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. CAP原则是NOSQL数据库的基石.Consistency(一致性). Availability(可用性).Partition tolerance(分区容错性). 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

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

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

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

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

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

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

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

微服务系统所设计的系统是分布式系统.分布式系统有一个著名的CAP理论,即同时满足"一致性""可用性"和"分区容错"是一件不可能的事.CAP理论是由Eric Brewer在2000年PODC会议上提出的,该理论在两年后被证明成立.CAP理论告诉架构师不要妄想设计出同时满足三者的系统,应该有所取舍,设计出适合业务的系统.CAP理论示意图 Consistency:指数据的强一致性.每次的读操作,都是读取的最新数据.即如果写入某个数据成功,之后读取,读到

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

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

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

总结: CAP指的是数据一致性.服务可用性.分区容错性:(这里的一致性指的是强一致性,又叫原子性或线性一致性:可用性指的是所有读写操作都要能终止,没有时延上的要求) 分布式系统中P是必选项:在P必选的前提下,工程实践中一致性有不同程度,可用性也有不同等级,在保证分区容错性的前提下,放宽约束后可以兼顾一致性和可用性,两者不是非此即彼: 延时是CAP理论中没考虑到的因素: 通过放松约束条件,我们可以实现在不同时间点满足CAP(此CAP非CAP定理中的CAP,如C替换为最终一致性) 引言 CAP是分布

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

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.从CAP的证明中可以看出来,这个理论的成立是需要很明确的对C.A.P三个概念进行界定的前提下的.在本文中笔者希望可以对论文和一些参考资料进行总结并附带一些思考. 一.什么是CAP理论 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(pa

CAP是Consistency(一致性),Availability(可用性),Partition tolerance(分区容错性)的缩写.在学习redis过程中看到这个名词,查找各位大佬的文章发现这篇讲得很简单清晰,文章来自公众号:codewill. CAP 定理(CAP theorem)又被称作布鲁尔定理,是加州大学伯克利分校的计算机科学家埃里克·布鲁尔(Eric Brewer)在 2000 年的 ACM PODC 上提出的一个猜想.2002 年,麻省理工学院的赛斯·吉尔伯特(Seth Gil

http://blog.sina.com.cn/s/blog_57f61b490101a8ca.html 最近有人讨论到swift副本数是否能够调整,3副本成本过高,如果改成2副本怎么样?多聊了几句以后发现不少人可能都是望文生义,简单的认为副本数只是多一个少一个Copy的问题,并不了解背后的理论依据.所以想写个简单的介绍,普及分布式系统设计的一些基础知识点.这个是按傻瓜版写的,已经知道的同学请自动无视. 不同于传统的集中式存储,对于分布式存储系统来说,因为自身的复杂性,副本数并非简单拍脑门而来,