ACID

ACID,是指数据库管理系统(DBMS)在写入/更新资料的过程中,为保证事务(transaction)是正确可靠的,所必须具备的四个特性:原子性(atomicity,或称不可分割性)、一致性(consistency)、隔离性(isolation,又称独立性)、持久性(durability)。

原子性(Atomicity)

一个事务(transaction)中的所有操作,要么全部完成,要么全部不完成,不会结束在中间某个环节。事务在执行过程中发生错误,会被回滚(Rollback)到事务开始前的状态,就像这个事务从来没有执行过一样。

一致性(Consistency)

在事务开始之前和事务结束以后,数据库的完整性没有被破坏。这表示写入的资料必须完全符合所有的预设规则,这包含资料的精确度、串联性以及后续数据库可以自发性地完成预定的工作。

隔离性(Isolation)

当两个或者多个事务并发访问(此处访问指查询和修改的操作)数据库的同一数据时所表现出的相互关系。事务隔离分为不同级别,包括读未提交(Read uncommitted)、读提交(read committed)、可重复读(repeatable read)和串行化(Serializable)。

持久性(Durability)

在事务完成以后,该事务对数据库所作的更改便持久地保存在数据库之中,并且是完全的。

CAP理论

2000年7月,加州大学伯克利分校的Eric Brewer教授在ACM PODC会议上提出CAP猜想。2年后,麻省理工学院的Seth Gilbert和Nancy Lynch从理论上证明了CAP。之后,CAP理论正式成为分布式计算领域的公认定理。

CAP理论为:一个分布式系统最多只能同时满足一致性(Consistency)、可用性(Availability)和分区容错性(Partition tolerance)这三项中的两项。

一致性(Consistency)

一致性指“all nodes see the same data at the same time”,即更新操作成功并返回客户端完成后,所有节点在同一时间的数据完全一致。

可用性(Availability)

可用性指“Reads and writes always succeed”,即服务一直可用,而且是正常响应时间。

分区容错性(Partition tolerance)

分区容错性指“the system continues to operate despite arbitrary message loss or failure of part of the system”,即分布式系统在遇到某节点或网络分区故障的时候,仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务。

CAP权衡

通过CAP理论,我们知道无法同时满足一致性、可用性和分区容错性这三个特性,那要舍弃哪个呢?

对于多数大型互联网应用的场景,主机众多、部署分散,而且现在的集群规模越来越大,所以节点故障、网络故障是常态,而且要保证服务可用性达到N个9,即保证P和A,舍弃C(退而求其次保证最终一致性)。虽然某些地方会影响客户体验,但没达到造成用户流程的严重程度。

对于涉及到钱财这样不能有一丝让步的场景,C必须保证。网络发生故障宁可停止服务,这是保证CA,舍弃P。貌似这几年国内银行业发生了不下10起事故,但影响面不大,报到也不多,广大群众知道的少。还有一种是保证CP,舍弃A。例如网络故障事只读不写。

孰优孰略,没有定论,只能根据场景定夺,适合的才是最好的。

BASE理论

eBay的架构师Dan Pritchett源于对大规模分布式系统的实践总结,在ACM上发表文章提出BASE理论,BASE理论是对CAP理论的延伸,核心思想是即使无法做到强一致性(Strong Consistency,CAP的一致性就是强一致性),但应用可以采用适合的方式达到最终一致性(Eventual Consitency)。

BASE是指基本可用(Basically Available)、软状态( Soft State)、最终一致性( Eventual Consistency)。

基本可用(Basically Available)

基本可用是指分布式系统在出现故障的时候,允许损失部分可用性,即保证核心可用。电商大促时,为了应对访问量激增,部分用户可能会被引导到降级页面,服务层也可能只提供降级服务。这就是损失部分可用性的体现。

软状态( Soft State)

软状态是指允许系统存在中间状态,而该中间状态不会影响系统整体可用性。分布式存储中一般一份数据至少会有三个副本,允许不同节点间副本同步的延时就是软状态的体现。mysql replication的异步复制也是一种体现。

最终一致性( Eventual Consistency)

最终一致性是指系统中的所有数据副本经过一定时间后,最终能够达到一致的状态。弱一致性和强一致性相反,最终一致性是弱一致性的一种特殊情况。

ACID和BASE的区别与联系

ACID是传统数据库常用的设计理念,追求强一致性模型。BASE支持的是大型分布式系统,提出通过牺牲强一致性获得高可用性。ACID和BASE代表了两种截然相反的设计哲学。

在分布式系统设计的场景中,系统组件对一致性要求是不同的,因此ACID和BASE又会结合使用。

ACID CAP BASE介绍的更多相关文章

  1. 分布式:ACID, CAP, BASE

    本文主要讲述分布式系统开发的一些相关理论基础. 一.ACID ACID是一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行的逻辑单元,狭义上的事务特指数据库事务. 1.Atomic原子性 事务 ...

