1.ACID是RDBMS的理论基石:      A原子(Atomiclty )事务原子性:      C一致(Consistency)插入一张表数据,会 影响其它(索引/其它表)等一致.      I 隔离性(ioslation)事务独立,封闭:隔离性强度:      D持久性(Durabilty)数据永存.   对应分布式数据库, 某些业务不需全部一致性事务,可采用弱化其中之一,提供其它响应速度等. 理解: A  事务原子性,指对一个事务要么完全提交要么完全回滚,保证提交成功的给数据库的和外部

在传统的数据中,有ACID四大原则,在分布式中也有对应的CAP理论和BASE理论,这些都是分布式理论的基础. 更多内容参考:大数据学习之路 ACID ACID分别是Atomicity 原子性.Consistency 一致性.Isolation 隔离性.Durability 持久性,有了这几个特性,就保证了数据库的可靠. 原子性 原子性代表一系列的操作要么全做,要么全不做.比如,在银行转账,从一个账号扣钱,另一个账号加钱,这两个操作必须同时进行.否则就会出现账目对不上的情况. 一致性 一致性官方的

分布式理论系列(一)从 ACID 到 CAP 到 BASE 一.ACID 1.1 事务的四个特征: (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. (3) Isolation(隔离性) 在并发环境中,并

一 CAP理论简述 CAP (Consistency, Availability, Partition  Tolerance,) 理论是NoSQL数据库管理系统构建的基础.     强一致性:等同于所有节点访问同一份最新的数据副本   可用性: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".一定时间指的是,在可以容忍的范围内返回结果,结果可以是成功或者失败.   分区容错性:理解为在存在网络分区的情况下,仍然可以接受请求(满足

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

自打引入CAP理论的十几年里,设计师和研究者已经以它为理论基础探索了各式各样新颖的分布式系统,甚至到了滥用的程度.NoSQL运动也将CAP理论当作对抗传统关系型数据库的依据. CAP理论主张任何基于网络的数据共享系统,都最多只能拥有以下三条中的两条: 数据一致性(C),等同于所有节点访问同一份最新的数据副本: 对数据更新具备高可用性(A): 能容忍网络分区(P). CAP理论的表述很好地服务了它的目的,即开阔设计师的思路,在多样化的取舍方案下设计出多样化的系统.在过去的十几年里确实涌现了不计其数

分布式领域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 定理:任何分布式系统只可同时满足二点,没法三者兼顾.忠告:架构师不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统,而是应该进行取舍. 关系数据库的ACID模型拥有 高一致性 + 可用性 很难进行分区:Atomicity原子性:一个事务中所有操作都必须全部完成,要么全部不完成.Consiste

分布式系统之CAP理论杂记 http://www.cnblogs.com/highriver/archive/2011/09/15/2176833.html 分布式系统的CAP理论: 理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳: ● 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. ● 可用性(A):在集群中一部分节点故障后,集群整体是否还能响应客户端的读写请求.(可用性不仅包括读,还有写) ● 分区容忍性(P):集群中的某些节点在无法联系后,集群整体是否还能继续进行服务

编者按:由InfoQ主办的全球架构师峰会将于2012年8月10日-12日在深圳举行,为了更好地诠释架构的意义.方法和实践,InfoQ中文站近期会集中发布一批与架构相关的文章,本篇即为其中之一.InfoQ也欢迎读者亲身参与到本次全球架构师峰会中,与来自国内外的顶尖架构师进行面对面的交流.报名参会请点击这里. 本文首发于  Computer杂志,由InfoQ和IEEE呈现给您. CAP理论断言任何基于网络的数据共享系统,最多只能满足数据一致性.可用性.分区容忍性三要素中的两个要素.但是通过显式处理分

任老师第一节主要讲了分布式系统实现时候面临的八个问题,布置的作业就是这个,查询CAP理论. 笔者初次接触分布式,所以本文主要是一个汇总. 一.CAP起源 CAP原本是一个猜想,2000年PODC大会的时候大牛Brewer提出的,他认为在设计一个大规模可扩放的网络服务时候会遇到三个特性:一致性(consistency).可用性(Availability).分区容错(partition-tolerance)都需要的情景,然而这是不可能都实现的.之后在2003年的时候,Mit的Gilbert和Lync

大约在五六年前,第一次接触到了当时已经是hot topic的NoSql.不过那个时候学的用的都是mysql,Nosql对于我而言还是新事物,并没有真正使用,只是不明觉厉.但是印象深刻的是这么一张图片(后来google到图片来自这里):     这张图片是讲数据库(包括传统的关系型数据库和NOSQL)与CAP理论的关系.由于并NoSql并没有实践经验,也没有去深入了解,对于CAP理论更是一知半解.因此,为什么某一款数据库被划分到哪一个阵营,并不清楚.     工作之后对MongoDB使用得比较多,

分布式系统的CAP理论:理论首先把分布式系统中的三个特性进行了如下归纳:● 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.● 可用性(A):在集群中一部分节点故障后,集群整体是否还能响应客户端的读写请求.(可用性不仅包括读,还有写)● 分区容忍性(P):集群中的某些节点在无法联系后,集群整体是否还能继续进行服务. 一致性与可用性的决择:而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

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

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

什么是事务 事务是指由一系列数据库操作组成的一个完整的逻辑过程,这个过程中的所有操作要么都成功,要么都不成功.比如:常见的例子就是银行转账的例子,一次转账操作会包含多个数据库操作,而这些数据库操作需要放到一个事务当中,保证其要么都成功,要么都不成功. 什么是ACID ACID是事务的四个特性,指的是atomicity,原子性:consistency,一致性:isolation,隔离性:durability,持久性. 原子性(atomicity): 指所有在事务中的操作要么都成功,要么都不成功,所

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

事务ACID四个特性: A:原子性(Atomicity)C:一致性(Consistency)I:隔离性(Isolation)D:持久性(Durability) 原子性:语句要么全执行,要么全不执行,是事务最核心的特性:实现主要基于redo log undo log实现.持久性:保证事务提交后不会因为宕机等原因导致数据丢失:实现主要基于redo log实现.隔离性:保证事务执行尽可能不受其他事务影响:通过锁实现,加锁粒度又受隔离级别影响.隔离级别越高锁粒度越大,并发性能越差.InnoDB默认的隔离

CAP理论被很多人拿来作为分布式系统设计的金律,然而感觉大家对CAP这三个属性的认识却存在不少误区,那么什么是CAP理论呢?CAP原本是一个猜想,2000年PODC大会的时候大牛Brewer提出的,他认为在设计一个大规模可扩放的网络服务时候会遇到三个特性:一致性(consistency).可用性(Availability).分区容错(partition-tolerance)都需要的情景,然而这是不可能都实现的.之后在2003年的时候,Mit的Gilbert和Lynch就正式的证明了这三个特征确实

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

分布式系统架构理论,定义了三种指标,理论说我们最多只能满足两个. ## 分布式系统 首先我们这个理论所说的分布式系统,是指系统内会共享数据,互相有连接有交互,才能完成系统功能的的分布式系统.而这个理论的关注点是**数据**的读写. ## 三种指标 - Consistency 一致性: 这里的一致性是针对于分布式读写的.对于一个分布式系统,当一条数据写成功,那么无论我怎么使用这个系统,我都应当能马上读取到这条最新的数据. 不一致性的例子:我更新了一条微博,而我的关注者还不能看到. - Avalil