CAP原则又称CAP定理,指的是在一个分布式系统中,Consistency(一致性). Availability(可用性).Partition tolerance(分区容错性),三者不可得兼. 分布式系统(distributed system)正变得越来越重要,大型网站几乎都是分布式的. 分布式系统的最大难点,就是各个节点的状态如何同步.CAP 定理是这方面的基本定理,也是理解分布式系统的起点. 本文介绍该定理.它其实很好懂,而且是显而易见的.下面的内容主要参考了 Michael Whittak

数据一致性(consistency).服务可用性(availability).分区容错性(partition-tolerance) 分布式系统理论基础 - CAP 2016-04-04 18:27 by bangerlee, 135 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 引言 CAP是分布式系统.特别是分布式存储领域中被讨论最多的理论,“什么是CAP定理?”在Quora 分布式系统分类下排名 FAQ 的 No.1.CAP在程序员中也有较广的普及,它不仅仅是“C.A.P不能同时满足,最多只能3选2”,

在CAP理论中, 对partition tolerance分区容错性的解释一般指的是分布式网络中部分网络不可用时, 系统依然正常对外提供服务, 而传统的系统设计中往往将这个放在最后一位. 这篇文章对这个此进行了分析和重新定义, 并说明了在不同规模分布式系统中的重要性. The ‘CAP’ theorem is a hot topic in the design of distributed data storage systems. However, it’s often widely misu

按照美国著名科学家 Eric Brewer 在 2000 年提出的理论,当技术架构从集中式架构向分布式架构演进,会遇到 “CAP 定律”的瓶颈. CAP 说明一个数据处理系统不能同时满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求. CAP永远不可能同时满足,最多只能同时满足两个,提高其中任意两者的同时,必然要牺牲第三者: 所以好的系统是根据具体应用,来决定如何在三者之间进行取舍. Consistency: 一致性——读操作是否总能读到前一个写操作的结果,即是说在分布式环境中,多点读出的数据是否相容 P

目录 引言 概述 分布式 一致性 ACID中的一致性 可用性 分区容错性 可用性与分区容错性,傻傻分不清 问题1:分区容错性说分区故障正常工作,什么叫正常工作?这个正常工作是指满足可用性吗? 问题2:为什么说分区容错性是目标,而CA要舍弃一个,不能设计CA系统,舍弃P吗 问题3:C和A真的无法共存吗 总结 参考 引言 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

Zookeeper服务注册与发现 1)Eureka停止更新了,你怎么办? https://github.com/Netflix/eureka/wiki 2)SpringCloud整合Zookeeper替代Eureka 1. 注册中心Zookeeper Zookeeper是一个分布式协调工具,可以实现注册中心功能 关闭Linux服务器防火墙后启动Zookeeper服务器 1. linux systemctl stop firewalld systemctl status firewalld 2.w

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: 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)(对数据更新具备高可用性) 容忍网络分区(Partition tolerance)(以实际效果而言,分区相当于对通信的时限要求.系统如果不能在时限内达成数据一致性,就意味着发生了分区的情况,必须就当前操作在C和A之间

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,

事务 事务的定义: 事务(Transaction)是由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逻辑单元(Unit),狭义上的事务特指数据库事务. 事务的作用: 当多个应用程序并发访问数据库时,事务可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法,以防止彼此的操作相互干扰. 事务为数据库操作序列提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法,同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持数据一致性的方法. 事务具有四个特性,分别是原子性(Atomicity).一致性(Consistency).隔离性(I

引言 CAP是分布式系统.特别是分布式存储领域中被讨论最多的理论,“什么是CAP定理?”在Quora 分布式系统分类下排名 FAQ 的 No.1.CAP在程序员中也有较广的普及,它不仅仅是“C.A.P不能同时满足,最多只能3选2”,以下尝试综合各方观点,从发展历史.工程实践等角度讲述CAP理论.希望大家透过本文对CAP理论有更多地了解和认识. CAP定理 CAP由Eric Brewer在2000年PODC会议上提出[1][2],是Eric Brewer在Inktomi[3]期间研发搜索引擎.分布

