BASE理论面向的是大型高可用可扩展的分布式系统,和传统事务的CID特性是相反的,它完全不同于ACID的强一致性模型,而是提出通过牺牲强一致性来获得可用性,并允许数据在一段时间内是不一致的,但最终达到一直状态.…

在单机的数据库系统之中,我们很容易实现一套满足ACID 特性的 事务处理系统, 事务的一致性不存在问题. 但是在分布式系统之中,由于数据分布在不同的主机结点上,如何对着些数据进行分布式的事务处理就具有非常大的挑战,CAP 理论的出现,让我们对于分布式事务的一致性有了另外一种看法. 什么是CAP 理论? 在计算机科学理论,CAP 理论 (也称Brewer 定理) 又有称为 CAP原则,CAP定理,是由计算机科学家Eric Brewer 在 2000 年 提出的 ,其理论观点是, 在分布式计算机系统…

分布式CAP理论 来自wiki: 在理论计算机科学中,CAP定理(CAP theorem),又被称作布鲁尔定理(Brewer's theorem),它指出对于一个分布式计算系统来说,不可能同时满足以下三点:[1][2] 一致性(Consistency) (等同于所有节点访问同一份最新的数据副本) 可用性(Availability)(每次请求都能获取到非错的响应--但是不保证获取的数据为最新数据) 分区容错性(Partition tolerance)(以实际效果而言,分区相当于对通信的时限要求.系…

1.1 CAP理论的含义 Cap理论表示在分布式系统中一致性(C).可用性(A)和分区容错性(P)最多只能同时满足两个.  一致性:客户端更新数据成功后,在任意时刻,在系统任意对外提供服务的节点,读取到的数据都是最新写入的数据.(强一致性).  可用性:当系统出现异常时,仍能对外提供服务.  分区容错:当出现网络分区时,系统的容错能力(机器之间出现网络故障,不能正常通信).  证明cap理论:有两台机器M1和M2,为保持一致性,两台机器的数据相同,现在客户端对M1的数据进行更新,但M1和M2之间…

无论你是一个系统架构师,还是一个普通开发,当你开发或者设计一个分布式系统的时候,CAP理论是无论如何也绕不过去的.本文就来介绍一下到底什么是CAP理论,如何证明CAP理论,以及CAP的权衡问题. CAP理论概述 CAP理论: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. CAP的定义 Consistency 一致性 一致性指“all nodes see the same da…

一.CAP理论概述CAP理论告诉我们,一个分布式系统不可能同时满足以下三种 一致性(C:Consistency)可用性(A:Available)分区容错性(P:Partition Tolerance)这三个基本需求,最多只能同时满足其中的两项,因为P是必须的,因此往往选择就在CP或者AP中. 一致性(C:Consistency)在分布式环境中,一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持数据一致的特性.在一致性的需求下,当一个系统在数据一致的状态下执行更新操作后,应该保证系统的数据仍然处于一致的状态…

CAP 理论 FAQ 0. 关于这个文档 没有其它比CAP理论更引人注意的话题了, 这个FAQ的目的, 是说明对于CAP, 当前哪些是已知的, 并帮助那些刚接触这个理论的人快速了解, 并解决一些错误的观念和常见的误解. 当然, 很可能我的认知是肤浅甚至完全错误的, 欢迎任何评论和纠正. 1. CAP理论的来源是什么? Eric Brewer 博士在2000年的 Principles of Distributed Computing 会议上作了一个报告, 标题是"Towards Robust Di…

问题的提出 在计算机科学领域,分布式一致性是一个相当重要且被广泛探索与论证问题,首先来看三种业务场景. 1.火车站售票 假如说我们的终端用户是一位经常坐火车的旅行家,通常他是去车站的售票处购买车票,然后拿着车票去检票口,再坐上火车,开始一段美好的旅行----一切似乎都是那么和谐.想象一下,如果他选择的目的地是杭州,而某一趟开往杭州的火车只剩下最后一张车票,可能在同一时刻,不同售票窗口的另一位乘客也购买了同一张车票.假如说售票系统没有进行一致性的保障,两人都购票成功了.而在检票口检票的时候,其中一…

CAP理论 Consistency(一致性), 数据一致更新,所有数据变动都是同步的 Availability(可用性), 好的响应性能 Partition tolerance(分区容错性) 可靠性,分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候,仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务,除非是整个网络环境都发生了故障. 一个分布式系统不可能同时满足一致性(C:Consistency).可用性(A:Availability)和分区容错性(P:Partition tolerance)这三个基本需求…

关系型数据库的局限 NoSql出现在关系型数据库之后,主要是为了解决关系型数据库的短板,我们先来看看随着软件行业的发展,关系型数据库面临了哪些挑战: 1.高并发 一个最典型的就是电商网站,例如双11,几亿大军的点击造成在某一时刻的并发量是很高的,传统的关系型数据库肯定已经是不堪重负了,如Oracle的Session数量推荐的才只有500. 2.高效率存储海量数据 大数据时代,数据量已经不是用GB.TB来衡量了,而是EB.ZB了,面对这海量的数据,如何高效率的存储这些数据,关系型数据库无法解决这个…