概念理解(CAP,BASE, ACID) CAP CAP:  Consistency, Availability, Partition-tolerance 强一致性(Consistency).系统在执行过某项操作后仍然处于一致的状态.在分布式系统中,更新操作执行成功后所有的用户都应该读取到最新的值,这样的系统被认为具有强一致性. 可用性(Availability).每一个操作总是能够在一定的时间内返回结果,这里需要注意的是"一定时间内"和"返回结果". 分区容错性(…

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…

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 事务必须是一个原子的操作序列单元,事务中包含的各项操作在一次执行过程中,要么全部执行成功,要么全部不执行,任何一项失败,整个事务回滚,只有全部都执行成功,整个事务才算成功. 2.Consistency一致性 事务的执行不能破坏数据库数据的完整性和一致性,事务在执行之前和之后,数据库都必须处于一致性状态.…

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. Consistency 一致性表现为事务进行过后和执行前,整体系统都是稳定的,比如对于入账出账操作是不会有总资金的变化的. Isolation 隔离性表示各个事务之间不会互相影响,数据库一般会提供多种级别的隔离.实际上多个事务是并发执行的,但是他们之间不会互相影响. Durability 持久性表示一旦一个事务成功…

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坏.这表示写入的资料必须完全符合所有的预设规则 I isolation 隔离性 数据库允许多个并发事务, 事务隔离分为:读未提交(Read uncommitted).读提交(read committed).可重复读(repeatable read)和串行化(Serializable) D durab…

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年正式发表): C( Consistency)一致性:在分布式系统中,数据一致更新,所有数据变动都是同步的: A( Availability)可用性:分布式系统中,部分节点故障,系统是否依然可响应客户端请求(对数据更新具备高可用性): P( Partition tolerance)分区容错性:分区是相对于通…

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(Consistency): 数据库要一直处于一致的状态,事务的运行不会改变数据库原本的一致性约束. 3)独立性(Isolation): 指并发的事务之间不会相互影响,一个事务要访问的数据正在被另一个事务修改,那么在另一个事务提交之前,看到的数据是未改变的. 4)持久性(Durability): 持久性是指…

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性? 为什么说Eureka这样的分布式系统属于AP原则,它明明没有完全放弃一致性啊? 真的存在不用考虑数据一致性的系统吗?AP和BASE有严格的区别吗? 为了解决上面的疑惑,我查了很多资料,在下面的文章中,我会一一回答上面提出的问题. 事务和ACID ACID是传统关系型数据库事务的四个特性,其中的四个字母分…

目录 CAP ACID BASE CAP 分布式系统中,这三个特性只能满足其中两个. 一致性(Consistency):分布式中一致性又分强一致性和弱一致性,强一致性主浊任何时刻任何节点看到的数据都是一样的,弱一致性一* * 般实现的是最终一致性. 可用性(Availability):集群在任何时间内都正常使用 分区容错性(Partition Tolerance):某一部分集群坏掉,另一部分仍能正常工作. 对于二选一模型 CA模型,在分布式系统中不存在,因为舍弃P,意味着放弃分布式系统.比如单机…

背景 一致性是一个抽象的.具有多重含义的计算机术语,在不同应用场景下,有不同的定义和含义.在传统的IT时代,一致性通常指强一致性,强一致性通常体现在你中有我.我中有你.浑然一体:而在互联网时代,一致性的含义远远超出了它原有的含义,在我们讨论互联网时代的一致性之前,我们先了解一下互联网时代的特点,互联网时代信息量巨大.需要计算能力巨大,不但对用户响应速度要求快,而且吞吐量指标也要向外扩展(既:水平伸缩),于是单节点的服务器无法满足需求,服务节点开始池化,想想那个经典的故事,一只筷子一折就断,一把筷…