写在最前: 1.为什么学习并记录分布式设计理念一系列相关的东西 在日常工作中系统设计评审的时候,经常会有一些同事抛出一些概念,高可用性,一致性等等字眼,他们用这些最基本的概念去反驳系统最初的设计,但是很多人理解的可用性,一致性等等问题,都是自己拍脑袋想的,或者根本和最原始表达的意思就不是一个东西,在这种情况下PK,就像不再一个频段的人在交流,除了争论,没有任何实质性的进展,所以有必要熟悉其理论基础,以免贻笑大方.(其实类似的例子还有很多,国内的技术人员都喜欢把一些此词模糊化,混淆而谈.例如XX云

NOSQL数据模型和CAP原理 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7800d9210100t33v.html 我本来一直觉得NoSQL其实很容易理解的,我本身也已经对NoSQL有了非常深入的研究,但是在最近准备YunTable的Chart的时候,发现NoSQL不仅非常博大精深,而且我个人对NoSQL的理解也只是皮毛而已,但我还算是一个“知耻而后勇”的人,所以经过一段时间的学习之后,从本系列第六篇开始,就将和大家聊聊NoSQL,而本篇将主要给大家做一下NoSQL数据库的

一. 重试机制 最容易也最简单被人想到的容错方式,当然就是“失败重试”,总而言之,简单粗暴!简单是指它的实现通常很简单,粗暴则是指使用不当,很可能会带来系统“雪崩”的风险,因为重试意味着对后端服务的双倍请求. 1. 简单重试 我们请求一个服务,如果服务请求失败,则重试一次.假设,这个服务在常规状态下是99.9%的成功率,因为某一次波动性的异常,成功率下跌到95%,那么如果有重试机制,那么成功率大概还能保持在99.75%.而简单重试的缺陷也很明显,如果服务真的出问题,很可能带来双倍流量,冲击服务系

亿级Web系统的高容错性实践 亿级Web系统的高容错性实践 背景介绍 大概三年前,我在腾讯负责的活动运营系统,因为业务流量规模的数倍增长,系统出现了各种各样的异常,当时,作为开发的我,7*24小时地没日没夜处理告警,周末和凌晨也经常上线,疲于奔命.后来,当时的老领导对我说:你不能总扮演一个“救火队长”的角色, 要尝试从系统整体层面思考产生问题的根本原因,然后推进解决. 我幡然醒悟,“火”是永远救不完的,让系统能够自动”灭火”,才是解决问题的正确方向.简而言之,系统的异常不能总是依赖于“人”去恢复

原文转载Hollis原创文章:http://www.hollischuang.com/archives/666 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理论概述 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(Partiti

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概述 C: Consistency 一致性 A: Availability 可用性 P:Partition Tolerance分区容错性 CAP理论的核心是:一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性,可用性和分区容错性这三个需求,最多只能同时较好的满足两个. CAP的定义 1.C: Consistency 一致性 对于一致性,可以分为从客户端和服务端两个不同的视角.从客户端来看,一致性主要指的是多并发访问时更新过的数据如何获取的问题.从服务端来看,则是更新如何复制分布到整个系统,以保证数据

强一致性(Consistency):  更新操作成功并返回客户端完成后,分布式的所有节点在同一时间的数据完全一致. 可用性(Availability):读和写操作都能成功. 分区容错性(Partition Tolerance):在出现网络故障导致分布式节点间不能通信时,系统能否继续服务. 转自360doc Chapter 1: “Remembrance Inc” Your new venture : Last night when your spouse appreciated you on r

本文主要讲述分布式系统开发的一些相关理论基础. 一.ACID 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,并发的事务是相互隔离的,一个事务的执行不能被其

add by zhj: CAP理论可以简单的理解为一致性,可用性,可分区性,这三者没有办法同时满足.我们使用的关系型数据库,比如MySQL,Postgresql是CA类型, 而Redis,MongoDB是AP类型 原文:http://blog.csdn.net/chen77716/article/details/30635543 CAP理论在互联网界有着广泛的知名度,知识稍微宽泛一点的工程师都会把其作为衡量系统设计的准则.大家都非常清楚地理解了CAP:任何分布式系统在可用性.一致性.分区容错性方