CAP原理和BASE理论
CAP原理
概述
- CAP理论的主要场景是在分布式环境下,在单机环境下,基本可不考虑CAP问题。
- CAP理论就是说在分布式存储系统中,最多只能实现上面的两点。而由于当前的网络硬件肯定会出现延迟丢包等问题,所以分区容忍性是我们必须需要实现的。所以我们只能在一致性和可用性之间进行权衡,没有NoSQL系统能同时保证这三点。
为了保证一致性(CP),不能访问未同步完成的节点,也就失去了部分可用性;
为了保证可用性(AP),允许读取所有节点的数据,但是数据可能不一致。CAP理解
Consistency:一致性,原文翻译过来是说,对于任何从客户端发达到分布式系统的数据读取请求,要么读到最新的数据要么失败。换句话说,一致性是站在分布式系统的角度,对访问本系统的客户端的一种承诺:要么我给您返回一个错误,要么我给你返回绝对一致的最新数据,不难看出,其强调的是数据正确。
Availability:可用性,原文翻译过来是说,对于任何求从客户端发达到分布式系统的数据读取请求,都一定会收到数据,不会收到错误,但不保证客户端收到的数据一定是最新的数据。换句话说,可用性是站在分布式系统的角度,对访问本系统的客户的另一种承诺:我一定会给您返回数据,不会给你返回错误,但不保证数据最新,强调的是不出错。
Partition tolerance:分区容忍性,这个词有点怪,如果直接看中文的确有点不太好理解。那么看原文翻译怎么说的,分布式系统应该一直持续运行,即使在不同节点间同步数据的时候,出现了大量的数据丢失或者数据同步延迟。
(PS:^V^,您瞧瞧,包容度多高,简直是打不死的小强,现在应该能够理解为什么用tolerance容忍度这个词了吧。)
换句话说,分区容忍性是站在分布式系统的角度,对访问本系统的客户端的再一种承诺:我会一直运行,不管我的内部出现何种数据同步问题,强调的是不挂掉。
BASE理论
- BASE是Basically Available(基本可用)、Soft state(软状态)和Eventually consistent(最终一致性)三个短语的简写,BASE是对CAP中一致性和可用性权衡的结果,其来源于对大规模互联网系统分布式实践的结论,是基于CAP定理逐步演化而来的,其核心思想是即使无法做到强一致性(Strong consistency),但每个应用都可以根据自身的业务特点,采用适当的方式来使系统达到最终一致性(Eventual consistency)
基本可用
- 指分布式系统在出现故障的时候,保证核心可用,允许损失部分可用性。
例如,电商在做促销时,为了保证购物系统的稳定性,部分消费者可能会被引导到一个降级的页面。
软状态
- 指允许系统中的数据存在中间状态,并认为该中间状态不会影响系统整体可用性,即允许系统不同节点的数据副本之间进行同步的过程存在时延
最终一致性
- 最终一致性强调的是系统中所有的数据副本,在经过一段时间的同步后,最终能达到一致的状态。
ACID 要求强一致性,通常运用在传统的数据库系统上。而 BASE 要求最终一致性,通过牺牲强一致性来达到可用性,通常运用在大型分布式系统中。
在实际的分布式场景中,不同业务单元和组件对一致性的要求是不同的,因此 ACID 和 BASE 往往会结合在一起使用
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