除了基本操作之外还可以支持数值的计算,可以实现list的二头pop,push)。如果v是list,可以使用redis实现一个消息队列。如果v是set,可以基于redis实现一个tag系统。与mongodb不同的地方是后者的v可以支持文档,比如按照json的结构存储。redis也可以对存入的Key-Value设置expire时间。
- Redis的v的最大远远超过memcache。这也是实现消息队列的一个前提。
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