  2. ACID/CAP/BASE 理论知识

    ACID是事务的四大特性,想要成为事务,必须具备这四点. Atomicity 原子性体现在对于一个事务来讲,要么一起执行成功要么一起失败,执行的过程中是不能被打断或者执行其他操作的. Consiste ...

  3. 事务背书 ACID, CAP, BASE

    A atomicity 原子性 一个事务(transaction)中的所有操作,要么全部完成,要么全部不完成, C consistency 一致性 在事务开始之前和事务结束以后,数据库的完整性没有被破 ...

  4. 分布式中 CAP BASE ACID 理解(转载)

    概念理解(CAP,BASE, ACID) CAP CAP:  Consistency, Availability, Partition-tolerance 强一致性(Consistency).系统在执 ...

  5. 关于ACID,BASE和CAP定理的探究

    前言 当我看到"根据CAP理论,由于分布式系统必须保证分区容错性,所以只能选择AP原则或者CP原则"这种结论时,我感到很疑惑: 什么是分区容错性? 为什么分布式系统必须保证分区容错 ...

  6. [转帖]浅谈分布式一致性与CAP/BASE/ACID理论

    浅谈分布式一致性与CAP/BASE/ACID理论 https://www.cnblogs.com/zhang-qc/p/6783657.html ##转载请注明 CAP理论(98年秋提出,99年正式发 ...

  7. 数据库事务的ACID和BASE

    ACID versus BASE for database transactions解释了ACID和BASE的区别.如下: ACID: (关系数据库) Atomic: 原子性,一个事务要么全部成功,要 ...

  8. 分布式数据库中CAP原理(CAP+BASE)

    分布式数据库中CAP原理(CAP+BASE) 传统的ACID 1)原子性(Atomicity): 事务里的所有操作要么全部做完,要么都不做,事务成功的条件是事务里的所有操作都成功. 2)一致性(Con ...

  9. 分布式系列文章 —— 从 ACID 到 CAP / BASE

    转自:https://mp.weixin.qq.com/s?amp;mid=2652037708&__biz=MzI0NDI0MTgyOA%3D%3D&idx=1&chksm= ...

随机推荐

  1. java中的clone

    .clone 要实现cloneable接口: .深度clone和浅度clone .对象.clone() 1. Clone&Copy      假设现在有一个Employee对象,Employe ...

  2. 解析CSS加密技术之“障眼法”

    CSS(Cascading Style Sheet,可译为“层叠样式表”或“级联样式表”)是一组格式设置规则,用于控制Web页面的外观.通过使用CSS样式设置页面的格式,可将页面的内容与表现形式分离. ...

  3. linux面试题3

    1. 下面的网络协议中,面向连接的的协议是: A . A 传输控制协议 B 用户数据报协议 C 网际协议 D 网际控制报文协议 2. 在/etc/fstab文件中指定的文件系统加载参数中, D 参数一 ...

  4. Delphi DecodeDate和EncodeDate 拆分和聚合时间函数的用法

    SysUtilsprocedure DecodeData(Date: TDateTime; var Year, Month, Day: Word);DecodeDate打断TdateTime成为年月日 ...

  5. ZOJ3865:Superbot(BFS) The 15th Zhejiang University Programming Contest

    一个有几个小坑的bfs 题目很长,但并不复杂,大概总结起来有这么点. 有t组输入 每组输入n, m, p.表示一个n*m的地图,每p秒按键会右移一次(这个等会儿再讲). 然后是地图的输入.其中'@'为 ...

  6. 《C++ primer》--第12章

    习题12.7 什么是封装?为什么封装是有用的? 解答: 封装是一种将低层次的元素组合起来形成新的.高层次实体的技术.例如,函数是封装的一种形式:函数所执行的细节行为被封装在函数本身这个更大的实体中:类 ...

  7. bjfu1284 判别正则表达式

    做解析器做得多的我,一上来就觉得要写解析器,麻烦,于是想偷懒用java的正则表达式类Pattern直接进行判断,结果wa了,原因是这题要求的正则表达式只是真正正则表达式的一个子集.比如|12是合法正则 ...

  8. 两段简单的JS代码防止SQL注入

    1.URL地址防注入: //过滤URL非法SQL字符var sUrl=location.search.toLowerCase();var sQuery=sUrl.substring(sUrl.inde ...

  9. 【C# C++】C#中调用msvcr100.dll中的_beginthreadex函数

    msvcr100.dll是VS2010的C运行时库DLL, _beginthreadex开启子线程的函数就在这个DLL里面实现 unsigned long _beginthreadex(    voi ...

  10. 02《老罗Android开发视频教程》第二集:android系统框架的介绍